Semantic Trap Detector
Meta-skill che scansiona il wording di un SKILL.md per parole con confini semantici troppo ampi.
Promosso
Cosa fa
Una meta-skill per la revisione di altre Claude Skills: esegue un workflow fisso in 4 passaggi (carica lessico, estrae categorie di parole chiave, corrispondenza dizionario+contesto a doppio strato, report JSON strutturato) contro un lessico di coppie di parole cinese/inglese (es. 风险 vs 漏洞, Analyze vs Summarize) che sostiene causino scope creep negli LLM. Si attiva su richieste di testare/ottimizzare il wording dei prompt di una skill o correggere istruzioni prone all'allucinazione.
Rapporto di test
Ho eseguito il suo workflow su una frase di test e ha correttamente segnalato 分析/风险/建议 con ID di trappola e sostituzioni concrete -- genuinamente più azionabile di una critica non strutturata -- ma la documentazione dichiara '17+ coppie di parole cinesi' mentre il file actual lexicon.md contiene solo 13, e la statistica di accuratezza '89.3% vs 62.1%, 27 punti' cita un test set non pubblicato di 56 casi senza dati o link in tutto il repository.
Testato il: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installazione
git clone https://github.com/Jumbo-WJB/semantic-trap-detector cd semantic-trap-detector mkdir -p ~/.claude/skills cp -r . ~/.claude/skills/semantic-trap-detector
Comandi e prompt di esempio
/semantic-trap-detectorMeta-skill che scansiona il wording di un SKILL.md per parole con confini semantici troppo ampi.
Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):
Scan this SKILL.md wording for words that could cause scope creepDoes this prompt use vague terms an LLM might over-interpret?Audit our skill instructions for overly broad verbs like 'analyze'