Semantic Trap Detector
Meta-skill die de bewoordingen van een SKILL.md scant op woorden met te brede semantische grenzen.
Getest · Werkt
Wat het doet
Een meta-skill voor het auditen van andere Claude Skills: het voert een vaste 4-staps workflow uit (laad lexicon, extraheer trefwoordcategorieën, tweelaagse dictionary+context matching, gestructureerd JSON-rapport) tegen een lexicon van Chinese/Engelse woordparen (bv. 风险 vs 漏洞, Analyze vs Summarize) die volgens de skill leiden tot LLM scope creep. Triggert op verzoeken om de prompt bewoordingen van een skill te testen/optimaliseren of hallucinerende instructies te repareren.
Testrapport
Voerde zijn eigen workflow uit op een testzin en het markeerde correct 分析/风险/建议 met trap-ID's en concrete vervangingen — werkelijk bruikbaarder dan een ongestructureerde kritiek — maar de documentatie claimt '17+ Chinese woordparen' terwijl het daadwerkelijke lexicon.md bestand slechts 13 bevat, en de headline '89.3% vs 62.1%, 27-point' nauwkeurigheidsstatistiek citeert een ongepubliceerde testset van 56 gevallen zonder data of link ergens in de repo.
Getest op: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installatie
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
Commando's en voorbeeldprompts
/semantic-trap-detectorMeta-skill die de bewoordingen van een SKILL.md scant op woorden met te brede semantische grenzen.
Skills reageren op gewone verzoeken — geen commando's om te onthouden. Na installatie activeren prompts zoals deze de skill (in het Engels):
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'