by LB623
让 Codex 根据最终结果生成标题、注释、commit 和 PR,减少被否决方案在交付中的残留。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/LB623/no-negative-echoGuides for using ai agents skills like no-negative-echo.
Last scanned: 8/23/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-08-23T04:35:20.687Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true,
"promptInjectionRan": true
}See how no-negative-echo compares with popular alternatives.
no-negative-echo is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by LB623. 让 Codex 根据最终结果生成标题、注释、commit 和 PR,减少被否决方案在交付中的残留。. It has 818 GitHub stars.
Yes. no-negative-echo passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/LB623/no-negative-echo" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
no-negative-echo is primarily written in Python. It is open-source under LB623 on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh no-negative-echo against similar tools.
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⚠️ Third-Party Software Notice
This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
Any security checks, ratings, or warnings displayed by SkillsLLM are automated and limited in scope. They do not constitute a security certification or guarantee that the software is safe, error-free, or free from malicious code, vulnerabilities, compromised dependencies, or prompt-injection risks.
Review the source code, permissions, dependencies, and configuration before installing or running any third-party skill. Use is at your own risk. To the maximum extent permitted by applicable law, SkillsLLM is not liable for losses arising from third-party software.
Agent 在迭代中修正了方案,却把被否内容带进最终标题、注释、commit、PR 或交付说明:
- 标题:番茄炒蛋(没有东坡肉)
+ 标题:番茄炒蛋
no-negative-echo 是一个 Agent Skills 格式的 Skill。它要求 Agent 从已采用、已验证的最终状态重新生成交付文案,并在多个交付面检查会话残留。
适用场景:
需要判断流程、检查脚本和高保障模式时,安装 Skill。只想让当前项目持续遵守核心规则时,把精简指令写入 AGENTS.md。两种方式可以同时使用。
让具备网络、终端和文件权限的 Agent 按安装合约执行:
请安装 no-negative-echo Skill:
https://raw.githubusercontent.com/LB623/no-negative-echo/main/INSTALL.md
装完告诉我安装结果,以及是否需要开启新会话或重启。无法验证时,不要宣称安装成功。
本地安装示例(Codex):
git clone https://github.com/LB623/no-negative-echo.git
cd no-negative-echo
python3 -I -B scripts/install_skill.py \
--expected-provenance-sha256 d42280b21f519ea00e417c68f31c68ca3d7faae607faf6dcb6e04beeff9c5ed6 \
--agent codex
安装器会自行校验 provenance、运行文件清单、目标冲突和复制后字节。默认安装不需要先读取全部 Python 文件、执行完整测试或枚举无关 Skill。其他宿主、自定义目录和高保证审计见 INSTALL.md。
重要交付前建议显式调用:
使用 no-negative-echo Skill。
根据最终 diff 写 commit subject、PR 标题、PR 正文和交付说明。
文章场景:
使用 no-negative-echo Skill。
根据最终保留的正文重写标题和开篇。
如果只需要核心行为约束,可以把下面内容追加到项目根目录的 AGENTS.md。文件不存在时,新建即可。不要覆盖项目中已有的指令。
## No Negative Echo
生成最终产物及其包装时,包括标题、文件名、正文、注释、标签、commit、
PR 和交付说明,只描述最终采用的状态,假设读者没看过本次会话。
- 会话里的否决、中间尝试和措辞纠正,只当作控制信息,不要让它们成为最终产物的命名或叙述中心。
- 对每个交付面分别判断:不知道本次会话的读者需要这条信息吗?省略会不会导致不准确、不安全、误导或兼容性信息缺失?它是不是任务开始时已提交或用户确认状态中的真实变化,而且当前交付面需要解释它?
- 「不要提 X」不是让你写「无 X」。标题、文件名、开篇和标签应从正向目标重新生成,不要逐词修改被否文案。
- 保留真实的基线变化、已经执行的外部操作,以及必要的技术名称、诊断、测试和快照。任务开始前已有的用户改动不算被否内容。
- 不要把与本任务无关的改动写进本次 commit、PR 或交付说明。对比、引用、审计和迁移说明,只在用户要求或当前交付面确实需要时保留。
- 写完后通读全部用户可见内容及其包装,包括文件名、元数据和 hook 改写。内容发生变化后重新检查,不要另加「已清理」或「无残留」类声明。
这种方式依赖 Agent 对 AGENTS.md 的支持。Codex 会在每次运行开始时读取项目指令;修改文件后,需要开启新的运行或会话才能加载最新内容。具体加载规则见 OpenAI 官方文档。
AGENTS.md 方式不会安装 Skill,也不能调用 scripts/check_surface.py 或高保障流程。同时使用两种方式时,AGENTS.md 提供持续生效的核心规则,Skill 负责重要交付前的完整检查。
| 内容 | 处理 |
|---|---|
| 只在会话中讨论、从未进入最终基线的方案 | 省略 |
| 助手草稿、中间尝试、用户的措辞纠正 | 省略 |
| 已发布的 API 删除、迁移与外部操作 | 如实说明 |
| 安全、法律、兼容性、审计所需事实 | 保留 |
| 用户明确要求的对比、引用或决策记录 | 保留 |
| 任务开始前已有的用户改动 | 保留归属,不算作本次成果 |
每个输出位置单独问三个问题:
仅仅“出现过”或“被否过”不是保留理由。
这是提示词层的缓解措施,不是确定性过滤器:
PASS 不代表语义检查完成。默认流程见 SKILL.md;敏感信息、公开发布与严格验收才会按需读取 high-assurance-finalization.md。
python3 -I -m unittest discover -s tests -p 'test_*.py'
评测协议与公开用例位于 evals/。CI 只运行确定性脚本和评分器测试,不将其表述为模型行为有效性结论。
提 Issue 时请提供:原始请求、实际输出、期望输出、发生位置,以及当时是显式调用还是隐式触发。提交前请移除凭据、个人信息和内部项目名。
本项目采用 MIT License。