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Spec Leak Review

只读审查，不修改被审文件。先按对象选择模式：

• 文本模式：目标是任意可读文本（包括 SKILL.md、AGENTS.md、CLAUDE.md、agents/openai.yaml、提示词、设计稿、配置、日志片段等），或用户明确要求审查文档内容。以文件或用户提供的原文为证据，不启动浏览器、不截图、不做视觉定级。
• 网站模式：目标是网站或网页应用，或用户明确要求检查网站页面的真实渲染。保留截图采集、bbox 定位和视觉复核；截图只服务于网站渲染证据。

混合输入按文件分别采集证据：文本文件走文本模式，网站页面走网站模式。报告开头写明模式和覆盖范围。

1. 确定受众与决策

先回答三件事并写进报告开头：谁会阅读或打开目标；带着什么疑问来；看完之后要做出什么决定或动作。文本模式中的“受众”可以是执行该文档的 agent、维护 Skill 的作者或文档读者；网站模式中的“受众”是页面用户。

受众决定一切判定——同一句“清单摘要 975d85…”对终端用户是噪音，对值班运维是工作对象。无法从用户输入、目标文件、网站上下文或代码判断受众时，先问用户，不要假设后展开审查。

完成标准：受众和“看完要做的决定”各能用一句话说清，且后续每条 finding 都能挂回其中一句。

2. 建立证据清单

文本模式

逐个读取用户指定的文本；没有指定文件时，只扫描任务范围内的文本，不把二进制或依赖目录当成证据。保留原文、文件路径和行号（必要时给出段落或字符范围），并记录文件用途、预期读者和是否由配置/模板生成。多文件交叉引用时以实际引用链为准，不凭目录名推断。

重点标出这些提示词残留：面向模型的会话开场、角色扮演、一次性用户请求、对当前对话的指代、隐藏推理或“请先……再……”的临时编排、把宿主/调用方式复述进正文的元说明，以及与文档任务无关的用户背景。提示词语气本身不是问题：Skill 的操作步骤、约束和安全门槛只要服务于预期读者，就属于正文。

完成标准：每个被审文件都有用途、读者、覆盖行数和证据位置；每条 finding 都能回指原文行号或明确标注为用户提供的片段。

网站模式

双轨采集，两轨都有时交叉核对。

截图轨：界面能跑起来时，用 scripts/capture-surface.js 采集每个网站页面，得到全页截图和带文档坐标 bbox 的可见文本清单。它把 placeholder、title、aria-label 一并收进来，并标出元素是否藏在 <details> 里、字号多大——这些是视觉复核的依据。脚本落地在浏览器错误页时以非零码退出，此时截图不能当作被审页面的证据。

拿不到浏览器或页面跑不起来时，用用户提供的网站截图逐区域盘点：标题、副标题、卡片标题、说明文字、字段名、字段值、状态标签、按钮、空态占位、时间戳。看到的每一块可见文字都进清单，包括看起来无害的；坐标从图上量出来。辨认不出的文字标注为不可辨认，不猜测内容。

代码轨：用截图里的文案原文在仓库检索定位组件与 i18n 条目，比按目录猜更可靠；每条给出 file:line。截图未出现的错误态、空态、tooltip、loading 等分支文案一并纳入清单。文案有配置或环境变量覆盖机制时，确认线上生效值，不拿源码默认值当结论。

截图里有而代码里检索不到的，标注来源为运行时数据或后端返回。部分区域因鉴权、外部网关或无法构造触发条件而采集不到时，如实记录范围和原因，不用源码推断冒充渲染结果。

完成标准：清单条目数不少于截图中可见文字块数；每条要么有 file:line、运行时数据或不可辨认说明，要么（网站渲染面条目）带 bbox。

3. 逐条判定

对清单每一条先归类，再给结论。以下类别适用于两种模式；“网站”措辞在文本模式替换为“该文档的预期读者”。

1. 否定式免责——告诉读者“本页/本文不做什么”。信号词：不会、不再、不读取、不显示、不同步、仅、只。只有在回答隐私、计费、数据删除、权限等真实顾虑时才保留。
2. 实现策略外泄——把取数、路由、优先级、回退、同步规则当成面向读者的说明；在 Skill 或工程文档中，若它是执行所需的规则则保留，否则视为重复或泄漏。
3. 验收标准当文案——把“用于核对/用于确认 X 与 Y 是否一致”等测试目的写成面向读者的介绍。
4. 元文案自述——“这里展示…”、“本页用于…”或解释文档/页面为何存在；职责已经由标题、结构或元数据表达时，通常删除或改写。
5. 内部代号与技术标识——服务名、仓库名、组件名、hash、Release ID；受众不认识，或认识但无法据此采取动作。
6. 无动作信息——只呈现状态不给下一步；异常时读者不知道能做什么；标识符不可复制。
7. 占位与调试残留———、暂无、示例值、TODO、临时日志或调试输出随版本发布。
8. 提示词残留（文本模式重点）——用户请求的口吻、会话上下文、模型角色/系统提示复述、一次性任务背景、隐藏推理或仅为引导 agent 当次作答的编排。判断依据是：删掉后是否损害文档作为长期规范/参考的可执行性；不损害则删除或改写。正常的规范性祈使句、步骤和安全门槛不因“像提示词”而标记。