agent-decision-receipts
Mint a tamper-evident, post-quantum-signed receipt for a consequential agent action (deploy, delete, pay, grant-access, model decision) so it can be verified later from the certificate alone. Use when an autonomous agent takes a side-effecting action that may need to be proven la
공급 자산 프로필
리서치 및 지식 작업
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
시나리오
리서치 Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 적합도
Claude Code + CLI + Codex
Codex, Claude Code, Cursor, CLI 또는 맞춤형 Agent에 적합합니다.
설치
준비됨
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-decision-receipts
유지보수
최신
오늘 푸시됨
위험
검토 필요
Dependency or permission surface needs review
GitHub 품질
25K
91/100 품질 · 74/100 신뢰
커버리지 태그
검토 메모
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Agent 채택 스코어카드
신뢰, 감사, 설치 준비 상태를 한눈에 확인하세요
이 점수는 공개 저장소 메타데이터, OpenAgentSkill 검토 신호, 유지보수 최신성, 설치 준비 상태를 결합합니다. 후보 선정 신호일 뿐, 사람의 검토를 대체하지 않습니다.
품질
우수강한 채택 및 유지보수 신호를 갖춘 신뢰도 높은 추천입니다.
신뢰
샌드박스 전용신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.
감사
검토 필요설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.
OpenAgentSkill 신뢰 점수 v5
설치 전 사람 검토
실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.
스타
GitHub 스타 25K
저장소 활동
스타 25K, 포크 3.5K
유지보수
오늘 푸시됨
라이선스
MIT
설치
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-decision-receipts
설치 안전성
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
secrets or environment access, shell or command execution
Agent 결과
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다
문서
README/SKILL.md 맥락이 충분합니다
위험 요약
프로덕션 전 검토
- The skill relies on an external package (openagentontology) for cryptographic operations; while this is clearly documented, the package's security posture is not independently verified by this review.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
설치 준비 상태
설치 경로 사용 가능
- 설치 경로를 사용할 수 있습니다
- 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
- 라이선스가 명시되었습니다
- 아직 Agent 검증 결과 근거가 없습니다
Agent 읽기용 메타데이터
이 스킬의 기계 판독형 의사결정 데이터.
이 블록 또는 포함된 JSON을 사용해 Agent가 이 스킬을 설치할지, 대안을 고를지, 먼저 사람의 검토를 요청할지 판단할 수 있습니다.
적합한 작업
- 리서치 Agent 워크플로
- Claude Code 팀
- GitHub 채택 신호를 중시하는 팀
- 검색 소스
적합한 Agent
설치 결정
- 명령어
- npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-decision-receipts
- 정책
- 검토
- 사람 검토
- 예
신뢰와 위험
- 신뢰
- 66/100
- 감사
- 83/100
- 위험 수준
- 검토 필요
결과 루프
- 엔드포인트
- /api/agent/outcome
- 이벤트 ID
- resolve
- 결과
- 5
설치 명령어
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-decision-receipts사용하지 말아야 할 경우
- 벤더 지원 SLA가 필요한 팀
- production agents without a repository review
- The skill relies on an external package (openagentontology) for cryptographic operations; while this is clearly documented, the package's security posture is not independently verified by this review.
- 아직 OpenAgentSkill 사용 피드백 데이터가 없습니다
- 고위험 권한 힌트: Shell or command execution, Secrets or environment access
Agent 안전 v2
39/100 · 자동 설치 피하기
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
높음
Shell 또는 명령 실행
Skill 메타데이터가 터미널, CLI, Shell, 하위 프로세스 또는 명령 실행 워크플로를 참조합니다.
중간
네트워크 접근
Skill은 원격 페이지, API, 저장소 또는 외부 서비스에 접근할 수 있습니다.
중간
파일 시스템 접근
Skill은 프로젝트 파일, 문서, 생성 산출물 또는 로컬 작업 공간 상태를 읽거나 쓸 수 있습니다.
높음
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- 고위험 권한 힌트: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
설치 대상
Agent 워크플로에 이 스킬 설치
공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install alirezarezvani-agent-decision-receiptsAgent 해결 계획
설치 전에 Agent가 적합성을 검증하게 하세요.
Resolve API는 최우선 스킬, 대안, 안전 정책, 감사 메모, 설치 대상 및 Agent가 페이지를 스크래핑하지 않고 사용할 수 있는 프롬프트를 반환합니다.
JSON 열기
/api/agent/resolve?task=Use%20agent-decision-receipts%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 텍스트
/api/agent/resolve?task=Use%20agent-decision-receipts%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
설치 핸드오프
/api/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts/install
Agent가 확인할 항목
- Resolve API에서 작업 적합도와 대안을 확인합니다.
- 감사 점수, 신뢰 점수 및 안전 정책 경고를 확인합니다.
- Codex, Claude Code, Cursor 또는 CLI의 설치 대상 호환성을 확인합니다.
프롬프트 복사
Task: Use agent-decision-receipts in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20agent-decision-receipts%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts/install
Install command: npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-decision-receipts
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 핸드오프
또 다른 디렉터리 페이지 대신 설치 경로를 Agent에게 제공합니다.
공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.
설치 핸드오프
/api/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts/install
LLM 텍스트 형식
/api/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts/install?format=text
대안 찾기
/api/skills/search?q=agent-decision-receipts&limit=3
Agent 프롬프트
Use agent-decision-receipts for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts/install, then install with: npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-decision-receiptsRegistry 메타데이터
자동 스킬 선택을 위한 Agent 읽기용 프로필.
Registry API를 통해 동일한 결정, 신뢰, 감사, 사용 사례, 설치 신호를 제공하므로 Agent가 UI를 스크래핑하지 않고도 순위를 매길 수 있습니다.
Manifest
/api/registry/manifest/alirezarezvani-agent-decision-receipts
LLM 텍스트
/api/registry/manifest/alirezarezvani-agent-decision-receipts?format=text
설치 별칭
/api/registry/install/alirezarezvani-agent-decision-receipts
추천
/api/registry/recommend?task=Use%20agent-decision-receipts%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 결정 패널
리서치 Agent용 우선 추천
우선 후보로 사용하되, 자신의 Agent 환경에서 README와 설치 경로를 검증하세요.
스택 내 역할
우선 추천
주요 적합도
리서치 Agent
신뢰 라벨
프로덕션 준비 완료
설치 경로
명령어 준비됨
사용 시점
- 리서치 Agent 워크플로
- Claude Code 팀
- GitHub 채택 신호를 중시하는 팀
근거
- GitHub 스타 24,795
- 최근 저장소 활동
- 설치 명령 또는 GitHub 저장소를 사용할 수 있습니다
- 품질 프로필 91/100
먼저 검토
- The skill relies on an external package (openagentontology) for cryptographic operations; while this is clearly documented, the package's security posture is not independently verified by this review.
- 아직 OpenAgentSkill 사용 피드백 데이터가 없습니다
구현 경로
- 1샌드박스 Agent에 설치하고 리서치 Agent 작업을 처음부터 끝까지 한 번 실행하세요.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
신뢰 프로필
샌드박스 전용
신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.
GitHub 채택도
통과GitHub 스타 25K
스타/포크 활동
통과스타 25K, 포크 3.5K; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
최근 유지보수
통과오늘 푸시됨
라이선스 명확성
통과MIT
긍정 신호
- AI 검토 승인됨
- 설치 경로를 사용할 수 있습니다
- 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
- 최근 유지보수된 저장소
- Large GitHub adoption signal
- 설치 명령에서 뚜렷한 고위험 패턴이 발견되지 않았습니다
- 결과 루프는 준비되었지만 첫 실제 Agent 실행이 필요합니다
설치 전 검토
- The skill relies on an external package (openagentontology) for cryptographic operations; while this is clearly documented, the package's security posture is not independently verified by this review.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
- 아직 실제 Agent 결과 보고서가 없습니다
- 무인 설치 전에 사람 검토가 필요합니다
권장 작업
실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.
품질 프로필
우수 Agent 워크플로용 후보
강한 채택 및 유지보수 신호를 갖춘 신뢰도 높은 추천입니다.
워크플로 적합도
이 스킬을 사용할 시나리오
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Reduce risk
Security and compliance
I need my agent to scan a project for security risks and summarize what needs attention.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
워크플로 적합도
완전한 워크플로에 추가
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
대안 후보
설치 전 비교
이 작업에 적합할 수 있는 유사 스킬입니다.
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
개요
--- name: "agent-decision-receipts" description: "Mint a tamper-evident, post-quantum-signed receipt for a consequential agent action (deploy, delete, pay, grant-access, model decision) so it can be verified later from the certificate alone. Use when an autonomous agent takes a side-effecting action that may need to be proven later, or when satisfying EU AI Act Article 12 record-keeping. Three decisions: whether an action needs a receipt, minting it, verifying it. Signing is delegated to the open-source OpenAgentOntology package. Not after-the-fact log analysis; not a hosted notary; not a legal opinion." ---
# Agent Decision Receipts
## Overview
A log says an action happened. A **receipt is tamper-evident**: it records who, what, and under which policy, and it is signed, so any later edit breaks the signature. This skill mints one for a consequential agent action and verifies it later from the certificate alone: no database, no network, no trusting the issuer.
The crypto is not in this skill. It is the open-source **OpenAgentOntology** receipt primitive (Apache-2.0), which signs every receipt with Ed25519 **and** the post-quantum legs ML-DSA-65 (FIPS 204) + SLH-DSA (FIPS 205) when the post-quantum backend is installed. This skill is the decision layer: when to mint, what to put in, how to verify. One install, no per-skill crypto.
**Three decisions, nothing else:**
1. **Does this action need a receipt?** — side-effecting + consequential + later-provable = yes. 2. **Mint the receipt** — build the action manifest, sign it with the OAO primitive. 3. **Verify it** — recompute the hash, check each signature leg, from the cert alone.
This skill is **NOT log analysis.** Logs describe what happened and can be silently edited. A receipt is minted before/at execution and breaks if edited. Use logs for debugging; use receipts for evidence.
This skill is **NOT a hosted notary.** It mints a LOCAL, self-signed receipt anyone can verify offline. Cross-organization verification (one org proving to another) is a separate hosted service, out of scope here.
This skill is **NOT a legal opinion.** It produces evidence shaped to support FRE 902(13)/(14)-style certification and EU AI Act Article 12 record-keeping. Whether a given receipt is admitted is a question for counsel.
## Quick Start
```bash # Install the open-source receipt primitive (Apache-2.0). Add [pq] for the post-quantum legs. pip install "openagentontology[pq]"
# 1. Build + validate an action manifest (stdlib only, no crypto, no network) python scripts/build_action_manifest.py --agent my-deploy-agent --operation deploy \ --target prod/api --policy "EU AI Act Art 12" --out action.json
# 2. Mint the receipt over it (Ed25519 + post-quantum legs) python -c "import json,openagentontology.receipt as r; \ print(json.dumps(r.mint_receipt(json.load(open('action.json')), decision='ACTION_GOVERNED')))" > receipt.json
# 3. Verify from the cert alone (no DB, no network) python -c "import json,openagentontology.receipt as r; \ print(r.verify_receipt(json.load(open('receipt.json'))))" # -> {'ok': True, 'sig_ok': True, ... 'reason': 'verified from the cert alone via: ed25519, ml_dsa, slh_dsa'} ```
> **Dependency note.** This skill delegates the signing to `openagentontology` (Apache-2.0, opt-in `pip install`). The script shipped here is stdlib-only and adds no repo dependency; the package is installed by the operator (BYO-library pattern). If it is not installed, the build step still works — only minting/verifying require it.
## Core Workflow
The three decisions below are the skill: decide whether to receipt, mint, then verify.
## Decision 1: Does this action need a receipt?
Mint a receipt when the action is **all three** of:
| Test | Mint if... | |------|-----------| | Side-effecting | it writes, sends, deploys, deletes, pays, grants access, or changes external state | | Consequential | a wrong call costs money, breaks compliance, or harms a person | | Later-provable | someone (auditor, insurer, regulator, court, counterparty) may ask "what did the agent do and why?" |
Read-only, reversible, trivial actions do **not** need a receipt. Receipt everything and the signal drowns; receipt nothing and the one call that mattered cannot be proven.
High-signal triggers (mint by default): `deploy`, `delete`, `pay`/`wire`/`refund`, `grant_access`, `export`/`egress`, `approve`/`deny` a claim, any model decision that affects a person under a high-risk AI system.
## Decision 2: Mint the receipt
The action manifest is any ASCII-safe dict describing what the agent did. Four keys are **required** — `build_action_manifest.py` rejects the manifest (exit 2) if any is missing. Two more are added automatically:
| Key | Required? | What it carries | |-----|-----------|-----------------| | `agent_id` | **required** | the acting agent | | `operation` | **required** | the verb (deploy / delete / pay / decide / ...) | | `target` | **required** | what it acted on | | `policy` | **required** | the rule that governs it (e.g. "EU AI Act Art 12", "internal change-control") | | `inputs_hash` | auto-added | a hash of `--inputs`, so the full payload need not be stored in the clear (defaults to the hash of empty when `--inputs` is omitted) | | `decision_label` | auto-added | the receipt decision label (defaults to `ACTION_GOVERNED`) |
`mint_receipt(manifest, decision=...)` hashes the full manifest into the receipt evidence, signs the canonical body, and returns a receipt that carries: `evidence_hash`, `signature_b64` (Ed25519), and — when `[pq]` is installed — `ml_dsa_signature_b64` + `slh_dsa_signature_b64`. Each leg signs the same bytes; any one verifying proves authenticity.
> See [references/receipt-fields.md](references/receipt-fields.md) for the full receipt schema and the post-quantum rationale.
## Decision 3: Verify it
`verify_receipt(receipt)` recomputes `sha256(canonical(evidence))`, compares it to `evidence_hash`, then checks every signature leg it has a backend for. It returns `{ok, hash_ok, sig_ok, legs, reason}`. A single edited byte anywhere in the action breaks `hash_ok`; a forged signature breaks the leg. Verification needs only the receipt — no call back to the issuer.
This is the property that makes it evidence: a reviewer who distrusts the issuer can still confirm the receipt is intact and authentic, entirely offline.
## Anti-Patterns
- **Receipt the log, not the decision.** Minting a receipt over a log line written after the fact proves nothing. Mint at the point of action, over the action. - **Storing the signing key next to the receipts.** If the key is compromised, signatures mean nothing. Treat the key like any signing secret; never commit it. - **Ed25519-only when the post-quantum legs are available.** A receipt is long-lived evidence. Sign it once with the post-quantum legs (ML-DSA-65 + SLH-DSA) so it stays verifiable if a future quantum computer could break Ed25519. Install `[pq]`. - **Putting raw secrets or PII in the manifest.** The manifest is hashed into evidence and is recoverable from the receipt. Carry hashes (`inputs_hash`), not the cleartext. - **Calling it "admissible."** It is evidence shaped to *support* FRE 902(13)/(14)-style certification. Admissibility is a court's decision, not the tool's claim. - **Faking a signature when crypto is missing.** The primitive emits an explicit `unsigned` flag instead. Never present an unsigned receipt as signed.
## Cross-References
- `ra-qm-team/skills/eu-ai-act-specialist/` — decide the AI system's risk tier and Article 12 obligations; this skill mints the per-action record those obligations require. - `ra-qm-team/skills/iso42001-specialist/` — the AI management-system controls; receipts are the per-decision evidence those controls call for. - OpenAgentOntology (Apache-2.0): the open receipt primitive this skill drives — `pip install "openagentontology[pq]"`.
기술 세부 사항
- 버전
- 1.0.0
- 라이선스
- MIT
- 최근 업데이트
- 2026년 8월 22일
- 게시일
- 2026년 8월 22일
결정 스냅샷
우선 추천
GitHub 스타 24,795
Agent 검증 증거
Agent 검증 증거
Resolve, 검토, 설치 및 한 번의 제한된 실행 후 결과 보고서입니다.
- 성공률
- —
- 최근 실패
- —
- 결과
- 0
- 출력 품질
- —
- 실패
- 0
- 관련 없음
- 0
- 설치
- 0
- 위험 차단
- 0
- 설정 필요
- 0
- 프로덕션
- 0
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다. 첫 실행은 /api/agent/outcome을 통해 성공, 설정 필요, 위험 차단, 실패 또는 비관련 결과를 보고할 수 있습니다.
성장 루프
공유 키트
agent-decision-receipts용 시나리오 기반 초안입니다. X에 수동으로 게시할 수 있습니다.
agent-decision-receipts: Mint a tamper-evident, post-quantum-signed receipt for a consequential agent action (deploy,... 24.8K stars https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts?ref=x
선택 사항: 설치 명령이 포함된 답글
Listing + install path for agent-decision-receipts: https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts?ref=x Install: npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-decision-receipts
등록 출처
Registry 색인
이 등록은 공개 소스에서 색인되었으며 유지보수자 소유권 주장이 승인될 때까지 공식으로 표시되지 않습니다.
- 색인 주체
- OpenAgentSkill 커뮤니티 인덱스
귀속은 공개 저장소 또는 제작자 프로필에 연결됩니다. 제작자는 등록을 주장하여 소유권 신호를 업데이트할 수 있습니다.
이 스킬 소유권 주장소유자 소유권 주장
이 스킬 등록 소유권 주장
이 Registry 색인 등록은 alirezarezvani에게 귀속되어 있지만 아직 공식으로 표시되지 않았습니다. 소유권을 주장하면 확인된 소유자 신호가 추가되어 이후 출시, 설치 및 감사 업데이트를 더 신뢰할 수 있습니다.
크리에이터 백링크 키트
README에 증거 배지 추가
개발자가 저장소를 평가하는 위치에 정규 등록, 현재 신뢰 및 감사 신호, 실제 Agent-Proven 증거를 표시합니다.
[](https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-agent-decision-receipts)작성자
alirezarezvani
@alirezarezvani
플랫폼 적합도
상태 신호
- GitHub 스타
- 24.8K
- 품질 점수
- 54/100
- 최근 GitHub 푸시
- 2026년 8월 22일
- 프레임워크 힌트
- 알 수 없음
- OpenAgentSkill 조회수
- 0
- 설치 명령 복사
- 0
- 외부 클릭
- 0
커뮤니티 신호
이 스킬이 Agent 워크플로에 유용한지 알려 주세요. 집계된 피드백은 시간이 지날수록 순위를 개선합니다.
신뢰와 안전
샌드박스 전용
- GitHub 채택도GitHub 스타 25K통과
- 스타/포크 활동스타 25K, 포크 3.5K; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다통과
- 최근 유지보수오늘 푸시됨통과
- 라이선스 명확성MIT통과
- README/SKILL.md 완성도메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다통과
- 의존성/런타임 위험command execution surface, credential or environment access수정
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