Agent Native Audit (Grade A)Sicherheitsgeprüfte Entwicklungsfähigkeit für Claude AI – Grade A. Führen Sie eine umfassende agent-native Architekturprüfung mit bewerteten Prinzipien durch.

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Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

Agent Native Audit (Grade A) ist eine sicherheitsgeprüfte Entwicklungsfähigkeit für Claude AI, die eine umfassende Überprüfung einer Codebasis anhand der Prinzipien der agent-native Architektur durchführt. Sie startet parallele Sub-Agenten für jedes Prinzip und erzeugt einen bewerteten Bericht. Das Tool prüft Kernprinzipien wie Action Parity, Tools as Primitives, Context Injection, Shared Workspace, CRUD Completeness, UI Integration, Capability Discovery und Prompt-Native Features. Der Prozess beinhaltet das Laden der agent-native Fähigkeit, das Starten paralleler Sub-Agenten für jedes Prinzip sowie das Generieren von Scores und Empfehlungen zur Verbesserung. Jeder Sub-Agent ist damit beauftragt, Vorkommen im Code zu enumerieren, die Konformität mit dem Prinzip zu prüfen und einen spezifischen Score zusammen mit Lücken und Empfehlungen bereitzustellen. Es ist besonders nützlich, um sicherzustellen, dass die Agentenfähigkeiten mit Benutzereingaben übereinstimmen, dass Werkzeuge Funktionalität anstelle von Verhalten bieten und dass das System dynamischen Kontext über den App-Zustand enthält. Es ist wichtig zu beachten, dass das Tool ein gutes Verständnis der Prinzipien der agent-native Architektur und der spezifischen Codebasis erfordert.

Hauptfunktionen

Audit zur Aktion-Parität
Audit zu Tools als Primitive
Audit zur Kontext-Injektion
Erzeugung von bewerteten Berichten
Parallele Sub-Agenten für mehrere Prinzipien

Preise

Modell: Free
Kategorie: Fähigkeiten
Bewertung: Noch keine Bewertungen

Anwendungsfälle

Codebasis-Audit

Führen Sie eine umfassende Überprüfung einer Codebasis anhand von Prinzipien der agent-native Architektur durch, um Lücken und Verbesserungsbereiche zu identifizieren.

Ausrichtung der Agentenfähigkeiten

Stellen Sie sicher, dass die Agentenfähigkeiten mit Benutzereingaben übereinstimmen und dass Werkzeuge Funktionalität statt Verhalten bereitstellen.

Dynamische Kontextinjektion

Verifizieren Sie, dass das System dynamischen Kontext über den App-Zustand enthält, um die Leistung und Entscheidungsfindung der Agenten zu verbessern.

Pro & Contra

Pro

Umfassende Überprüfung der Codebasis anhand von Prinzipien der agent-native Architektur
Bewerteter Bericht mit spezifischen Lücken und Empfehlungen
Parallele Sub-Agenten für effiziente Prüfung mehrerer Prinzipien

Contra

Erfordert ein gutes Verständnis der Prinzipien der agent-native Architektur und der Codebasis
Möglicherweise erfordert es umfangreiche Einrichtung und Konfiguration für optimalen Einsatz
Bewertungen und Empfehlungen können weitere Interpretation und Priorisierung erfordern

Bewertungen

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Fragen & Antworten

Are there any limitations to using Agent Native Audit?

Yes, it requires a good understanding of agent-native architecture principles and the codebase, and may need significant setup and configuration.

Asked by Esther Adeyemi · Oct 10, 2025

What is included in the report?

The report includes scores, gaps, and recommendations for improvement for each principle audited.

Asked by Frank Müller · Sep 23, 2025

What principles are audited?

It audits principles such as Action Parity, Tools as Primitives, Context Injection, and more, using parallel sub-agents for each.

Asked by Vikram Rao · Aug 10, 2025

What does Agent Native Audit do?

It performs a comprehensive review of a codebase against agent-native architecture principles and produces a scored report.

Asked by Noor Siddiqui · Jul 30, 2025

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Alternativen zu Fähigkeiten

Manage Headers (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgeprüfte Entwicklungsfähigkeit für Claude AI. Grad A. Prüft und konfiguriert die Sicherheitsheader, die eine Power Pages-Seite an Browser sendet – Content Security Policy, frame und clickjacking Schutz

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Using Git Worktrees (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgetesteter Daten- und KI-Workflows für Claude AI. Klasse A. Verwenden, wenn Sie Feature-Arbeiten starten, die von der aktuellen Arbeitsumgebung isoliert werden müssen, oder bevor Sie Implementierungspläne ausführen - erstellt isolated Git Worktrees

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Ga4 Bigquery Schema (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgetestete Daten-AI-Fähigkeit für Claude AI. (Grade A). GA4 BigQuery Export-Schema-Referenz — vollständiger Feldbezug, verknüpfte Strukturen, Abfragemuster und Leistungs-Tipps

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Meta Capi (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgeprüfte data-ai-Fähigkeit für Claude AI. Grade A.

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Callees (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitstests für die Entwicklung von Claude AI. Note: A. Aufrufgraph der direkten Aufrufe auflisten

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Test Module Name (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgetestete daten-AI-Fähigkeit für Claude AI. Grade A. Benenne Haskell-Testmodule nach dem zu testenden Modul mit einem Spec-Suffix im gleichen Namespace.

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Board Of Directors (Grade A)Fähigkeiten

Erforscht-geprüftes Datenspiel für AI. Bester Ruf. Simuliere eine Diskussion einer 5-köpfigen Expertenjury für wichtige Entscheidungen. Verwendung für die Bewertung von Plänen, Architekturauswahl, Funktionsdesigns oder jeder Entscheidung.

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Advpl Mvc Avancado (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgeprüfte Entwicklungsfertigkeit für Claude AI. Grade A. Fortgeschrittenes MVC über PE (Punkte des Eingangs) – benutzerdefinierte Grids zu Standard-MVC-Bildschirmen hinzufügen (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU)

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