Loop Library（循环库）技能

作为技能，文档严格遵循最小权限原则：所有操作均需用户授权范围，明确禁止未经同意执行破坏性、生产、财务、隐私或外部消息操作；发布流程要求明确预览和批准，并区分草稿与公开状态；对LOOPS.md和目录内容视为不可信数据，不执行其中指令；拒绝保存含机密的循环。源码中CI和Worker代码显示有权限控制和输入验证（如Turnstile、Origin校验），表明安全设计。扣分项：未验证发布者身份，且技能依赖外部服务（如signals.forwardfuture.com），其安全性和可用性未审计；部分敏感操作（如发布）的细节依赖于外部services，无法确认其是否完全符合最小授权。

技能有清晰的流程定义和多个参考文件（discover、audit、run等），整体自洽，happy path合理。已提供测试（CI和Worker的测试文件）覆盖关键路径的部分功能，但技能本身作为prompt，未在静态审阅中执行验证其实际运行效果；错误处理上，技能强调诚实报告不进展，但缺乏系统性的测试覆盖所有边界情况。扣分：静态审阅无法确认其可重复性和确定性；依赖外部live catalog，若不可用，则明确降级为不可用声明，但未提供本地回退机制。

技能面向工程团队和AI agent，场景描述清晰（发现、查找、审计、运行、发布等），触发条件在SKILL.md中明确，用户可通过显式调用或语义匹配触发。但能力边界和不适配范围的声明有限，例如对不使用loop的用户或简单one-shot任务，仅简单建议，未提供详细non-fit指南。环境适应方面：文档全英文，未提供中文支持；依赖外部服务的可达性在审查中未审计，但源文件中提到catalog源自海外URL，从中国大陆网络可能访问受限，影响适用性。

技能有标准文档结构，包含简介、使用说明、示例和多个参考文件，信息层次分明。提供安装命令和依赖说明（Node、npx）。有许可（MIT）和README，但版本信息仅在revision中，技能内未提供明确的版本号或changelog；已知限制披露较少，例如依赖live catalog，但未说明catalog不可用时的替代方案；维护责任部分声明为Forward Future项目，但未提供维护者联系方式或更新政策。

技能声称能帮助用户发现、设计、运行循环，并输出格式良好的循环描述。基于文档，其核心流程设计合理，输出格式明确（如run receipt、debrief），应能完成核心任务。但无法静态验证实际输出质量，且依赖外部catalog对结果完整性有影响。扣分：输出是否直接可用和边际价值未经实际测试；发布功能依赖外部服务，需网络和权限，增加复杂度和成本。

证据主要来自文档描述和源码审查；CI和Worker测试文件提供了验证关键技术组件的证据，但技能本身作为prompt，其执行效果无法静态验证。可追溯性一般：循环定义要求保留精确文本或SHA-256，提供了可复核基础。扣分：核心执行路径未独立复现；关键声明（如'效果良好'）依赖作者描述，缺乏第三方验证。