Enregistrement des Preuves d'Exécution

VérifiéSûr

Enregistre manuellement une preuve de travail accompli dans un fichier de session log après des actions significatives. Utile pour maintenir une piste d'audit lorsque les hooks automatiques ne sont pas disponibles, par exemple après avoir terminé une étape, modifié des fichiers ou exécuté des tests.

Spar Skills Guide Bot
ProductiviteDébutant
7002/06/2026
Codex
#logging#audit-trail#proof-of-work#session-log

Recommandé pour

Notre avis

Cette compétence enregistre la preuve du travail accompli dans un journal de session pour assurer une piste d'audit.

Points forts

  • Crée une piste d'audit persistante
  • Facile à implémenter avec des modèles prêts
  • S'intègre avec l'exécution des étapes
  • Permet une traçabilité simple

Limites

  • Processus manuel dépendant de la discipline du développeur
  • Aucune détection automatique des actions
  • Consignation dans un fichier pouvant poser des problèmes de confidentialité
Quand l'utiliser

Après avoir terminé des actions importantes ou des étapes d'un plan pour maintenir une piste d'audit.

Quand l'éviter

Pour des actions triviales ne nécessitant pas d'enregistrement, ou dans des environnements où la journalisation dans un fichier n'est pas appropriée.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité85/100

The skill only performs local logging via mkdir and echo redirection. It does not exfiltrate data, execute remote code, or disable safety features. It is purely an audit trail mechanism.

Aucun point d'attention détecté

Exemples

Log step completion
Log the completion of step 3: Add user authentication with JWT. Files modified: src/auth.py, tests/test_auth.py. Outcome: success.
Log file change
Log a file change: edited src/utils.py to fix parsing bug. Reason: the parser was failing on empty input.
Log test run
Log test run: command 'pytest tests/' passed all 42 tests with 0 failures.

name: edge-log description: Log proof of completed work to the session log. Use after completing significant actions to maintain an audit trail.

Log Proof

Since Codex CLI doesn't have automatic PostToolUse hooks, this skill manually logs proof of completed work.

When to Use

Call this skill after:

  • Completing a step in the plan
  • Making significant file changes
  • Running tests
  • Any action that should be recorded for audit

Instructions

1. Gather Proof Information

Collect:

  • What was done: Brief description of the action
  • Files modified: List of changed files
  • Outcome: Success/failure and any relevant output
  • Timestamp: Current time

2. Append to Session Log

Add an entry to .proof/session_log.jsonl:

{
  "timestamp": "2025-01-15T14:30:00Z",
  "type": "manual_log",
  "action": "Completed step 3: Add user authentication",
  "files": ["src/auth.py", "tests/test_auth.py"],
  "outcome": "success",
  "details": "Added JWT-based auth, all tests pass"
}

3. Create Log Directory if Needed

If .proof/ doesn't exist:

mkdir -p .proof

4. Append Entry

echo '{"timestamp":"...","type":"manual_log",...}' >> .proof/session_log.jsonl

Log Entry Format

{
  "timestamp": "<ISO 8601 timestamp>",
  "type": "manual_log",
  "action": "<what was done>",
  "files": ["<list>", "<of>", "<files>"],
  "outcome": "success | failure | partial",
  "details": "<additional context>",
  "step": <step number if applicable>
}

Quick Log Template

For common actions, use these templates:

Step Completion

{
  "timestamp": "<now>",
  "type": "step_complete",
  "step": <N>,
  "description": "<step description>",
  "proof": "<evidence of completion>"
}

File Change

{
  "timestamp": "<now>",
  "type": "file_change",
  "files": ["<path1>", "<path2>"],
  "action": "create | edit | delete",
  "reason": "<why this change was made>"
}

Test Run

{
  "timestamp": "<now>",
  "type": "test_run",
  "command": "<test command>",
  "result": "pass | fail",
  "details": "<N tests, M failures>"
}

Integration with Other Skills

The $edge-step skill should call $edge-log after completing each step.

Example workflow:

  1. $edge-step executes the work
  2. Work completes successfully
  3. $edge-log records the proof
  4. active_context.yaml is updated with step completion

Why This Matters

Without automatic logging:

  • There's no audit trail of what happened
  • Proof claims are unverifiable
  • State changes are invisible

Manual logging provides:

  • Accountability
  • Debugging history
  • Evidence for self-assessment
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