Quy trình kiểm toán bảo trì chỉ đọc (read-only) dành cho Agent Skills. Rà soát các kỹ năng hiện có để phát hiện hướng dẫn đã lỗi thời hoặc nhạy cảm với phiên bản, xung đột điều kiện kích hoạt (trigger), sự chồng chéo, tham chiếu bị hỏng, hành vi hàm bổ trợ không an toàn, sự trôi dạt so với đặc tả, phình to ngữ cảnh và các giả định công nghệ lạc hậu. Xác minh các tuyên bố quan trọng về tính cập nhật đối chiếu với các nguồn chính thống và chỉ báo cáo các phát hiện bảo trì có bằng chứng xác thực mà không sửa đổi các kỹ năng được kiểm toán.
Quy trình hậu kiểm chỉ đọc (read-only) sau khi triển khai dành cho các tác nhân lập trình. Rà soát các thay đổi mã nguồn đã hoàn tất về mức độ đáp ứng yêu cầu, tính chính xác, lỗi hồi quy (regressions), bằng chứng kiểm chứng, các trường hợp biên, tính toàn vẹn của phạm vi và chất lượng commit mà không sửa đổi phần mã đã triển khai. Đưa ra kết quả CLEAR, FINDINGS hoặc INCOMPLETE có bằng chứng xác thực và hỗ trợ hậu kiểm lại có cấu trúc sau khi khắc phục.
Đánh giá các bảng PostgreSQL và MySQL (tệp schema.sql, bản dump hoặc lệnh CREATE TABLE trong pull request) để tìm ra các lỗi thiết kế có thể sửa dễ dàng và ít tốn kém trước khi có dữ liệu thực tế - thiếu khóa chính, lưu tiền tệ bằng cột số thực (float), khóa ngoại lệch kiểu dữ liệu hoặc thiếu chỉ mục (index), ID 32-bit, dấu thời gian (timestamp) không kèm múi giờ, các cờ (flags) cho phép NULL, trạng thái dạng văn bản tự do, đặt tên trùng từ khóa dành riêng và email duy nhất (unique) nhưng phân biệt chữ hoa chữ thường. Trả về mã DDL đã được hiệu chỉnh. Bao gồm một công cụ linter viết bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ cờ --self-test.
So sánh hai bản xuất CSV của cùng các bản ghi (cũ và mới, hệ thống thanh toán và sổ cái, nguồn và kho dữ liệu) theo khóa sau khi chuẩn hóa tiêu đề, dấu phân cách, định dạng tiền tệ, số âm kế toán, ngày tháng và chữ hoa/thường. Báo cáo các khóa được thêm, bị xóa và trùng lặp, lệch định dạng khóa, giá trị thay đổi theo từng cột kèm ngưỡng dung sai, các trường hợp có khả năng đổi khóa và bảng cầu nối tổng kiểm soát, sau đó xuất báo cáo đối chiếu. Bao gồm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ --self-test.
Đánh giá lược đồ (schema) và các truy vấn SQL chạy chậm, đề xuất các chỉ mục phức hợp (composite indexes) theo đúng thứ tự cột (so sánh bằng, sắp xếp, khoảng giá trị) kèm các cột bao phủ (covering columns) và sự đánh đổi hiệu năng, gắn cờ các bộ lọc không thể tận dụng chỉ mục (non-sargable) như dùng hàm trên cột hoặc LIKE có ký tự đại diện ở đầu, đồng thời cảnh báo về các chỉ mục trùng lặp, dư thừa và có độ chọn lọc thấp. Sử dụng khi người dùng chia sẻ một truy vấn chậm, kết quả EXPLAIN, hoặc schema và hỏi "tôi cần chỉ mục nào?" hoặc "có quá nhiều chỉ mục không?". Bao gồm công cụ hỗ trợ bằng thư viện chuẩn Python đã được kiểm thử.
