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这是我维护的一套 AI Agent 生产就绪门禁：用 20 分评分卡、风险分级 Profile、GitHub Action 和可执行提示注入 Eval，把“看起来能跑”变成可审查的发布条件。项目提供零依赖 CLI、LangGraph.js 与 OpenAI Agents SDK 适配器、Attested 证据链，并完整维护中英文文档。适合学习 Agent 评估、工具权限、人审和供应链证据边界。 亮点 1. 不是资源清单，而是可执行门禁。…
这是我维护的一套 AI Agent 生产就绪门禁：用 20 分评分卡、风险分级 Profile、GitHub Action 和可执行提示注入 Eval，把“看起来能跑”变成可审查的发布条件。项目提供零依赖 CLI、LangGraph.js 与 OpenAI Agents SDK 适配器、Attested 证据链，并完整维护中英文文档。适合学习 Agent 评估、工具权限、人审和供应链证据边界。 亮点 1. 不是资源清单，而是可执行门禁。 Agent Card 同时记录目标、工具影响、风险 Profile、分项得分和上线 blocker；总分不能覆盖显式阻塞项。Action 会先输出诊断，再按配置阻断 CI。 2. 三套真实 Runtime 适配。 Reference Runtime、LangGraph.js StateGraph、OpenAI Agents SDK Agent + Runner.run() 都执行同一组 8 条提示注入 Fixture，覆盖直接/间接注入、工具输出、数据外泄和良性对照；离线运行无需模型 API Key。 3. 证据不只是一行“测试通过”。 Producer 生成确定性证据 Bundle，SHA 锁定的独立 Verifier 校验来源、工作流、全部文件 Hash 与 8/8 Eval Result；GitHub OIDC + Sigstore Attestation 绑定运行身份，同时明确不把 Attestation 夸大成安全证明。 4. Fail-closed 上手。 agentic-init 生成 0/20、带 TODO 和显式 blocker 的 Starter Card，不会把模板默认成“已就绪”；目前有 147 项确定性测试。 5. 完整中英文入口。 README、快速开始、风险 Profile、事故案例、Runtime Eval 与 Schema 指南均保持英文/简体中文同步，并提供在线评分器和四个公开 JSON Schema。 限制也保持公开：当前独立采用 PR 仍在维护者评审中；同维护者的 Content OS 消费者只有 12/20，draft-only Profile 和三个 blocker 仍然失败。
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