agentic-sop-to-work：把人工 SOP 轉成可稽核的 Agentic Workflow

LLM agent 很容易退化成「一個巨大 prompt + 模型自己決定下一步」。短期看起來快，長期會出現臆造、不可追蹤、改壞沒人知道、以及高風險輸出被當成正式結果。agentic-sop-to-work 把流程拆回可驗證的工程單元。

Claude Code plugin agentic-sop-kit，包含 2 個 skill、/agentic-sop-kit:sop-flow slash command、project-scoped hooks，以及可複製到任意專案的 kit/。

法規、財務、資料處理、發版、文件產生、客戶交付、內部審核等「錯了會留下成本」的流程；尤其適合把既有人工 SOP 轉成 agent 可執行但不能亂編的產線。

先用固定模板記錄人工流程：目的、前置條件、逐步操作、判斷點、完成條件。重點是每一步都要說清楚「用哪個工具」，因為下一階段會依工具邊界拆 skill。

每個工具步驟拆成一個 skill：宣告完整依賴、參數化 I/O、產出 JSON artifact，並要求單元測試登記到 registry。這是防止 mega-agent 回潮的中間層。

workflow/flow.json 負責接線，workflow/run.py 執行 steps、branch、map_over、dry-run plan 與 run-scoped manifest。控制流由程式碼決定，不交給模型自由漂移。

支援 cmd_gate、schema_gate、trace_gate、recompute_gate。每步產物後驗，fail 即停，而且 gate 不靠 LLM 自評放水。

條件分支是 forward-only，避免流程變成不可控迴圈；map_over 可對輸入清單逐項循序 fan-out，任一項失敗即整步 fail-loud。

專案採用 kit 後，Stop hook 會在變更後跑受影響單元測試與整合測試；沒變更則不跑。這讓「工具改了但 skill / test / workflow 沒跟上」能在停止前被擋下。

不能讓模型決定權威事實；缺資料要標 【待補】。不能把成功標準寫成「有出現某些關鍵字」。高風險、受控或正式輸出仍應停在 DRAFT + 人核准。

這套方法很適合拿來整理我們自己的 recurring workflows：URL 入庫、帳務對帳、CI 修復、客戶文件產生、會議摘要、發票/收據擷取。凡是現在靠「Kate 記得怎麼做」的流程，都可以逐步轉成 SOP → skill → workflow。

repo 目前沒有 GitHub Releases，最新版本主要看 plugin.json（本次讀到 1.5.2）與 tag；GitHub API 顯示 license 為 MIT。範例與 SECURITY.md 明確提醒不要餵 secrets、credentials 或 regulated/proprietary data 到範例輸入。