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Strong naming conventions (verb_noun pattern consistently applied). All 17 tools have descriptions (avg ~120 chars, within baseline 34-392). Input schemas present with type definitions and constraints (minLength, minimum, maximum, pattern, enum). However, output schemas are not documented in the source, LLMs cannot predict response structure. Write operations require explicit 'confirmed': true, showing confirmation-request pattern adoption. French descriptions are clear but reduce discoverability for non-French-speaking agents. No error recovery guidance in descriptions.
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Output schemas not documented. LLMs cannot predict response structure (fields, types, nested objects). Forces agents to guess what data is available after each call.
Descriptions are in French only. Non-French-speaking LLMs and agents cannot understand tool purpose, when to use them, or parameter semantics. Reduces discoverability and increases misuse.
| Scored | Grade | Overall | Spec posture | Rubric |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-23 | D | 59 | 2026-07-28+ | v2 |
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No error recovery guidance in descriptions. When a tool fails (e.g., work not found, user not found), descriptions do not tell LLMs what to do next (search first, try alternative lookup, etc.).
Pagination parameters (limit, offset) present but no documentation of total count or next_cursor in response. LLMs cannot determine if more results exist or how to fetch them efficiently.
Write operations (rate_work, save_review_draft) require 'confirmed': true but no description explains why or what happens if confirmation is missing. Agents may not understand the confirmation-request pattern intent.