Communitygithub.com

Verifizierungsschleife

Ein umfassendes Verifizierungssystem für Claude Code-Sitzungen. Verwenden Sie dies, um eine Claude Code-Sitzung zu verifizieren.

Was ist Verifizierungsschleife?

Die Verifizierungsschleife ist eine strukturierte Fertigkeit, die für Claude Code entwickelt wurde, um sicherzustellen, dass Codeänderungen vor dem Erstellen eines Pull Requests oder nach einer Refaktorierung die Qualitätskriterien erfüllen. Sie führt sechs Phasen durch: Build-Verifikation, Typprüfung, Lint-Prüfung, Testausführung mit Coverage, Sicherheitsscans für Geheimnisse und Konsolenprotokolle sowie einen Diff-Review. Jede Phase beinhaltet ausführbare Bash-Befehle, die der Benutzer direkt in der Eingabeaufforderung ausführen kann. Die Fertigkeit bietet ein konsistentes Ausgabeformat für den Verifizierungsbericht und empfiehlt die Verwendung alle 15 Minuten oder nach größeren Änderungen für längere Sitzungen. Sie ergänzt PostToolUse-Hooks, die unmittelbare Probleme abfangen, während diese Fertigkeit eine umfassende Überprüfung des gesamten Projekts durchführt. Dies ist besonders nützlich für Entwickler, die mit AI-Agenten wie Claude Code in JavaScript/TypeScript- oder Python-Projekten arbeiten und einen systematischen Qualitätssicherungsprozess benötigen.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/verification-loop

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Fertigkeit Verifizierungsschleife

Ein umfassendes Verifizierungssystem für Claude Code-Sitzungen.

Wann zu verwenden

Rufen Sie diese Fertigkeit auf:

  • Nach Abschluss einer Funktion oder einer bedeutenden Codeänderung
  • Vor dem Erstellen eines Pull Requests
  • Wenn Sie sicherstellen möchten, dass die Qualitätskriterien erfüllt werden
  • Nach einer Refaktorierung

Verifizierungsphasen

Phase 1: Build-Verifikation

# Prüfen, ob das Projekt baut
npm run build 2>&1 | tail -20
# ODER
pnpm build 2>&1 | tail -20

Wenn der Build fehlschlägt, STOPPEN und beheben, bevor fortgefahren wird.

Phase 2: Typprüfung

set -o pipefail
# TypeScript-Projekte
npx --no-install tsc --noEmit 2>&1 | head -30

# Python-Projekte
pyright . 2>&1 | head -30

Alle Typfehler melden. Kritische beheben, bevor fortgefahren wird.

Phase 3: Lint-Prüfung

# JavaScript/TypeScript
npm run lint 2>&1 | head -30

# Python
ruff check . 2>&1 | head -30

Phase 4: Testsuite

# Tests mit Coverage ausführen
npm run test -- --coverage 2>&1 | tail -50

# Coverage-Schwelle prüfen
# Ziel: mindestens 80%

Melden:

  • Gesamttests: X
  • Bestanden: X
  • Fehlgeschlagen: X
  • Coverage: X%

Phase 5: Sicherheitsscan

# Auf Geheimnisse prüfen
grep -rn "sk-" --include="*.ts" --include="*.js" . 2>/dev/null | head -10
grep -rn "api_key" --include="*.ts" --include="*.js" . 2>/dev/null | head -10

# Auf console.log prüfen
grep -rn "console.log" --include="*.ts" --include="*.tsx" src/ 2>/dev/null | head -10

Phase 6: Diff-Review

# Zeigen, was geändert wurde
git diff --stat
git diff HEAD~1 --name-only

Jede geänderte Datei überprüfen auf:

  • Unbeabsichtigte Änderungen
  • Fehlende Fehlerbehandlung
  • Potenzielle Randfälle

Ausgabeformat

Nach Ausführung aller Phasen einen Verifizierungsbericht erstellen:

VERIFIZIERUNGSBERICHT
==================

Build:     [BESTANDEN/FEHLGESCHLAGEN]
Typen:     [BESTANDEN/FEHLGESCHLAGEN] (X Fehler)
Lint:      [BESTANDEN/FEHLGESCHLAGEN] (X Warnungen)
Tests:     [BESTANDEN/FEHLGESCHLAGEN] (X/Y bestanden, Z% Coverage)
Sicherheit: [BESTANDEN/FEHLGESCHLAGEN] (X Probleme)
Diff:      [X Dateien geändert]

Gesamt:    [BEREIT/NICHT BEREIT] für PR

Zu behebende Probleme:
1. ...
2. ...

Dauermodus

Für lange Sitzungen die Verifizierung alle 15 Minuten oder nach größeren Änderungen ausführen:

Einen mentalen Checkpoint setzen:
- Nach Abschluss jeder Funktion
- Nach Fertigstellung einer Komponente
- Vor dem Wechsel zur nächsten Aufgabe

Ausführen: /verify

Integration mit Hooks

Diese Fertigkeit ergänzt PostToolUse-Hooks, bietet aber eine tiefere Verifizierung. Hooks fangen Probleme sofort ab; diese Fertigkeit bietet eine umfassende Überprüfung.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Verwandte Skills