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Verifizierungs-Schleife

Ein umfassendes Verifizierungssystem für Claude Code-Sitzungen. Verwende dies zur Überprüfung einer Claude Code-Sitzung.

Was ist Verifizierungs-Schleife?

Die Verifizierungs-Schleife (Verification Loop) ist ein systematisches Skill, das Claude Code-Sitzungen durch eine Reihe von Qualitätsprüfungen führt. Es wurde entwickelt, um Entwickler dabei zu unterstützen, sicherzustellen, dass Codeänderungen vor dem Erstellen eines Pull Requests (PR) oder nach größeren Refactorings den Qualitätsstandards entsprechen. Der Skill definiert sechs aufeinanderfolgende Phasen: Build-Verifikation, Typprüfung, Lint-Prüfung, Testsuite, Sicherheitsscan und Diff-Review. Jede Phase enthält spezifische Befehle für JavaScript/TypeScript- und Python-Projekte, die direkt im Terminal ausgeführt werden. Das Ergebnis ist ein standardisierter Bericht, der den Status jeder Phase und eine Gesamtbewertung (READY/NOT READY für PR) anzeigt. Der Skill kann auch kontinuierlich in langen Sitzungen eingesetzt werden, mit empfohlenen Checkpoints alle 15 Minuten oder nach größeren Änderungen. Er ergänzt PostToolUse-Hooks, die sofortige Fehler abfangen, während dieser Skill eine umfassendere Überprüfung bietet.

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

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Dokumentation

Verifizierungs-Schleife Skill

Ein umfassendes Verifizierungssystem für Claude Code-Sitzungen.

Wann verwenden

Rufe diesen Skill auf:

  • Nach Abschluss einer Funktion oder einer größeren Codeänderung
  • Vor dem Erstellen eines Pull Requests (PR)
  • Wenn du sicherstellen möchtest, dass Qualitätstore bestanden werden
  • Nach einem Refactoring

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, STOPP und korrigiere, bevor du fortfährst.

Phase 2: Typprüfung

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

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

Melde alle Typfehler. Behebe kritische, bevor du fortfährst.

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 Abdeckung ausführen
npm run test -- --coverage 2>&1 | tail -50

# Abdeckungsschwelle prüfen
# Ziel: mindestens 80%

Melde:

  • Gesamttests: X
  • Bestanden: X
  • Fehlgeschlagen: X
  • Abdeckung: 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 sich geändert hat
git diff --stat
git diff HEAD~1 --name-only

Überprüfe jede geänderte Datei 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% Abdeckung)
Sicherheit:[BESTANDEN/FEHLGESCHLAGEN] (X Probleme)
Diff:      [X Dateien geändert]

Gesamt:    [BEREIT/NICHT BEREIT] für PR

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

Kontinuierlicher Modus

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

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

Ausführen: /verify

Integration mit Hooks

Dieser Skill ergänzt PostToolUse-Hooks, bietet aber eine tiefere Verifizierung. Hooks fangen Probleme sofort ab; dieser Skill 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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