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SamuelChien/mega-skills-collection

Überprüft die Konsistenz von Nachrichten und Inhalten über Websites, GitHub-Repositories und lokale Dokumentationen hinweg und erstellt schreibgeschützte Abweichungsberichte. Verwenden Sie dies, um die Übereinstimmung von Inhalten zu prüfen oder widersprüchliche Aussagen zu finden. Auslösende Phrasen wie „check consistency“, „validate documentation“ oder „audit messaging“.

Was ist mega-skills-collection?

Dieses Skill, der Content Consistency Validator, dient der automatisierten Prüfung von Dokumentationen auf Konsistenz in Bezug auf Ton, Terminologie, Formatierung und Struktur. Es unterstützt Plattformen wie Claude Code und Cursor und analysiert mehrere Quellen, darunter gehostete Websites, GitHub-Repositories und lokale Dokumentationsverzeichnisse. Der Validator erstellt detaillierte, schreibgeschützte Abweichungsberichte, die Abweichungen nach Schweregrad (kritisch, Warnung, informativ) klassifizieren und spezifische Handlungsempfehlungen mit Dateipfaden und Zeilennummern liefern. Dies ist besonders nützlich für Pre-Release-Audits, um widersprüchliche Versionsnummern zu erkennen, nach einem Rebranding die einheitliche Verwendung neuer Begriffe sicherzustellen oder für Onboarding-Reviews, um veraltete Informationen zu identifizieren. Der Skill befolgt eine Vertrauenspriorität (Website > GitHub > lokale Dokumente) und speichert die Ergebnisse als Markdown-Berichte mit Vergleichstabellen und einer priorisierten Aufgabenliste.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/SamuelChien/mega-skills-collection/tree/HEAD/000-jeremy-content-consistency-validator

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Dokumentation

Content Consistency Validator (Inhaltskonsistenz-Prüfer)

Überblick

Prüft Inhalte auf Konsistenz in Ton, Terminologie, Formatierung und Struktur über mehrere Dokumentationsquellen hinweg (Websites, GitHub-Repositories, lokale Dokumentationen). Erstellt schreibgeschützte Abweichungsberichte mit nach Schweregrad klassifizierten Ergebnissen und umsetzbaren Korrekturvorschlägen inklusive Dateipfaden und Zeilennummern.

Beispiele

  • Pre-Release-Audit: Vor dem Taggen einer neuen Version den Validator ausführen, um Versionskonflikte zwischen der README, der Dokumentationsseite und der Changelog-Datei zu erkennen – z. B. die Website zeigt v2.1.0, aber die GitHub-README verweist noch auf v2.0.0.
  • Post-Rebranding-Prüfung: Nach der Umbenennung eines Produkts oder der Aktualisierung von Begriffen (z. B. von „plugin“ zu „extension“) prüfen, ob alle Dokumentationen, Zielseiten und Mitwirkungsleitfäden den neuen Begriff einheitlich verwenden.
  • Onboarding-Review: Wenn ein neuer Mitwirkender auf verwirrende Dokumentationen stößt, eine Konsistenzprüfung ausführen, um widersprüchliche Funktionsbeschreibungen, veraltete Kontaktinformationen oder fehlende Abschnitte in den Dokumentationsquellen zu identifizieren.

Voraussetzungen

  • Zugriff auf mindestens zwei Inhaltsquellen (Website, GitHub-Repository oder lokales Dokumentationsverzeichnis)
  • WebFetch-Berechtigungen für entfernte URLs (bereitgestellte Seiten, GitHub-Rohinhalte) konfiguriert
  • Lokale Dokumentation in erkennbaren Pfaden gespeichert (docs/, claudes-docs/, internal/)

Anleitung

  1. Quellen entdecken – nach Build-Verzeichnissen (dist/, build/, public/, out/, _site/), GitHub-README/CONTRIBUTING-Dateien und lokalen Dokumentationsordnern suchen:
    find . -maxdepth 3 -name "README*" -o -name "CONTRIBUTING*" | head -20
    ls -d docs/ claudes-docs/ internal/ 2>/dev/null
    
  2. Strukturierte Daten extrahieren aus jeder Quelle: Versionsnummern, Funktionsbeschreibungen, Produktnamen, Schlagzeilen, Kontaktinformationen, URLs und technische Anforderungen:
    grep -rn 'v[0-9]\+\.[0-9]\+' docs/ README.md
    grep -rn -i 'features\|capabilities' docs/ README.md
    
  3. Extraktion überprüfen – mindestens 3 Datenpunkte pro Quelle bestätigen. Falls eine Quelle leer bleibt, vor dem Fortfahren die Fehlerbehandlungstabelle prüfen.
  4. Vergleichsmatrix erstellen, die jede Quelle mit jeder anderen paarweise vergleicht (Website vs. GitHub, Website vs. lokale Dokumentation, GitHub vs. lokale Dokumentation):
    diff <(grep -i 'version' README.md) <(grep -i 'version' docs/overview.md)
    
  5. Abweichungen klassifizieren nach Schweregrad:
    • Kritisch: widersprüchliche Versionsnummern, sich widersprechende Funktionslisten, nicht übereinstimmende Kontaktinformationen, defekte Querverweise
    • Warnung: inkonsistente Terminologie (z. B. „plugin“ vs. „extension“), fehlende Informationen in einer Quelle, veraltete Daten
    • Informativ: stilistische Unterschiede, plattformspezifische Formulierungen, unterschiedliche Detailtiefe
  6. Vertrauenspriorität anwenden: Website (maßgeblichste) > GitHub (entwicklerorientiert) > lokale Dokumentation (interne Nutzung).
  7. Bericht generieren als Markdown mit: Zusammenfassung, paarweisen Vergleichstabellen, Terminologie-Konsistenzmatrix und priorisierten Maßnahmen mit Dateipfaden und Zeilennummern.
  8. Speichern unter consistency-reports/YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.md.

Berichtsformat

# Konsistenzbericht — YYYY-MM-DD

## Zusammenfassung
| Schweregrad | Anzahl |
|-------------|--------|
| Kritisch    | 2      |
| Warnung     | 5      |
| Info        | 3      |

## Website vs. GitHub
| Feld        | Website       | GitHub        | Schweregrad |
|-------------|---------------|---------------|-------------|
| Version     | v2.1.0        | v2.0.0        | Kritisch    |
| Funktion X  | aufgeführt    | fehlend       | Warnung     |

## Maßnahmen
1. **Kritisch** — `README.md:14` Version von v2.0.0 → v2.1.0 aktualisieren
2. **Warnung** — „Funktion X“ zur Funktionsliste in `README.md` hinzufügen

Fehlerbehandlung

FehlerUrsacheLösung
Website-Inhalt nicht erreichbarURL gibt 4xx/5xx aus oder Build-Verzeichnis fehltÜberprüfen, ob die Website bereitgestellt ist, oder lokalen Build ausführen; WebFetch-Berechtigungen prüfen
GitHub-API-RatenlimitZu viele Abfragen in kurzer ZeitPause einlegen und nach dem Zurücksetzen des Fensters erneut versuchen; authentifizierte Anfragen verwenden
Kein DokumentationsverzeichnisErwartete Pfade existieren nichtArbeitsverzeichnis bestätigen; Dokumentationspfad explizit angeben
Leere ExtraktionClient-seitiges Rendering für Fetch nicht sichtbarStatt der Live-URL das lokale Build-Ausgabeverzeichnis verwenden
Diff-Befehl fehlgeschlagenDateipfade enthalten SonderzeichenAlle an diff und grep übergebenen Dateipfade in Anführungszeichen setzen

Ressourcen

  • Logik zur Quellenentdeckung: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/how-it-works.md
  • Vertrauenspriorität und Validierungszeitpunkt: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/best-practices.md
  • Anwendungsbeispiele: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/example-use-cases.md

Individual skills in this repo

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

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Arquitecto de Soluciones Principal y Consultor Tecnológico de Andru.ia. Diagnostica y traza la hoja de ruta óptima para proyectos de IA en español.

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Ingeniero de Sistemas de Andru.ia. Diseña, redacta y despliega nuevas habilidades (skills) dentro del repositorio siguiendo el Estándar de Diamante.

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Estratega de Inteligencia de Dominio de Andru.ia. Analiza el nicho específico de un proyecto para inyectar conocimientos, regulaciones y estándares únicos del sector. Actívalo tras definir el nicho.

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2D game development principles. Sprites, tilemaps, physics, camera.

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3D game development principles. Rendering, shaders, physics, cameras.

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Expert in building 3D experiences for the web - Three.js, React Three Fiber, Spline, WebGL, and interactive 3D scenes. Covers product configurators, 3D portfolios, immersive websites, and bringing depth to web experiences.

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Accessibility audit skill for scanning, fixing, and verifying WCAG 2.2 Level A and AA compliance across React, Next.js, Vue, Angular, Svelte, and plain HTML codebases. Use when auditing accessibility, fixing a11y violations, checking color contrast, generating compliance reports, or integrating accessibility checks into CI/CD pipelines.

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Ab Test Analyzer - Auto-activating skill for Data Analytics. Triggers on: ab test analyzer, ab test analyzer Part of the Data Analytics skill category.

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A B Test Config Creator - Auto-activating skill for ML Deployment. Triggers on: a b test config creator, a b test config creator Part of the ML Deployment skill category.

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When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment. Also use when the user mentions "A/B test," "split test," "experiment," "test this change," "variant copy," "multivariate test," "hypothesis," "conversion experiment," "statistical significance," or "test this." For tracking implementation, see analytics-tracking.

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Acceptance Criteria Creator - Auto-activating skill for Enterprise Workflows. Triggers on: acceptance criteria creator, acceptance criteria creator Part of the Enterprise Workflows skill category.

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Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.

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Accessibility Audit Runner - Auto-activating skill for Frontend Development. Triggers on: accessibility audit runner, accessibility audit runner Part of the Frontend Development skill category.

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You are an accessibility expert specializing in WCAG compliance, inclusive design, and assistive technology compatibility. Conduct audits, identify barriers, and provide remediation guidance.

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Web accessibility patterns for WCAG 2.2 compliance including ARIA, keyboard navigation, screen readers, and testing

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Manage Discord channel access — approve pairings, edit allowlists, set DM/group policy. Use when the user asks to pair, approve someone, check who's allowed, or change policy for the Discord channel.

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Create unified specification packages across Business, Development, and Design teams. Staged elaboration (L0 Vision → L1 Requirements → L2 Team Detail → L3 Acceptance Criteria) to build shared understanding. Does not write code.

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Research a company or person and get actionable sales intel. Works standalone with web search, supercharged when you connect enrichment tools or your CRM. Trigger with "research [company]", "look up [person]", "intel on [prospect]", "who is [name] at [company]", or "tell me about [company]".

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Create forensically sound bit-for-bit disk images using dd and dcfldd while preserving evidence integrity through hash verification.

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Security audit, hardening, threat modeling (STRIDE/PASTA), Red/Blue Team, OWASP checks, code review, incident response, and infrastructure security for any project.

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