Communitygithub.com

boucle-de-vérification

Un système de vérification complet pour les sessions Claude Code. À utiliser pour vérifier une session Claude Code.

Qu'est-ce que boucle-de-vérification ?

Cette compétence, nommée 'Verification Loop', est conçue pour les sessions Claude Code. Elle fournit un processus de vérification structuré en plusieurs phases pour garantir la qualité du code avant de créer une pull request (PR) ou après des changements importants. Les phases incluent la vérification de build, le typage, le linting, les tests unitaires, la sécurité et la revue des différences. Chaque phase exécute des commandes spécifiques (comme `npm run build`, `npx tsc --noEmit`, `npm run lint`, etc.) et exige que les problèmes critiques soient corrigés avant de passer à la suivante. Un rapport de vérification est généré à la fin, indiquant le statut de chaque phase et une conclusion globale (PR prête ou non). Cette compétence peut être invoquée manuellement ou par un mode continu pour des vérifications régulières pendant de longues sessions. Elle complète les hooks PostToolUse en offrant une revue plus approfondie.

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

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Compétence de Boucle de Vérification

Un système de vérification complet pour les sessions Claude Code.

Quand l'utiliser

Invoquez cette compétence :

  • Après avoir terminé une fonctionnalité ou un changement de code important
  • Avant de créer une PR
  • Lorsque vous voulez vous assurer que les barrières de qualité sont franchies
  • Après un refactoring

Phases de Vérification

Phase 1 : Vérification de Build

# Vérifier si le projet se construit
npm run build 2>&1 | tail -20
# OU
pnpm build 2>&1 | tail -20

Si le build échoue, ARRÊTEZ et corrigez avant de continuer.

Phase 2 : Vérification de Typage

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

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

Signalez toutes les erreurs de type. Corrigez les erreurs critiques avant de continuer.

Phase 3 : Vérification de Linting

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

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

Phase 4 : Suite de Tests

# Exécuter les tests avec couverture
npm run test -- --coverage 2>&1 | tail -50

# Vérifier le seuil de couverture
# Cible : 80% minimum

Rapport :

  • Total des tests : X
  • Réussis : X
  • Échoués : X
  • Couverture : X%

Phase 5 : Scan de Sécurité

# Rechercher des secrets
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

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

Phase 6 : Revue des Différences

# Afficher ce qui a changé
git diff --stat
git diff HEAD~1 --name-only

Vérifiez chaque fichier modifié pour :

  • Modifications non intentionnelles
  • Gestion d'erreurs manquante
  • Cas limites potentiels

Format de Sortie

Après avoir exécuté toutes les phases, produisez un rapport de vérification :

RAPPORT DE VÉRIFICATION
======================

Build :     [RÉUSSI/ÉCHOUÉ]
Types :     [RÉUSSI/ÉCHOUÉ] (X erreurs)
Lint :      [RÉUSSI/ÉCHOUÉ] (X avertissements)
Tests :     [RÉUSSI/ÉCHOUÉ] (X/Y réussis, couverture Z%)
Sécurité :  [RÉUSSI/ÉCHOUÉ] (X problèmes)
Diff :      [X fichiers modifiés]

Global :    [PRÊT/PAS PRÊT] pour la PR

Problèmes à corriger :
1. ...
2. ...

Mode Continu

Pour les longues sessions, exécutez la vérification toutes les 15 minutes ou après des changements majeurs :

Définir un point de contrôle mental :
- Après avoir terminé chaque fonction
- Après avoir fini un composant
- Avant de passer à la tâche suivante

Exécuter : /verify

Intégration avec les Hooks

Cette compétence complète les hooks PostToolUse mais offre une vérification plus approfondie. Les hooks capturent les problèmes immédiatement ; cette compétence fournit une revue complète.

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.

Skills associés