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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 ?

La compétence "Boucle de Vérification" fournit un processus structuré de vérification en plusieurs phases pour les sessions Claude Code. Elle est conçue pour garantir la qualité du code après des changements significatifs, avant la création d'une Pull Request, ou après un refactoring. La compétence guide l'utilisateur à travers six phases : vérification de la compilation, vérification des types, analyse statique (lint), exécution des tests avec couverture, analyse de sécurité (recherche de secrets et de `console.log`), et revue des différences. Chaque phase propose des commandes spécifiques pour différents écosystèmes (JavaScript/TypeScript, Python). En fin de processus, un rapport de vérification complet est généré, indiquant l'état de chaque phase (PASS/FAIL) et une décision globale sur la préparation pour une PR. La compétence supporte également un mode continu avec des vérifications régulières et peut être intégrée avec des hooks PostToolUse pour une vérification plus approfondie. Elle est particulièrement utile pour les développeurs utilisant Claude Code comme assistant IA pour garantir la qualité et la sécurité du code produit.

Compatible avec✓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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Documentation

Compétence 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 significatif
  • Avant de créer une PR
  • Lorsque vous voulez garantir le respect des critères de qualité
  • Après un refactoring

Phases de Vérification

Phase 1 : Vérification de la compilation

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

Si la compilation échoue, ARRÊTEZ-VOUS et corrigez avant de continuer.

Phase 2 : Vérification des types

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 : Analyse statique (Lint)

# 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
# Objectif : 80% minimum

Rapport :

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

Phase 5 : Analyse de sécurité

# Vérifier la présence de 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

# Vérifier la présence de 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

Examinez chaque fichier modifié pour vérifier :

  • Les modifications non intentionnelles
  • L'absence de gestion d'erreurs
  • Les cas limites potentiels

Format de sortie

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

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

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

Global :      [PRÊT/PAS PRÊT] pour la PR

Problèmes à corriger :
1. ...
2. ...

Mode Continu

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

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

Exécutez : /verify

Intégration avec les Hooks

Cette compétence complète les hooks PostToolUse mais offre une vérification plus approfondie. Les hooks détectent 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/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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