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verification-loop

Claude Codeセッションのための包括的な検証システム。セッションの確認時に使用します。

verification-loop とは?

Verification Loopスキルは、Claude Codeセッションにおいて、コード変更や機能追加の品質を保証するための包括的な検証手順を提供します。このスキルは、ビルド検証、型チェック、リントチェック、テストスイート実行、セキュリティスキャン、差分レビューの6つのフェーズで構成されています。各フェーズごとに具体的なコマンドが示されており、開発者はそれらを順に実行することで、PR作成前やリファクタリング後の品質ゲートを満たすことができます。検証結果は定型フォーマットのレポートとして出力され、ビルド、型、リント、テスト、セキュリティ、差分の各項目がPASS/FAILで評価されます。このスキルは、Claude CodeのPostToolUseフックと組み合わせて使用することで、即時的な問題検出と包括的なレビューを両立できます。15分ごとや主要な変更後など、継続的な検証サイクルを推奨しており、開発プロセス全体の品質向上に貢献します。

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

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ドキュメント

Verification Loop Skill

Claude Code セッションのための包括的な検証システムです。

使用するタイミング

このスキルは以下のタイミングで呼び出してください:

  • 機能や重要なコード変更を完了した後
  • PRを作成する前
  • 品質ゲートを通過することを確認したい時
  • リファクタリング後

検証フェーズ

フェーズ1: ビルド検証

# プロジェクトがビルドできるか確認
npm run build 2>&1 | tail -20
# または
pnpm build 2>&1 | tail -20

ビルドが失敗した場合、STOPして修正してから続行してください。

フェーズ2: 型チェック

set -o pipefail
# TypeScript プロジェクト
npx --no-install tsc --noEmit 2>&1 | head -30

# Python プロジェクト
pyright . 2>&1 | head -30

すべての型エラーを報告します。重大なものは修正してから続行してください。

フェーズ3: Lintチェック

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

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

フェーズ4: テストスイート

# カバレッジ付きでテスト実行
npm run test -- --coverage 2>&1 | tail -50

# カバレッジ閾値を確認
# 目標: 最低80%

報告:

  • 総テスト数: X
  • 合格: X
  • 不合格: X
  • カバレッジ: X%

フェーズ5: セキュリティスキャン

# シークレットの確認
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

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

フェーズ6: Diffレビュー

# 変更内容を表示
git diff --stat
git diff HEAD~1 --name-only

変更された各ファイルについて以下をレビュー:

  • 意図しない変更
  • 欠落しているエラーハンドリング
  • 潜在的なエッジケース

出力形式

すべてのフェーズを実行した後、検証レポートを生成します:

VERIFICATION REPORT
==================

Build:     [PASS/FAIL]
Types:     [PASS/FAIL] (X errors)
Lint:      [PASS/FAIL] (X warnings)
Tests:     [PASS/FAIL] (X/Y passed, Z% coverage)
Security:  [PASS/FAIL] (X issues)
Diff:      [X files changed]

Overall:   [READY/NOT READY] for PR

Issues to Fix:
1. ...
2. ...

継続モード

長時間のセッションでは、15分ごと、または大きな変更後に検証を実行します:

メンタルチェックポイントを設定:
- 各関数の完了後
- コンポーネントの完了後
- 次のタスクに移る前

実行: /verify

フックとの統合

このスキルはPostToolUseフックを補完し、より深い検証を提供します。 フックは問題を即座にキャッチしますが、このスキルは包括的なレビューを提供します。

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.

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