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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。セッション検証時に使用します。

verification-loop とは?

このスキルは、Claude Codeセッションにおけるコード変更の品質を保証するための包括的な検証ワークフローを提供します。機能追加やリファクタリング後、PR作成前などに呼び出し、ビルド検証、型チェック、リント、テストスイート、セキュリティスキャン、差分レビューの6つのフェーズを順次実行します。各フェーズは具体的なCLIコマンドと期待される結果が定義されており、最終的には統一フォーマットの検証レポートを生成します。ビルド失敗時には修正が必須となるなど、厳格な品質ゲートを設定することで、PRの質を大幅に向上させます。また、15分ごとや主要な変更後など、継続的な検証を促すContinuous Modeもサポートしており、PostToolUseフックと組み合わせて使用することで、即時的な問題発見と包括的なレビューの両方を実現できます。

対応✓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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ドキュメント

検証ループスキル

Claude Codeセッションのための包括的な検証システム。

使用タイミング

以下の場合にこのスキルを呼び出します:

  • 機能または重要なコード変更を完了した後
  • PRを作成する前
  • 品質ゲートを通過していることを確認したい場合
  • 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
# OR
pnpm build 2>&1 | tail -20

ビルドが失敗した場合は、停止して修正してから続行します。

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。重大なエラーは修正してから続行します。

フェーズ3: リントチェック

# 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

# カバレッジしきい値を確認
# 目標: 最低80%

報告:

  • 合計テスト数: X
  • 成功: X
  • 失敗: X
  • カバレッジ: X%

フェーズ5: セキュリティスキャン

# シークレットを確認
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を確認
grep -rn "console.log" --include="*.ts" --include="*.tsx" src/ 2>/dev/null | head -10

フェーズ6: 差分レビュー

# 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を以下の観点でレビュー:

  • 意図しない変更
  • エラーハンドリングの欠落
  • 潜在的なエッジケース

出力フォーマット

全フェーズ実行後、以下の検証レポートを作成します:

検証レポート
==================

ビルド:     [PASS/FAIL]
型:         [PASS/FAIL] (X エラー)
リント:     [PASS/FAIL] (X 警告)
テスト:     [PASS/FAIL] (X/Y 成功, Z% カバレッジ)
セキュリティ: [PASS/FAIL] (X 問題)
差分:       [X ファイル変更]

全体:       [READY/NOT READY] PR可能

修正すべき問題:
1. ...
2. ...

継続的モード

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フックを補完しますが、より深い検証を提供します。 フックは問題を即座に検出し、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/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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