CommunityPesquisa e Análise de Dadosgithub.com

do-fastted/AgentDock

Verificação abrangente de qualidade: conformidade com especificações, lint, verificação de tipos, testes, fluxo de dados entre camadas, reutilização de código e verificações de consistência. Use quando o código for escrito e precisar de verificação de qualidade, antes de confirmar alterações ou para detectar desvios de contexto durante sessões longas.

O que é AgentDock?

O AgentDock é uma skill projetada para agentes de codificação (como Claude Code, Cursor e Codex) que oferece uma verificação de qualidade abrangente e sistemática para código recém-escrito ou modificado. Ela combina verificações de conformidade com especificações, segurança entre camadas e verificações de pré-confirmação, tudo em uma única rotina. A skill orienta o agente a identificar alterações (usando `git diff`), ler artefatos de tarefas e especificações relevantes, executar lint, verificação de tipos e testes, e revisar contra uma checklist detalhada que cobre qualidade de código, cobertura de testes, sincronização de especificações e disciplina de escopo. Para alterações que abrangem múltiplas camadas, ela inclui verificações adicionais de fluxo de dados, reutilização de código, importações/dependências e consistência dentro da mesma camada. O resultado é um relatório de violações, com recomendações claras sobre quais correções aplicar no local e quais exigem projeto ou decisão, evitando alterações indiscriminadas além do escopo da tarefa.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/dofastted/AgentDock/tree/HEAD/.claude/skills/trellis-check

Installed? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

Verificação de Qualidade do Código

Verificação abrangente de qualidade para código recém-escrito. Combina conformidade com especificações, segurança entre camadas e verificações de pré-confirmação.


Passo 1: Identificar o que Mudou

git diff --name-only HEAD
git status

Passo 2: Ler Artefatos da Tarefa e Especificações Aplicáveis

Leia os artefatos da tarefa atual em ordem:

  • prd.md
  • design.md se presente
  • implement.md se presente
python3 ./.trellis/scripts/get_context.py --mode packages

Para cada pacote/camada alterado, leia o índice da especificação e siga sua seção Verificação de Qualidade:

cat .trellis/spec/<pacote>/<camada>/index.md

Leia os arquivos de diretrizes específicos referenciados — o índice é um ponteiro, não o objetivo.

Passo 3: Executar Verificações do Projeto

Execute os comandos de lint, verificação de tipos e teste do projeto. Corrija quaisquer falhas antes de prosseguir.

Passo 4: Revisar Contra a Checklist

Qualidade do Código

  • O linter passa?
  • O verificador de tipos passa (se aplicável)?
  • Os testes passam?
  • Não há logs de depuração deixados?
  • Não há avisos suprimidos ou desvios de segurança de tipo?

Cobertura de Testes

  • Nova função → teste unitário adicionado?
  • Correção de bug → teste de regressão adicionado?
  • Comportamento alterado → testes existentes atualizados?

Sincronização de Especificações

  • .trellis/spec/ precisa de atualizações? (novos padrões, convenções, lições aprendidas)

"Se corrigi um bug ou descobri algo não óbvio, devo documentá-lo para que eu no futuro não enfrente o mesmo problema?" → Se SIM, atualize o documento de especificação relevante.

Disciplina de Escopo

  • Alguma organização de código que a tarefa não exigia?
  • Alguma abstração, configuração ou ponto de extensão adicionado para um caso que ainda não existe?
  • Algum fallback especulativo para um estado que não pode ocorrer?
  • Algum arquivo alterado que os critérios de aceitação não mencionam?
  • Alguma solução alternativa adicionada no chamador em vez de uma correção onde o comportamento realmente está?

Passo 5: Dimensões entre Camadas (se aplicável)

Pule este passo se sua alteração estiver confinada a uma única camada.

A. Fluxo de Dados (alterações tocam 3+ camadas)

  • Os rastros de fluxo de leitura estão corretos: Armazenamento → Serviço → API → UI
  • Os rastros de fluxo de escrita estão corretos: UI → API → Serviço → Armazenamento
  • Os tipos/esquemas são passados corretamente entre as camadas?
  • Os erros são propagados corretamente para o chamador?

B. Reutilização de Código (modificando constantes, criando utilitários)

  • Procurou por código semelhante existente antes de criar novo?
    grep -r "padrão" src/
    
  • Se o mesmo valor se repete, ele representa um conceito estável cujos chamadores devem mudar juntos? Extraia apenas nesse caso — dois literais que coincidentemente são iguais hoje devem permanecer separados.
  • Após modificação em lote, todas as ocorrências foram atualizadas?

C. Importação/Dependência (criando novos arquivos)

  • Caminhos de importação corretos (relativo vs absoluto)?
  • Sem dependências circulares?

D. Consistência dentro da Mesma Camada

  • Outros lugares que usam o mesmo conceito são consistentes?

Passo 6: Relatar e Corrigir

Relate cada violação que encontrar. Em seguida:

  • Mecânico e local (nit de lint, tipo ausente, importação errada, ramo morto, asserção falhando) → corrija no local e execute novamente as verificações do projeto.
  • Projeto ou julgamento (nomear um conceito compartilhado, mover um limite de módulo, alterar uma interface pública, reatribuir onde o comportamento está) → registre a evidência e sua recomendação, e pare. Não reescreva silenciosamente.

Se uma correção tocaria arquivos fora do escopo da tarefa atual, diga isso e pare em vez de ampliar a alteração.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Habilidades Relacionadas