Clean Code Guard

Recenzuje AI-napsaný kód proti Clean Code, SOLID a 15 dokumentovaným režimům selhání LLM

od amElnagdy · amElnagdy/guard-skills

Otestováno · Funguje ★ 8.4/10

Clean Code Guard — Recenzuje AI-napsaný kód proti Clean Code, SOLID a 15 dokumentovaným režimům selhání LLM

Co umí

Dovednost pro revizi, která kontroluje vygenerovaný nebo změněný produkční kód proti Clean Code, SOLID, DRY/KISS/YAGNI a katalogu 15 LLM-specifických režimů selhání, jako jsou pohlcené výjimky, pevně zakódované úspěšné návraty, halucinované API a chyby kopírování z podobných. Spouští se poté, co kódovací agent napíše, upraví, refaktoruje nebo opraví kód a předtím, než je výsledek prezentován, commitován nebo sloučen, a na požadavky jako "review this PR", "is this safe to merge" nebo "refactor this". Zůstává mimo konfiguraci CI, git workflow, ladění testů, diskuse o architektuře a revizi testovacího kódu, což pokrývá sesterský test-guard.

Testovací report

GitHub API bylo omezeno rychlostí, takže jsem repozitář naklonoval mělce; SKILL.md se nachází v skills/clean-code-guard/ se 7 referenčními soubory a já jsem raw-načetl tři z nich (ai-failure-modes.md, solid.md, sources.md) — všechny HTTP 200. Frontmatter se parsuje s name plus popisem o 938 znacích (pod limitem 1024); jediný soubor, který není Markdown, je 4řádkový agents/openai.yaml s metadaty zobrazení a grep nenašel žádné pipe-to-shell, base64 bloby, čtení tajemství nebo injekční text. Pro fázi výstupu jsem napsal 72řádkový Python OrderProcessor s vloženými defekty, vytvořil základní recenzi BEZ čtení těla dovednosti, poté jsem znovu recenzoval podle SKILL.md plus review-checklist.md a ai-failure-modes.md: základ dal 14 plochých nehodnocených bodů s chybou pohlcené platby blokující sloučení pohřbenou na pozici 4 mezi nepoužitým importem a "+=" drobnou chybou, zatímco spuštění dovednosti vynutilo předletovou kontrolu refaktoringu vs správnosti, úrovně závažnosti a řádek pokrytí pro každou sekci a zachytilo tři věci, které základ minul — nekontrolovaný stav odpovědi (200 s odmítnutým tělem stále persistuje objednávku), raw data karty POSTovaná na payment_url, která se ve výchozím nastavení rovná None, zarámovaná jako zjištění hranice důvěry, a float-money správně degradované na "behavior change, confirm with author" namísto uvedení jako oprava. Náklady jsou skutečné: asi 470 řádků referenčního čtení a limit 3 drobných chyb v checklistu vynechal dva legitimní základní položky. Dokumentace ztratila bod, protože řádek 42 SKILL.md tvrdí "14 systematic ways", zatímco řádek 3 ai-failure-modes.md říká 15 a uvádí 15, a klauzule frontmatteru "invoke it on your own initiative the moment you finish writing code" je riziko nadměrného spuštění při běžných kódovacích tazích. Spouštěcí fráze posouzeny: MĚLO by se spustit — "I just finished implementing the checkout handler, review it before I commit" (ano), "Review this PR, is it safe to merge?" (ano), "Refactor this OrderProcessor class, keep behavior identical" (ano); NEMĚLO by se spustit — "The pytest suite fails on CI with a fixture teardown error, help me debug it" (ne, dvakrát vyloučeno jako spouštění testů a CI), "Should we use event sourcing or CRUD for the orders service?" (ne, vyloučeno jako čistá architektonická diskuse). 5/5 správně. Všechny čtyři citované zdrojové URL, které jsem namátkově zkontroloval (arXiv 2409.19182, Fowler Yagni, Metz Wrong Abstraction, USENIX Spracklen), vrátily 200, takže výzkumná tvrzení jsou podložena spíše než dekorativní.

Testováno: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalace

git clone --depth 1 https://github.com/amElnagdy/guard-skills.git /tmp/clean-code-guard-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/clean-code-guard-src/skills/clean-code-guard ~/.claude/skills/clean-code-guard
# CLI instead: npx skills add amElnagdy/guard-skills --skill clean-code-guard --global
# (without --global it installs project-local, into ./.claude/skills)
# Whole 5-skill package: npx skills add amElnagdy/guard-skills
# Update later: npx skills update clean-code-guard

Příkazy a ukázkové prompty

  • /clean-code-guardRecenzuje AI-napsaný kód proti Clean Code, SOLID a 15 dokumentovaným režimům selhání LLM

Skilly se spouštějí běžnými požadavky — žádné příkazy k zapamatování. Po instalaci ho aktivují prompty jako tyto (anglicky):

  • Is this code safe to merge
  • Review this PR against Clean Code principles
  • Audit this refactor for SOLID violations