Clean Code Guard

Überprüft KI-geschriebenen Code auf Clean Code, SOLID und 15 dokumentierte LLM-Fehlermodi

von amElnagdy · amElnagdy/guard-skills

Getestet · Funktioniert ★ 8.4/10

Clean Code Guard — Überprüft KI-geschriebenen Code auf Clean Code, SOLID und 15 dokumentierte LLM-Fehlermodi

Was es kann

Ein Review-Pass-Skill, der generierten oder geänderten Produktionscode auf Clean Code, SOLID, DRY/KISS/YAGNI und einen Katalog von 15 LLM-spezifischen Fehlermodi wie verschluckte Ausnahmen, hartcodierte Erfolgsrückgaben, halluzinierte APIs und Kopierfehler von ähnlichen Bugs überprüft. Er wird ausgelöst, nachdem ein Coding-Agent Code schreibt, bearbeitet, refaktoriert oder behebt und bevor das Ergebnis präsentiert, committed oder gemerged wird, sowie bei Anfragen wie „review this PR“, „is this safe to merge“ oder „refactor this“. Er hält sich von CI-Konfiguration, Git-Workflow, Test-Debugging, Architekturdiskussion und Test-Code-Review fern, die der Geschwister-Test-Guard abdeckt.

Testbericht

GitHub API war ratenbegrenzt, daher habe ich das Repo shallow-cloned; SKILL.md befindet sich unter skills/clean-code-guard/ mit 7 Referenzdateien, und ich habe drei davon roh abgerufen (ai-failure-modes.md, solid.md, sources.md) — alle HTTP 200. Frontmatter wird mit name plus einer 938-Zeichen-Beschreibung (unter dem 1024-Limit) geparst; die einzige Nicht-Markdown-Datei ist eine 4-zeilige agents/openai.yaml mit Anzeige-Metadaten, und grep fand keine Pipe-to-Shell, base64-Blobs, geheime Lesevorgänge oder Injection-Text. Für die Ausgabestufe schrieb ich einen 72-zeiligen Python OrderProcessor mit eingebauten Defekten, erstellte eine Baseline-Überprüfung OHNE den Skill-Text zu lesen, und überprüfte dann erneut gemäß SKILL.md plus review-checklist.md und ai-failure-modes.md: Die Baseline gab 14 flache, unrangierte Aufzählungspunkte aus, wobei die Merge-blockierende verschluckte Zahlungs-Exception an Position 4 zwischen einem ungenutzten Import und einem „+=“-Nit vergraben war, während der Skill-Lauf einen Refactor-vs.-Korrektheits-Pre-Flight, Schweregrad-Stufen und eine pro-Abschnitt-Abdeckungszeile erzwang und drei Dinge erwischte, die die Baseline komplett verpasste — den ungeprüften Antwortstatus (ein 200 mit einem abgelehnten Body persistiert die Bestellung immer noch), rohe Kartendaten, die an eine payment_url POSTed werden, die standardmäßig None ist, als Vertrauensgrenzen-Erkenntnis gerahmt, und Float-Geld korrekt auf „Verhaltensänderung, mit Autor bestätigen“ herabgestuft, anstatt als Fix aufgeführt zu werden. Die Kosten sind real: etwa 470 Zeilen Referenzlektüre, und die max-3-Nits-Obergrenze der Checkliste ließ zwei legitime Baseline-Elemente fallen. Die Dokumentation verlor einen Punkt, weil SKILL.md Zeile 42 „14 systematic ways“ behauptet, während ai-failure-modes.md Zeile 3 15 sagt und 15 auflistet, und die Frontmatter-Klausel „invoke it on your own initiative the moment you finish writing code“ ein Über-Trigger-Risiko bei routinemäßigen Codierungsrunden darstellt. Trigger-Formulierungen bewertet: SOLLTE auslösen — „Ich habe gerade die Implementierung des Checkout-Handlers abgeschlossen, überprüfe ihn, bevor ich committe“ (ja), „Überprüfe diesen PR, ist er sicher zu mergen?“ (ja), „Refaktoriere diese OrderProcessor-Klasse, behalte das Verhalten identisch bei“ (ja); SOLLTE NICHT auslösen — „Die pytest-Suite schlägt auf CI mit einem Fixture-Teardown-Fehler fehl, hilf mir beim Debuggen“ (nein, zweimal ausgeschlossen als Testlauf und CI), „Sollten wir Event Sourcing oder CRUD für den Orders-Dienst verwenden?“ (nein, ausgeschlossen als reine Architekturdiskussion). 5/5 korrekt. Alle vier zitierten Quell-URLs, die ich stichprobenartig überprüft habe (arXiv 2409.19182, Fowler Yagni, Metz Wrong Abstraction, USENIX Spracklen), gaben 200 zurück, sodass die Forschungsansprüche untermauert und nicht nur dekorativ sind.

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

Installation

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

Befehle & Beispiel-Prompts

  • /clean-code-guardÜberprüft KI-geschriebenen Code auf Clean Code, SOLID und 15 dokumentierte LLM-Fehlermodi

Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

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