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sherlock-review

proffesor-for-testing
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Über

Sherlock-review ist eine evidenzbasierte Code-Review-Fähigkeit, die deduktives Denken nutzt, um Implementierungsbehauptungen systematisch zu überprüfen, Fehler zu untersuchen und Ursachenanalysen durchzuführen. Sie führt Entwickler durch die Beobachtung konkreter Beweise und leitet daraus ab, was tatsächlich geschah im Vergleich zu dem, was angegeben wurde. Dies macht sie ideal zur Validierung von Korrekturen, für Sicherheitsaudits und zur Leistungsüberprüfung während Code-Reviews.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add proffesor-for-testing/agentic-qe -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe.git ~/.claude/skills/sherlock-review

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

GitHub Repository

proffesor-for-testing/agentic-qe
Pfad: assets/skills/sherlock-review
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agenticqeagenticsfoundationagentsquality-engineering

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Sherlock Review führt evidenzbasierte Code-Untersuchungen durch, indem es deduktive Logik anwendet, um Implementierungsbehauptungen zu überprüfen und Ursachen zu ermitteln. Es analysiert systematisch Code, Tests und Verlauf, um festzustellen, was tatsächlich geschah im Vergleich zu dem, was berichtet wurde. Nutzen Sie diese Fähigkeit, um Korrekturen zu validieren, Fehler zu untersuchen oder rigorose Code-Reviews durchzuführen.

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Diese Fähigkeit bietet direkte, ungefilterte technische Kritik für Code-Reviews, Teststrategien oder technische Entscheidungen, die einen schonungslosen Realitätscheck benötigen. Sie arbeitet in drei verschiedenen Modi – Linus (Präzision), Ramsay (Standards) und Bach (BS-Erkennung) – um Schwachstellen präzise und ohne Beschönigung aufzudecken. Nutzen Sie sie, wenn Sie eine schonungslos ehrliche Einschätzung darüber benötigen, was kaputt ist und warum.

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Diese Fähigkeit bietet direkte, ungefilterte technische Kritik für Code-Reviews, Tests oder Architekturentscheidungen, indem sie verschiedene analytische Modi nutzt. Sie identifiziert präzise Fehler und deren Ursachen, ohne Beschönigungen, und zielt auf Situationen ab, die schonungslose Realitätschecks erfordern. Entwickler sollten sie nutzen, wenn sie rigoroses, sachliches Feedback benötigen, um fehlerhafte Logik oder unzureichende Gründlichkeit aufzudecken.

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Diese Fähigkeit bietet direkte, ungefilterte technische Kritik für Code-Reviews, Tests oder Architekturentscheidungen, angelehnt an die Präzision von Expertenkritikern. Sie arbeitet in drei verschiedenen Modi – technische Genauigkeit, Qualitätsstandards und Logikvalidierung – um präzises Feedback ohne Beschönigungen zu liefern. Nutzen Sie sie, wenn Sie einen schonungslosen Realitätscheck benötigen, um exakt zu identifizieren, was kaputt ist und warum.

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