archetype-review-base
À propos
Il s'agit d'un cadre d'examen fondamental que tous les examinateurs spécifiques à un domaine doivent mettre en œuvre pour garantir une structure cohérente, des évaluations de sévérité uniformes et un formatage des verdicts standardisé. Il définit la frontière entre les heuristiques spécifiques au domaine et les vérifications génériques, éliminant ainsi les doublons parmi les 18 invites d'examen différentes. Utilisez cette compétence chaque fois que vous invoquez un examinateur de domaine listé, mais pas pour les revues de sécurité générales inter-domaines.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add avelikiy/great_cto -a claude-code/plugin add https://github.com/avelikiy/great_ctogit clone https://github.com/avelikiy/great_cto.git ~/.claude/skills/archetype-review-baseCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Documentation
Archetype-review-base — shared review framework
Every domain reviewer follows this skeleton. Each reviewer's own SKILL.md adds the domain heuristics on top. This skill defines the parts that must be IDENTICAL across all reviewers.
Mandatory report sections
A domain review report is a markdown file at
docs/reviews/REVIEW-{slug}-{reviewer}.md. It MUST contain these
sections in this exact order:
# REVIEW-{slug} — {reviewer name}
Reviewed: {commit-sha or file paths or ARCH doc reference}
Standard: {regulation / framework you applied — list specific clauses}
Date: {ISO timestamp}
## Scope
2-3 sentences. What did you look at? What's intentionally out of scope?
## Findings
For each finding, use this exact format:
- **[Critical|High|Medium|Low]** {one-sentence finding title}
- Location: {file:line or component name}
- Rationale: {why this matters IN THIS DOMAIN — cite a regulation or
domain-specific best practice. Generic "could be a problem" is
rejected.}
- Remediation: {specific fix — code change, config change, or
architectural change. NOT "consider adding X" — write the exact change.}
- References: {URL or document section}
Order findings: Critical → High → Medium → Low.
If no findings at a tier, write: "_None at {tier} severity._"
## Verdict
VERDICT: {APPROVED|BLOCKED} reason="{specific reason}"
Severity scale (DOMAIN-anchored)
Severity is graded against THIS DOMAIN's regulatory or correctness baseline, not generic STRIDE severity. Examples:
- A PCI reviewer rating an unencrypted PAN at REST = Critical (PCI scope violation; immediate regulatory exposure)
- An oracle reviewer rating a Chainlink staleness < 1h = High (likely OK now, MEV vulnerable in stress)
- A gov reviewer rating Section 508 a11y gaps = High (federal contract risk; not Critical because not an immediate breach)
Cite the standard in Rationale. If you can't, the finding is probably generic and should be reduced one severity tier (the security-officer agent handles generic concerns).
Verdict rules
VERDICT: APPROVEDis allowed only when ALL Critical and ALL High findings have remediation in the bd backlog. (Usebd ready --label {your-archetype}to check.)VERDICT: BLOCKEDis required when even one Critical or High has no remediation, OR when discovery surfaced an unknown that you couldn't resolve.- Medium and Low findings do NOT block. Note them; pipeline continues.
Domain heuristic vs generic check
You are the SPECIALIST. Your job is the domain-specific stuff that generic STRIDE / OWASP misses. Decision rule:
| The check is about… | Belongs to |
|---|---|
| Card data, PCI scope, idempotency in payments | pci-reviewer |
| Oracle staleness, MEV, contract upgradeability | oracle-reviewer |
| PHI flows, BAA chain, FHIR/HL7 | healthcare-reviewer |
| Generic XSS, SQLi, weak hashing, secrets in source | security-officer (NOT you) |
| Generic "needs error handling" | senior-dev / code-reviewer (NOT you) |
If a finding is generic, mention it briefly but DON'T inflate severity. Defer to the appropriate generic reviewer.
Apply skeptical-triage
Before emitting VERDICT: BLOCKED, apply the skeptical-triage skill
(3 rounds of self-challenge). False-positive BLOCKED at gate:plan wastes
CTO time. Only block when 3/3 rounds confirm.
Verdict log line
After writing your report, append ONE line to your verdict log:
{ISO-ts} {APPROVED|BLOCKED} feature={slug} review=docs/reviews/REVIEW-{slug}-{reviewer}.md criticals={N} highs={M} mediums={K} cost=${USD}
The board's readVerdicts() parser anchors on the leading timestamp.
Format MUST be space-separated; pipe-separated form parses as
verdict='|' and breaks the pipeline status display.
Prose rules — apply skill prose-style
- No hedge words ("generally", "somewhat", "maybe")
- Lead with the conclusion
- Concrete evidence (file:line) over adjectives
- No filler openings ("In this review, we will...")
- Verdict line on the LAST line of the report
When to escalate vs review
Escalate to security-officer (not just BLOCK) when:
- The finding crosses your domain boundary (e.g. PCI reviewer hits a generic SQLi — that's security-officer's job)
- A regulatory question is ambiguous (e.g. "is this BA or sub-processor under HIPAA?")
- The user has provided conflicting requirements (BLOCKED on contradictions, not on your domain expertise)
Escalation: create a bd task with label security-officer and
blocks your review verdict.
Self-test before sign-off
Before writing your verdict line, grep your draft for:
\b(generally|somewhat|fairly|mostly|possibly|perhaps|maybe)\b— rewrite- Any finding without a Location line — fix
- Any finding without Remediation as a SPECIFIC change — fix
- Any Critical/High without remediation-in-bd — flip to BLOCKED
If any check fires in a non-quoted block, fix before signing off.
Dépôt GitHub
Compétences associées
llamaguard
AutreLlamaGuard est le modèle de Meta, doté de 7 à 8 milliards de paramètres, conçu pour modérer les entrées et sorties des LLM selon six catégories de sécurité comme la violence et les discours haineux. Il offre une précision de 94 à 95 % et peut être déployé avec vLLM, Hugging Face ou Amazon SageMaker. Utilisez cette compétence pour intégrer facilement le filtrage de contenu et des garde-fous de sécurité dans vos applications d'IA.
cost-optimization
AutreCette compétence de Claude aide les développeurs à optimiser les coûts du cloud grâce au redimensionnement des ressources, aux stratégies d'étiquetage et à l'analyse des dépenses. Elle fournit un cadre pour réduire les dépenses cloud et mettre en œuvre une gouvernance des coûts sur AWS, Azure et GCP. Utilisez-la lorsque vous devez analyser les coûts d'infrastructure, redimensionner les ressources ou respecter des contraintes budgétaires.
quantizing-models-bitsandbytes
AutreCette compétence quantifie les LLMs en précision 8 bits ou 4 bits à l'aide de bitsandbytes, permettant une réduction de 50 à 75 % de la mémoire utilisée avec une perte de précision minime. Elle est idéale pour exécuter des modèles plus volumineux sur une mémoire GPU limitée ou pour accélérer l'inférence, prenant en charge des formats comme INT8, NF4 et FP4. La compétence s'intègre à HuggingFace Transformers et permet l'entraînement QLoRA ainsi que l'utilisation d'optimiseurs en 8 bits.
dispatching-parallel-agents
AutreCette compétence Claude déploie plusieurs agents pour enquêter et résoudre simultanément 3 problèmes indépendants ou plus. Elle est conçue pour des scénarios impliquant des défaillances non liées qui peuvent être résolues sans état partagé ni dépendances. La capacité fondamentale est la résolution de problèmes en parallèle, en assignant un agent par domaine problématique indépendant afin de maximiser l'efficacité.
