dev:validate
О программе
Этот навык проверяет целостность плагинов перед выпуском, контролируя синхронизацию версий, фронтмэттер навыков/агентов, перекрёстные ссылки, синтаксис Python-инструментов и исполняемость скриптов-хуков. Он автоматически активируется, когда пользователи запрашивают проверку или используют такие формулировки, как "проверить плагин" или "верифицировать". Навык выполняет систематические проверки с использованием инструментов Read, Bash, Glob и Grep, чтобы убедиться в корректной конфигурации всех компонентов.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add raphaelchristi/harness-evolver -a claude-code/plugin add https://github.com/raphaelchristi/harness-evolvergit clone https://github.com/raphaelchristi/harness-evolver.git ~/.claude/skills/dev:validateСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
/dev:validate
Check plugin integrity: skill/agent frontmatter, cross-references, Python tool syntax, version sync, hook script executability.
Checks
1. Version Sync
PKG_V=$(python3 -c "import json; print(json.load(open('package.json'))['version'])")
PLUGIN_V=$(python3 -c "import json; print(json.load(open('.claude-plugin/plugin.json'))['version'])")
if [ "$PKG_V" = "$PLUGIN_V" ]; then
echo "OK: versions match ($PKG_V)"
else
echo "FAIL: package.json=$PKG_V, plugin.json=$PLUGIN_V"
fi
2. Skill Frontmatter
For each skills/*/SKILL.md:
- Must have
name:in frontmatter - Must have
description:in frontmatter - Must have
allowed-tools:in frontmatter
for f in skills/*/SKILL.md; do
NAME=$(grep -m1 "^name:" "$f" | cut -d: -f2- | xargs)
DESC=$(grep -m1 "^description:" "$f")
TOOLS=$(grep -m1 "^allowed-tools:" "$f")
if [ -z "$NAME" ] || [ -z "$DESC" ] || [ -z "$TOOLS" ]; then
echo "FAIL: $f missing frontmatter fields"
else
echo "OK: $f ($NAME)"
fi
done
3. Agent Frontmatter
For each agents/*.md:
- Must have
name:in frontmatter - Must have
description:in frontmatter - Must have
tools:in frontmatter - Must have
color:in frontmatter
for f in agents/*.md; do
NAME=$(grep -m1 "^name:" "$f" | cut -d: -f2- | xargs)
COLOR=$(grep -m1 "^color:" "$f" | cut -d: -f2- | xargs)
if [ -z "$NAME" ] || [ -z "$COLOR" ]; then
echo "FAIL: $f missing name or color"
else
echo "OK: $f ($NAME, $COLOR)"
fi
done
4. Agent Cross-References
Check that every subagent_type: referenced in skills exists as an agent file:
for AGENT in $(grep -roh 'subagent_type: "[^"]*"' skills/ | sed 's/subagent_type: "//;s/"//' | sort -u); do
if [ ! -f "agents/$AGENT.md" ]; then
echo "FAIL: subagent_type '$AGENT' referenced in skills but agents/$AGENT.md not found"
else
echo "OK: $AGENT agent exists"
fi
done
5. Python Tool Syntax
ERRORS=0
for f in tools/*.py; do
python3 -c "import ast; ast.parse(open('$f').read())" 2>&1
if [ $? -ne 0 ]; then
echo "FAIL: $f has syntax errors"
ERRORS=$((ERRORS+1))
else
echo "OK: $f"
fi
done
echo "Python tools: $ERRORS errors"
6. Hook Script
if [ -f "hooks/session-start.sh" ]; then
if [ -x "hooks/session-start.sh" ]; then
echo "OK: hooks/session-start.sh is executable"
else
echo "FAIL: hooks/session-start.sh not executable"
fi
if [ -f "hooks/hooks.json" ]; then
python3 -c "import json; json.load(open('hooks/hooks.json'))" 2>&1
if [ $? -eq 0 ]; then echo "OK: hooks.json valid JSON"; else echo "FAIL: hooks.json invalid"; fi
fi
else
echo "WARN: no hooks/session-start.sh"
fi
7. CLAUDE.md Accuracy
Check that tool count and agent count in CLAUDE.md match reality:
TOOL_COUNT=$(ls tools/*.py 2>/dev/null | wc -l)
AGENT_COUNT=$(ls agents/*.md 2>/dev/null | wc -l)
echo "Tools: $TOOL_COUNT Python files"
echo "Agents: $AGENT_COUNT agent definitions"
Report
Print a summary:
Plugin Validation:
Versions: {OK/FAIL}
Skills: {N} checked, {N} passed
Agents: {N} checked, {N} passed
Cross-refs: {N} checked, {N} passed
Python tools: {N} checked, {N} syntax errors
Hooks: {OK/FAIL}
Result: {PASS/FAIL}
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
