MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

archetype-review-base

avelikiy
Обновлено 2 days ago
4 просмотров
30
6
30
Посмотреть на GitHub
Другоеai

О программе

Это базовая структура обзора, которую должны применять все предметные эксперты для обеспечения единообразия структуры, оценки степени серьезности и формата выводов. Она определяет границу между предметными эвристиками и общими проверками, устраняя дублирование в 18 различных шаблонах экспертных оценок. Используйте этот навык при обращении к любому из перечисленных предметных экспертов, но не для общих междисциплинарных проверок безопасности.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add avelikiy/great_cto -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/avelikiy/great_cto
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/avelikiy/great_cto.git ~/.claude/skills/archetype-review-base

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

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: APPROVED is allowed only when ALL Critical and ALL High findings have remediation in the bd backlog. (Use bd ready --label {your-archetype} to check.)
  • VERDICT: BLOCKED is 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 paymentspci-reviewer
Oracle staleness, MEV, contract upgradeabilityoracle-reviewer
PHI flows, BAA chain, FHIR/HL7healthcare-reviewer
Generic XSS, SQLi, weak hashing, secrets in sourcesecurity-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.

GitHub репозиторий

avelikiy/great_cto
Путь: skills/archetype-review-base
0
agentic-codingclaude-code-pluginclaude-code-skillsclaude-code-subagentscode-reviewcto

Похожие навыки

llamaguard

Другое

LlamaGuard — 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.

Просмотреть навык

cost-optimization

Другое

Этот 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.

Просмотреть навык

quantizing-models-bitsandbytes

Другое

Этот 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.

Просмотреть навык

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот 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.

Просмотреть навык