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audit-feedback-loop

audit-feedback-loop

github.com/zernie测试与质量15435 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 audit-feedback-loop

面向 AI 辅助开发团队的仓库审计技能。它根据仓库信号评估反馈循环成熟度，并输出发现项和针对性建议。

主要功能

  1. 01按四个等级评估反馈循环成熟度
  2. 02检查 CI 和语言专属代码检查器
  3. 03检查自定义规则及 CLAUDE.md 约束
  4. 04检查视觉测试、可观测性和定时任务
  5. 05报告发现项、文件路径及建议

适用场景

  1. 01评估编码 Agent 获得的反馈程度
  2. 02发现仓库检查和规范中的缺口
  3. 03规划开发反馈循环的改进

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/zernie/vigiles --skill audit-feedback-loop

安装后在 Claude Code 中输入/audit-feedback-loop确认已加载。

详细介绍

扫描当前仓库，并评估其 AI 辅助开发反馈循环的成熟度。

说明

分析此仓库，并根据以下级别评估其反馈循环成熟度。逐一检查各项信号，然后输出总结报告。

成熟度级别

级别 0 — 凭感觉 没有 CI 配置、没有 Linter 规则，也没有 CLAUDE.md。AI Agent 对项目情况一无所知。

级别 1 — 护栏 有 CI 和标准 Linter，但没有自定义规则。Agent 能获得基本反馈，但无法学习项目特有的约定。

级别 2 — 架构即代码 有自定义 Lint 规则，CLAUDE.md 规则带有强制执行注解。Agent 能获得丰富且符合项目特性的反馈。

级别 3 — 有机整体 有 CI、自定义规则、截图/视觉测试、可观测性和定期运行的 Agent 任务。整个开发循环都经过了监测。

要检查的信号

扫描仓库，检查并记录以下各项是否存在：

  1. CI 配置：查找 .github/workflows/、.circleci/、Jenkinsfile、.gitlab-ci.yml、bitbucket-pipelines.yml、.travis.yml 等。
  2. Linter 配置（按语言检查）：
    • JS/TS：eslint.config.*、.eslintrc*、biome.json、.prettierrc*、deno.json
    • Python：pyproject.toml（检查 [tool.ruff]、[tool.pylint]、[tool.flake8]）、setup.cfg、.flake8、ruff.toml
    • Rust：clippy.toml、.clippy.toml、rustfmt.toml
    • Go：.golangci.yml、.golangci.yaml
    • Ruby：.rubocop.yml
    • Java/Kotlin：checkstyle.xml、pmd.xml、detekt.yml
  3. 自定义 Lint 规则：查找自定义插件、规则目录，或 Linter 配置中的内联规则定义
    • JS/TS：eslint-plugin-*、eslint-rules/ 目录
    • Python：自定义 Ruff/Pylint 插件、基于 AST 的检查
    • Rust：自定义 Clippy Lint
    • Go：自定义分析器
  4. CLAUDE.md：检查仓库根目录是否存在 CLAUDE.md
  5. CLAUDE.md 强制执行机制：检查是否使用 vigiles v2 规格（存在 CLAUDE.md.spec.ts）或 v1 注解（CLAUDE.md 中有 **Enforced by:**）。v2 规格代表更高的成熟度。
  6. 类型安全规格：检查是否存在 CLAUDE.md.spec.ts 或 *.spec.ts 文件——这表示通过 vigiles v2 编译类型化规格
  7. 生成的类型：检查是否存在 .vigiles/generated.d.ts——这表示 Linter 规则在编写时经过类型检查
  8. 截图/视觉测试：查找 Playwright（playwright.config.*）、Cypress（cypress.config.*）、Chromatic、Percy、BackstopJS 配置
  9. 可观测性：在源文件中搜索 @sentry/、dd-trace、@datadog/、newrelic、@opentelemetry/、sentry_sdk、structlog、tracing（Rust）、opentelemetry 的导入或使用情况
  10. 定期运行的 Agent 任务：查找 CI 配置中的 cron 模式、包含 schedule: 触发器的 .github/workflows/，或对定期运行的 Claude Code 任务的引用
输出格式
## Feedback Loop Audit

**Repository:** <repo name>
**Primary language(s):** <detected languages>
**Score: Level X — <Name>**

### Signals Found
- [x] CI Configuration: <details>
- [ ] Custom Lint Rules: not found
- [x] CLAUDE.md: found, 5 enforced / 2 guidance / 1 missing
...

### Recommendations
1. <Most impactful next step to level up>
2. <Second recommendation>
3. <Third recommendation>

### How to Level Up
<Specific, actionable advice for reaching the next maturity level>

请具体列出文件路径和发现的内容，并根据项目的语言和工具链提出可执行的建议。

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