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Confidence Check

Confidence Check

github.com/superclaude-orgAgent 工作流23.9k316 次安装4 周前更新
代码仓库

关于 Confidence Check

Confidence Check 是一种在开始实现前评估准备情况的 Agent 技能。它根据五项检查计分,并规定何时继续、调查替代方案或请求更多背景信息。

主要功能

  1. 01五项加权准备度检查
  2. 02按分数划分行动门槛
  3. 03检查重复实现与架构适配
  4. 04核查文档和 OSS 参考
  5. 05评估根本原因

适用场景

  1. 01在实现前评估任务
  2. 02发现缺少的研究或背景信息
  3. 03避免重复或不兼容的方案

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/superclaude-org/superclaude_framework --skill confidence-check

安装后在 Claude Code 中输入/confidence-check确认已加载。

附带文件confidence.ts

详细介绍

置信度检查 Skill

用途

通过在开始实现之前评估置信度,避免朝错误方向执行。

要求:置信度 ≥90% 才能开始实现。

测试结果(2025-10-21):

  • 精确率:1.000(无误报)
  • 召回率:1.000(无漏报)
  • 8/8 个测试用例通过

何时使用

在实现任何任务之前使用此 Skill,以确保:

  • 不存在重复实现
  • 已验证架构合规性
  • 已查阅官方文档
  • 已找到可运行的开源实现
  • 已正确识别根本原因

置信度评估标准

根据 5 项检查计算置信度分数(0.0 - 1.0):

1. 是否存在重复实现?(25%)

检查:在代码库中搜索现有功能

# Use Grep to search for similar functions
# Use Glob to find related modules

✅ 通过:未发现重复实现
❌ 未通过:存在类似实现

2. 是否符合架构要求?(25%)

检查:确认与技术栈一致

  • 阅读 CLAUDE.md、PLANNING.md
  • 确认采用现有模式
  • 避免重复发明现有解决方案

✅ 通过:使用现有技术栈(例如 Supabase、UV、pytest)
❌ 未通过:不必要地引入新依赖

3. 是否已核实官方文档?(20%)

检查:在实现之前查阅官方文档

  • 使用 Context7 MCP 查阅官方文档
  • 使用 WebFetch 获取文档 URL
  • 验证 API 兼容性

✅ 通过:已查阅官方文档
❌ 未通过:依赖假设

4. 是否参考了可运行的开源实现?(15%)

检查:寻找经过验证的实现

  • 使用 Tavily MCP 或 WebSearch
  • 在 GitHub 上搜索示例
  • 验证可运行的代码示例

✅ 通过:找到开源参考
❌ 未通过:没有可运行的示例

5. 是否已识别根本原因?(15%)

检查:了解实际问题

  • 分析错误消息
  • 检查日志和堆栈跟踪
  • 找出根本问题

✅ 通过:根本原因清晰
❌ 未通过:症状不明确

置信度分数计算

Total = Check1 (25%) + Check2 (25%) + Check3 (20%) + Check4 (15%) + Check5 (15%)

If Total >= 0.90:  ✅ Proceed with implementation
If Total >= 0.70:  ⚠️  Present alternatives, ask questions
If Total < 0.70:   ❌ STOP - Request more context

输出格式

📋 Confidence Checks:
   ✅ No duplicate implementations found
   ✅ Uses existing tech stack
   ✅ Official documentation verified
   ✅ Working OSS implementation found
   ✅ Root cause identified

📊 Confidence: 1.00 (100%)
✅ High confidence - Proceeding to implementation

实现详情

TypeScript 实现可在 confidence.ts 中查看,内容包括:

  • confidenceCheck(context) - 主要评估函数
  • 详细的检查实现
  • 上下文接口定义

投资回报率

Token 节省:花费 100-200 个 Token 进行置信度检查,可节省 5,000-50,000 个 Token,避免朝错误方向工作。

成功率:生产测试中的精确率和召回率均为 100%。

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