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review-claudemd

review-claudemd

github.com/ykdojoAgent 工作流10.3k238 次安装5 周前更新
代码仓库

关于 review-claudemd

Review CLAUDE.md from conversation history 是供 Claude 用户检查项目指引的工作流程，会对照近期对话分析全局和本地 CLAUDE.md，并整理违规情况、补充建议及可能过时的内容。

主要功能

  1. 01定位近期项目对话
  2. 02对照全局与本地规则
  3. 03识别指令未遵循情况
  4. 04提出全局和本地补充建议
  5. 05标记可能过时的指引

适用场景

  1. 01在反复未遵循指令后检查项目规则
  2. 02为本地 CLAUDE.md 找出项目特定模式
  3. 03评估需要强化的全局规则
  4. 04整理 CLAUDE.md 修改建议供讨论

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/ykdojo/claude-code-tips --skill review-claudemd

安装后在 Claude Code 中输入/review-claudemd确认已加载。

详细介绍

根据对话历史审查 CLAUDE.md

分析近期对话，以改进全局（~/.claude/CLAUDE.md）和本地（项目）CLAUDE.md 文件。

步骤 1：查找对话历史

项目的对话历史位于 ~/.claude/projects/。文件夹名称是将项目路径中的斜杠替换为短横线后的名称。

# Find the project folder (replace / with -)
PROJECT_PATH=$(pwd | sed 's|/|-|g' | sed 's|^-||')
CONVO_DIR=~/.claude/projects/-${PROJECT_PATH}
ls -lt "$CONVO_DIR"/*.jsonl | head -20

步骤 2：提取近期对话

提取最近的 15–20 个对话（排除当前对话）到临时目录：

SCRATCH=/tmp/claudemd-review-$(date +%s)
mkdir -p "$SCRATCH"

for f in $(ls -t "$CONVO_DIR"/*.jsonl | head -20); do
  basename=$(basename "$f" .jsonl)
  # Skip current conversation if known
  cat "$f" | jq -r '
    if .type == "user" then
      "USER: " + (.message.content // "")
    elif .type == "assistant" then
      "ASSISTANT: " + ((.message.content // []) | map(select(.type == "text") | .text) | join("\n"))
    else
      empty
    end
  ' 2>/dev/null | grep -v "^ASSISTANT: $" > "$SCRATCH/${basename}.txt"
done

ls -lhS "$SCRATCH"

步骤 3：启动子 Agent

并行启动多个子 Agent 来分析对话。每个 Agent 都应读取：

  • 全局 CLAUDE.md：~/.claude/CLAUDE.md
  • 本地 CLAUDE.md：./CLAUDE.md（如果存在）
  • 一批对话文件

为每个 Agent 提供以下提示词模板：

Read:
1. Global CLAUDE.md: ~/.claude/CLAUDE.md
2. Local CLAUDE.md: [project]/CLAUDE.md
3. Conversations: [list of files]

Analyze the conversations against BOTH CLAUDE.md files. Find:
1. Instructions that exist but were violated (need reinforcement or rewording)
2. Patterns that should be added to LOCAL CLAUDE.md (project-specific)
3. Patterns that should be added to GLOBAL CLAUDE.md (applies everywhere)
4. Anything in either file that seems outdated or unnecessary

Be specific. Output bullet points only.

按大小对对话分批：

  • 大型（>100KB）：每个 Agent 处理 1–2 个
  • 中型（10–100KB）：每个 Agent 处理 3–5 个
  • 小型（<10KB）：每个 Agent 处理 5–10 个

步骤 4：汇总发现

将所有 Agent 的结果合并为一份摘要，包含以下部分：

  1. 违反的指令——未遵循的现有规则（需要加强措辞）
  2. 建议新增内容——本地——特定于项目的模式
  3. 建议新增内容——全局——适用于所有场景的模式
  4. 可能已过时——可能不再相关的条目

以表格或项目符号列表的形式呈现。询问用户是否希望起草修改内容。

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