verification-quality-assurance
真実スコアによるコード品質の確認
こちらからも入手できます: DNYoussef
自動化された検証とロールバックにより、AI 生成コードが品質基準を満たしていることを確認します。リアルタイムの真実スコアを取得し、不正なコードがコードベースに入力されるのを防ぎます。
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オンにして利用開始
テストする
「verification-quality-assurance」を使用しています。 Check code quality for my React app
期待される結果:
- 📊 Truth Metrics Dashboard
- ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
- Overall Truth Score: 0.947 ✅
- Trend: ↗️ +2.3% (7d)
- Top Performers:
- verification-agent 0.982 ⭐
- code-analyzer 0.971 ⭐
- test-generator 0.958 ✅
- Needs Attention:
- refactor-agent 0.821 ⚠️
- All checks passed with score above 0.95 threshold
「verification-quality-assurance」を使用しています。 Run verification with auto-rollback on failure
期待される結果:
- Running verification with threshold 0.95...
- Code Correctness: 0.96 ✅
- Security: 0.94 ⚠️
- Performance: 0.98 ✅
- Documentation: 0.92 ✅
- Overall: 0.95 ⚠️
- Security check failed - initiating auto-rollback...
- Rolled back to commit abc123 successfully
- Review security issues before retrying
セキュリティ監査
安全This skill contains only documentation with no executable code. It describes a quality assurance system for Claude Flow with truth scoring and verification capabilities. The static analyzer flagged command examples in documentation as external_commands, but these are legitimate CLI usage examples in markdown, not actual shell execution code. All network URLs are example integrations with monitoring systems. The pre-computed audit in skill-report.json correctly assessed this as safe.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (4)
📁 ファイルシステムへのアクセス (3)
⚙️ 外部コマンド (82)
🔑 環境変数 (2)
品質スコア
作れるもの
CI/CD 品質ゲート
デプロイメントパイプラインに自動化された品質チェックを統合して、不正なコードが本番環境に到達するのを防ぎます。
リアルタイムコード検証
Claudeとのペアプログラミングセッション中に、AI生成コードの品質に関する即時フィードバックを取得します。
品質メトリクスダッシュボード
自動レポートと可視化を使用して、チームのパフォーマンスとコード品質のトレンドを監視します。
これらのプロンプトを試す
Run verification check on the current project and show me the truth score with any issues found.
Verify my code with a 0.99 threshold and enable auto-rollback if verification fails.
Start verification watch mode on the src directory and notify me if any changes drop below 0.95 truth score.
Generate a comprehensive quality report for the last 30 days with trends and export it as HTML for the team.
ベストプラクティス
- 適切な閾値を設定する：重要なコードには0.99、標準には0.95、実験的なコードには0.90
- 自動ロールバックを有効にして、不正なコードがリポジトリに永続化するのを防ぐ
- CI/CDパイプラインに検証を統合して自動品質ゲートを実現する
回避
- 検証閾値を低く設定しすぎる（0.90未満）と品質保証の目的が失われる
- 根本原因を理解せずに検証失敗を無視すると、品質の低下につながる
- デプロイ時のみ検証を実行するのではなく、開発中に検証を実行すると修正コストが増加する