Confidence Check — скилл для Claude Code: проверка перед кодом
Скилл оценивает готовность к задаче до того, как агент начнёт писать код. Считает баллы по пяти проверкам и требует не меньше 0.90.
npx skills add SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework --skill confidence-check -a claude-codeЧто делает Confidence Check
Скилл считает уверенность по шкале от 0.0 до 1.0 и складывает её из пяти проверок. Поиск дублей в кодовой базе даёт 25%, соответствие архитектуре — ещё 25%, сверка с официальной документацией — 20%, найденные рабочие примеры в open source — 15%, разобранная первопричина проблемы — 15%.
Порог решает, что делать дальше. При 0.90 и выше агент идёт в реализацию. От 0.70 до 0.90 — предлагает альтернативы и задаёт вопросы. Ниже 0.70 — останавливается и просит больше контекста. Внутри скилла есть реализация на TypeScript в confidence.ts: функция confidenceCheck(context), отдельные проверки и описания интерфейса контекста.
Автор советует потратить 100–200 токенов на проверку, чтобы не сжечь 5000–50000 токенов на работу не в ту сторону. Для проверок скилл обращается к Context7 MCP, Tavily MCP, WebFetch, WebSearch, Grep и Glob — если эти инструменты не подключены, часть шагов придётся делать вручную. Это повод проверить свой набор MCP-серверов до первого запуска.
Какие задачи решает
- поймать дубль функции до того, как написана вторая версия
- сверить решение с официальной документацией, а не с догадками
- найти рабочую реализацию в open source вместо изобретения своей
- отличить первопричину бага от симптома
- остановить агента, когда контекста для задачи не хватает
Примеры запросов агенту
- Проверь уверенность перед реализацией этой фичи и покажи баллы по пяти проверкам
- Сделай confidence check для задачи с авторизацией, порог 0.90
- Прежде чем писать код, найди дубли и подтверди соответствие архитектуре
Как установить Confidence Check
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework --skill confidence-check -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/confidence-check/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/confidence-check/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework --skill confidence-check -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/confidence-check/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework --skill confidence-check -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/confidence-check/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework confidence-check2Вручную: положить файлы
.github/skills/confidence-check/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework --skill confidence-check -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework --path skills/confidence-checkВручную: положить файлы
.devin/skills/confidence-check/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework --skill confidence-check -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о Confidence Check
Как установить Confidence Check в Claude?
Выполните npx skills add SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework --skill confidence-check -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/confidence-check/SKILL.md.
Что делает Confidence Check?
Считает уверенность от 0.0 до 1.0 по пяти проверкам: дубли, архитектура, официальная документация, примеры в open source, первопричина. При результате 0.90 и выше агент переходит к реализации.
Что нужно для работы скилла?
Часть проверок опирается на Context7 MCP, Tavily MCP, WebFetch и WebSearch. Без них сверку с документацией и поиск примеров придётся делать вручную.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: Confidence Check description: Pre-implementation confidence assessment (≥90% required). Use before starting any implementation to verify readiness with duplicate check, architecture compliance, official docs verification, OSS references, and root cause identification. --- # Confidence Check Skill ## Purpose Prevents wrong-direction execution by assessing confidence **BEFORE** starting implementation. **Requirement**: ≥90% confidence to proceed with implementation. **Test Results** (2025-10-21): - Precision: 1.000 (no false positives) - Recall: 1.000 (no false negatives) - 8/8 test cases passed ## When to Use Use this skill BEFORE implementing any task to ensure: - No duplicate implementations exist - Architecture compliance verified - Official documentation reviewed - Working OSS implementations found - Root cause properly identified ## Confidence Assessment Criteria Calculate confidence score (0.0 - 1.0) based on 5 checks: ### 1. No Duplicate Implementations? (25%) **Check**: Search codebase for existing functionality ```bash # Use Grep to search for similar functions # Use Glob to find related modules ``` ✅ Pass if no duplicates found ❌ Fail if similar implementation exists ### 2. Architecture Compliance? (25%) **Check**: Verify tech stack alignment - Read `CLAUDE.md`, `PLANNING.md` - Confirm existing patterns used - Avoid reinventing existing solutions ✅ Pass if uses existing tech stack (e.g., Supabase, UV, pytest) ❌ Fail if introduces new dependencies unnecessarily ### 3. Official Documentation Verified? (20%) **Check**: Review official docs before implementation - Use Context7 MCP for official docs - Use WebFetch for documentation URLs - Verify API compatibility ✅ Pass if official docs reviewed ❌ Fail if relying on assumptions ### 4. Working OSS Implementations Referenced? (15%) **Check**: Find proven implementations - Use Tavily MCP or WebSearch - Search GitHub for examples - Verify working code samples ✅ Pass if OSS reference found ❌ Fail if no working examples ### 5. Root Cause Identified? (15%) **Check**: Understand the actual problem - Analyze error messages - Check logs and stack traces - Identify underlying issue ✅ Pass if root cause clear ❌ Fail if symptoms unclear ## Confidence Score Calculation ``` 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 ``` ## Output Format ``` 📋 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 ``` ## Implementation Details The TypeScript implementation is available in `confidence.ts` for reference, containing: - `confidenceCheck(context)` - Main assessment function - Detailed check implementations - Context interface definitions ## ROI **Token Savings**: Spend 100-200 tokens on confidence check to save 5,000-50,000 tokens on wrong-direction work. **Success Rate**: 100% precision and recall in production testing.
© SuperClaude-Org · MIT · SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework