# differential-audit

Сравнивает две реализации одной логики и выявляет расхождения в результатах, предупреждениях и обработке ошибок. Пригодится для переноса кода между языками, проверки рефакторинга и воспроизведения исследований.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 1671
- Автор: pedrohcgs
- Лицензия: MIT · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/pedrohcgs/claude-code-my-workflow/tree/HEAD/.claude/skills/differential-audit/SKILL.md
- Обновлён: 2026-09-27
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/differential-audit

## Что делает

Скилл differential-audit задаёт протокол сравнения двух реализаций: например, пакета на R и его версии на Python, исследовательского репозитория и повторной реализации или новой версии программы и предыдущей. Сначала фиксируются версии кода и библиотек, входные данные, случайные seed, настройки, ожидаемые результаты и допустимые отклонения. Затем составляется перечень выходных объектов, чтобы обе реализации проверялись по одному контракту.

Для каждого типа результата задаётся свой способ сравнения. Имена, порядок строк, размеры выборок и статусы проверяются на точное совпадение после согласованной нормализации; численные значения сопоставляются с установленными абсолютными и относительными допусками. Проверка охватывает также предупреждения, диагностику и ошибки. Сам компаратор предварительно испытывают на неверном значении, пропущенном результате, несовпадающем порядке строк и пустом выводе: он должен обнаруживать такие случаи, а не пропускать их.

Каждому расхождению присваивается постоянный ID, минимальный воспроизводимый пример и категория: дефект, намеренное различие, ограничение эталона или нерешённая проблема. После исправления нужно повторить весь аудит. Скилл также предусматривает независимую проверку тестовых сценариев и отдельные заключения по научной и технической сторонам работы. Совпадение результатов подтверждает соответствие зафиксированному контракту, но само по себе не доказывает правильность метода.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pedrohcgs/claude-code-my-workflow --skill differential-audit -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/differential-audit/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/differential-audit/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pedrohcgs/claude-code-my-workflow --skill differential-audit -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/differential-audit/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pedrohcgs/claude-code-my-workflow --skill differential-audit -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/differential-audit/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install pedrohcgs/claude-code-my-workflow differential-audit
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/differential-audit/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pedrohcgs/claude-code-my-workflow --skill differential-audit -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/pedrohcgs/claude-code-my-workflow --path .claude/skills/differential-audit
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/differential-audit/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add pedrohcgs/claude-code-my-workflow --skill differential-audit -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/pedrohcgs/claude-code-my-workflow/tree/HEAD/.claude/skills/differential-audit/SKILL.md

## Когда брать
- сопоставить результаты версий программы на R и Python
- проверить воспроизведение результатов исследовательского проекта
- зафиксировать расхождения после рефакторинга
- обнаружить пропущенные выходные данные и ошибки компаратора
- проверить регрессию перед обновлением реализации

## Примеры запросов агенту
- Сравни две реализации на R и Python: зафиксируй входные данные, настройки и ожидаемые результаты, затем составь полный отчёт о расхождениях.
- Проведи аудит новой версии относительно старой, включая предупреждения, ошибки и порядок строк, и присвой каждому расхождению отдельный ID.
- Проверь компаратор на пропущенных результатах и неверных значениях, затем подготовь минимальные воспроизводимые примеры для найденных проблем.

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md