sparc-refine — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Скилл запускает фазы доработки и финализации методологии SPARC. Он проверяет код по спецификации, доводит покрытие тестами до 80% и готовит документацию.
npx skills add ruvnet/ruflo --skill sparc-refine -a claude-codeЧто делает sparc-refine
Скилл проводит проект через четвёртую и пятую фазы методологии SPARC: Refinement и Completion. На этапе Refinement агент сверяет реализацию с архитектурой и критериями приёмки, измеряет тесты и требует покрытие нового кода не ниже 80%. Если в спецификации заданы ограничения по скорости, запускается профилирование критических путей.
Переход между фазами защищён проверками гейтов. Скилл блокирует переход при ошибках. В фазе Completion запускается полный регрессионный прогон, формируется матрица трассировки требований, собирается документация по типам и заполняется чек-лист готовности к деплою.
Для полноценной работы скиллу нужны MCP-инструменты плагина ruflo-core: хранилище памяти sparc-phases, реестр состояний sparc-state и трекинг траекторий. Запуск без настроенного окружения Ruflo завершится ошибкой на шаге чтения состояния.
Какие задачи решает
- провести код-ревью реализации на соответствие критериям приёмки и архитектуре
- довести покрытие нового кода тестами до порога 80%
- составить матрицу трассировки требований к тестам и исходным файлам
- проверить чек-лист готовности к развёртыванию перед релизом
Примеры запросов агенту
- Запусти sparc-refine для завершения фичи user-auth
- Выполни фазы Refinement и Completion по методологии SPARC для текущего тикета
- Проверь критерии приёмки и проведи регрессионное тестирование перед релизом
Как установить sparc-refine
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill sparc-refine -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/sparc-refine/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/sparc-refine/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill sparc-refine -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/sparc-refine/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill sparc-refine -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/sparc-refine/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install ruvnet/ruflo sparc-refine2Вручную: положить файлы
.github/skills/sparc-refine/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill sparc-refine -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/ruvnet/ruflo --path plugins/ruflo-sparc/skills/sparc-refineВручную: положить файлы
.devin/skills/sparc-refine/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill sparc-refine -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора104
Весь набор →Похожие
Вопросы о sparc-refine
Как установить sparc-refine в Claude Code?
Выполните команду npx skills add ruvnet/ruflo --skill sparc-refine -a claude-code. Конфигурация сохранится в файле ~/.claude/skills/sparc-refine/SKILL.md.
Что делает скилл sparc-refine?
Скилл реализует 4-ю и 5-ю фазы методологии SPARC. Он сверяет код со спецификацией, требует покрытие тестами не менее 80%, формирует матрицу трассировки и закрывает задачу после прохождения всех гейтов.
Какие инструменты нужны для работы sparc-refine?
Скиллу требуется доступ к MCP-серверу ruflo-core для работы с пространствами памяти sparc-phases и sparc-state, а также стандартные инструменты Bash, Read, Write и Edit.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: sparc-refine
description: Run the SPARC Refinement and Completion phases — review code, improve test coverage, validate against specification, and generate documentation
argument-hint: ""
allowed-tools: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_retrieve mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__task_create mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__task_update mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__task_complete mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-step mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-end mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_train mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict Bash Read Write Edit
---
# SPARC Refinement + Completion
Run Phases 4 and 5 of the SPARC methodology: iteratively improve through code review and testing, then finalize with validation, documentation, and deployment readiness.
## When to use
After the Architecture phase is complete and its gate has been passed. This skill covers the final two phases that bring a feature from implemented to production-ready.
## Steps
### Phase 4 — Refinement
1. **Retrieve all prior artifacts** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search` with namespace `sparc-phases` and query for the feature slug. Load spec (acceptance criteria), pseudocode, and architecture.
2. **Retrieve phase state** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_retrieve` with namespace `sparc-state` and exact key `current-phase-{feature-slug}` to confirm we are in Phase 4 (or Phase 5 when resuming completion). If `status === "complete"`, report the existing completion and do not write again; stop on missing/malformed state.
3. **Code review** — review the implementation against:
a. **Specification compliance**: does every acceptance criterion have a corresponding code path?
b. **Architecture adherence**: do modules follow the defined boundaries and dependency rules?
c. **Pseudocode fidelity**: does the implementation match the designed algorithms?
d. **Code quality**: naming conventions, single responsibility, error handling, no dead code
e. Document findings as review comments
4. **Test coverage analysis**:
a. Run existing tests and measure coverage
b. Identify uncovered acceptance criteria
c. Write missing tests:
- Unit tests for each public function
- Integration tests for cross-module interactions
- Edge case tests for each identified edge case from the spec
d. Target coverage >= 80% on new code
5. **Performance validation** — if the spec includes performance constraints:
a. Profile critical paths identified in the pseudocode
b. Compare measured performance against constraint thresholds
c. Optimize if thresholds are not met
6. **Iterate** — repeat steps 3-5 until:
- All acceptance criteria have passing tests
- Code review has no critical or high-severity issues
- Coverage meets the threshold
- Performance constraints are satisfied
7. **Store refinement artifact** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store` with namespace `sparc-phases`, key `refine-{feature-slug}`, value: `{ status: "complete", reviewFindings: [...], coveragePercent: N, performanceResults: {...}, iterations: N }`
Before moving to Phase 5, evaluate the Phase 4 gate (passing acceptance tests, approved review, coverage >= 80%) and store its evidence in `sparc-gates`. On failure preserve phase, increment gateAttempts, refresh `updatedAt` with the current ISO timestamp at the exact current-phase key, report blockers and stop. On pass preserve existing state fields, set phase 5, phaseName "Completion", status "active", and `updatedAt` to the current ISO timestamp at the same key in `sparc-state`. When resuming Phase 5, do not repeat the Phase 4 transition.
8. **Record trajectory step** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-step` with refinement summary
### Phase 5 — Completion
9. **Full regression** — run the complete test suite to verify no regressions from refinement changes
10. **Traceability matrix** — build a matrix mapping every acceptance criterion to:
- The test(s) that verify it
- The code file(s) that implement it
- The current pass/fail status
11. **Documentation**:
a. Generate API documentation from code comments and type definitions
b. Write usage examples for key public interfaces
c. Update any existing documentation affected by the changes
12. **Deployment readiness checklist**:
- [ ] All tests passing
- [ ] Documentation complete
- [ ] Database migrations prepared (if applicable)
- [ ] Configuration changes documented
- [ ] Feature flags configured (if applicable)
- [ ] Rollback plan defined
- [ ] Security review complete (no secrets, inputs validated)
13. **Evaluate the final Phase 5 gate** — completion is allowed only when final gate evidence for every criterion passes: full regression actually ran and passed, documentation is complete, deployment checklist is verified, and traceability links every acceptance criterion to passing tests. Store the actual pass/fail evidence at `gate-5-{feature-slug}-{timestamp}` in `sparc-gates`. If evidence is missing, failed, interrupted, or unrun, preserve state and phase, increment gateAttempts, refresh `updatedAt` to the current ISO timestamp at the exact current-phase key, report blockers and stop. Do not store a complete artifact or complete the state, set completedAt, or train a successful cycle on failure.
**After the final gate passes, store completion artifact** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store` with namespace `sparc-phases`, key `complete-{feature-slug}`, value: `{ status: "complete", traceabilityMatrix: [...], documentationFiles: [...], deploymentChecklist: {...}, regressionResult: "pass" }`
**Close the workflow** — retrieve `current-phase-{feature-slug}` exactly from `sparc-state` again and decode it as `state`. If `status === "complete"`, do not write again or change its timestamps. Otherwise require phase 5 and the successful final gate evidence above; stop on missing/malformed or changed state. Preserve all existing state fields and set `now = new Date().toISOString()`. Call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store` with namespace `sparc-state` and exact key `current-phase-{feature-slug}`, value `{ ...state, phase: 5, phaseName: "Completion", status: "complete", completedAt: now, updatedAt: now }` once. Keep phase 5, never increment to 6. Report completion only after this write succeeds. A completion artifact alone does not close state; this read/write sequence is not an atomic concurrency guarantee.
14. **End trajectory** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-end` with the full SPARC cycle summary
15. **Train neural patterns** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_train` with the successful SPARC cycle data to improve future predictions
16. **Store learned pattern** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store` with namespace `patterns`, key `sparc-{feature-slug}`, value summarizing what worked, phase durations, and common blockers encountered
17. **Present completion report** — display the traceability matrix, deployment checklist, and final status. After the final gate and state write succeed, suggest `/ruflo-sparc:ruflo-sparc report` for the full methodology report. Otherwise show active status and blockers, never a completion claim.
## Output format
Success example only: use actual evidence and show completion only after the final gate and state write succeed.
```
# Refinement: {Feature Name}
## Code Review Summary
- Critical issues: {N} (must be 0 to pass gate)
- High issues: {N}
- Medium issues: {N}
- Resolved: {N}/{total}
## Test Coverage
- Overall: {N}%
- New code: {N}%
- Acceptance criteria covered: {N}/{total}
## Performance
| Constraint | Target | Measured | Status |
|-----------|--------|----------|--------|
| Response time | <200ms | 145ms | Pass |
---
# Completion: {Feature Name}
## Traceability Matrix
| AC | Test | Code | Status |
|----|------|------|--------|
| AC-1 | test_xxx | service.ts:42 | Pass |
| AC-2 | test_yyy | controller.ts:18 | Pass |
| AC-3 | test_zzz | repository.ts:31 | Pass |
## Deployment Checklist
- [x] All tests passing
- [x] Documentation complete
- [x] Migrations prepared
- [x] Config documented
- [x] Rollback plan defined
- [x] Security reviewed
---
SPARC workflow complete. Run `/ruflo-sparc:ruflo-sparc report` for the full methodology report.
```
© ruvnet · MIT · ruvnet/ruflo