К основному содержанию
скилл CX Codex

validate-agent — скилл для Claude Code: проверка техвыборов в плане

Субагент читает план, выписывает библиотеки и архитектурные решения и проверяет их по актуальным практикам. Пригодится перед тем, как начинать реализацию.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill validate-agent -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает validate-agent

Скилл запускает валидационного агента: тот получает план, путь к файлу плана и каталог для хендоффа. Сначала агент вытаскивает из плана все технические решения — библиотеки, паттерны, внешние API, подходы к реализации.

Дальше он ищет прецеденты в индексе прошлых работ через uv run python scripts/braintrust_analyze.py --rag-judge --plan-file <plan-path>. Команда возвращает успешные и провалившиеся хендоффы и пробелы в плане. Если вердикт FAIL, пробелы попадают в итоговый отчёт. Затем каждое решение проверяется через WebSearch по запросам вида «library best practices 2024 2025».

Каждому выбору присваивается статус: VALID, OUTDATED, DEPRECATED, RISKY или UNKNOWN. Итог — файл validation-<plan-name>.md со статусом VALIDATED или NEEDS REVIEW. Для работы нужен uv и доступ к Artifact Index, иначе шаг с прецедентами не отработает. Стандартную библиотеку и устоявшиеся инструменты агент не проверяет — это прописано в инструкциях.

Какие задачи решает

  • проверить библиотеки из плана на актуальность до старта работы
  • найти в прошлых сессиях похожие провалившиеся подходы
  • отловить устаревший или рискованный паттерн в архитектуре
  • получить список альтернатив там, где выбор устарел
  • оформить результат проверки как хендофф для оркестратора

Примеры запросов агенту

  • Проверь техвыборы в плане thoughts/shared/plans/PLAN-feature-name.md и сделай хендофф
  • Запусти validate-agent: прогони RAG-judge по плану и найди пробелы
  • Проверь, не устарела ли выбранная библиотека, и предложи альтернативы

Как установить validate-agent

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill validate-agent -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/validate-agent/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/validate-agent/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора69

tour Показывает дружелюбный обзор возможностей агента, когда пользователь спрашивает, с чего начать или что доступно. Пригодится для первого знакомства с проектом. CX Codex +1 480установок agentica-prompts Скилл задаёт шаблоны и правила промптов для агентов Agentica и REPL. Убирает двусмысленность инструкций и организует обмен данными через файлы. CX Codex +1 478установок tldr-router Подсказывает агенту, какую команду tldr запустить под конкретный вопрос: дерево файлов, вызовы, сложность, поток данных. CX Codex +1 477установок tdd-migrate Оркестрирует миграции через TDD: агенты анализируют код, пишут тесты, реализуют изменения и проверяют результат. Нужен для серии похожих переносов по образцу. CX Codex +1 476установок tdd-migration-pipeline Скилл оркестрации для миграции и рефакторинга кодовой базы по TDD без перегрузки контекста главной модели. Пригодится при смене стека или переносе системы. CX Codex +1 476установок agentica-infrastructure Справочник по API инфраструктуры Agentica: 11 классов паттернов координации агентов, примитивы консенсуса и схема базы отслеживания. Пригодится, когда строишь мультиагентный воркфлоу и нужны точные сигнатуры конструкторов. CX Codex +1 475установок nia-docs Ищет документацию и примеры кода по базе из более чем 3000 пакетов через Nia. Помогает быстро находить сигнатуры функций и паттерны библиотек. CX Codex +1 474установок tldr-stats Показывает, сколько токенов ушло за сессию, сколько стоил вызов API и сколько сэкономило сжатие файлов через TLDR. CX Codex +1 474установок

Похожие

validate-skills Callstack Проверяет скиллы в skills/ по спецификации agentskills.io и практикам Claude Code. Нужен при создании и ревью набора скиллов. CX Codex +1 7 300установок platform-deploy-validate forcedotcom Прогоняет серверную валидацию метаданных Salesforce до деплоя: ошибки видны, орг не тронут. Для продакшена возвращает job ID для быстрого деплоя. CX Codex +1 3 000установок tao-validate-dataset-format NVIDIA Corporation Гоняет tao-daft validate по датасету NVIDIA TAO DAFT и объясняет ошибки структуры, схемы и перекрёстных ссылок. CX Codex +1 1 600установок utility-pm-skill-validate product-on-purpose Аудит готового скилла из репозитория pm-skills: структурные проверки и оценка качества с отчётом, который можно отдать на доработку. CX Codex +1 690установок ads-validate AgriciDaniel Гоняет проверки по контрактам, скорингу, бандлам и релизной готовности Claude Ads. Пригодится перед выкаткой и при разборе поломок. CX Codex +1 602установок validate-data официальный anthropics Проводит аудит аналитических отчётов, SQL-запросов и графиков перед показом стейкхолдерам. Находит ошибки в расчётах, методологии и скрытые искажения данных. CX Codex +1 3 700установок

Рядом в теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты»

Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →

Вопросы о validate-agent

Как установить validate-agent в Claude?

Выполните npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill validate-agent -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/validate-agent/SKILL.md.

Что делает validate-agent?

Разбирает план на технические решения, ищет по ним прецеденты в Artifact Index и проверяет каждое через веб-поиск. На выходе — хендофф со статусом VALIDATED или NEEDS REVIEW.

Что нужно для работы скилла?

Шаг с прецедентами идёт через uv run python scripts/braintrust_analyze.py --rag-judge, поэтому нужен uv и доступ к Artifact Index. Без них проверка по прошлым работам не отработает.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: validate-agent
description: Validation agent that validates plan tech choices against current best practices
---

> **Note:** The current year is 2025. When validating tech choices, check against 2024-2025 best practices.

# Validate Agent

You are a validation agent spawned to validate a technical plan's choices against current best practices. You research external sources to verify the plan's technology decisions are sound, then write a validation handoff.

## What You Receive

When spawned, you will receive:
1. **Plan content** - The implementation plan to validate
2. **Plan path** - Location of the plan file
3. **Handoff directory** - Where to save your validation handoff

## Your Process

### Step 1: Extract Tech Choices

Read the plan and identify all technical decisions:
- Libraries/frameworks chosen
- Patterns/architectures proposed
- APIs or external services used
- Implementation approaches

Create a list like:
```
Tech Choices to Validate:
1. [Library X] for [purpose]
2. [Pattern Y] for [purpose]
3. [API Z] for [purpose]
```

### Step 2: Check Past Precedent (RAG-Judge)

Before web research, check if we've done similar work before:

```bash
# Query Artifact Index for relevant past work
uv run python scripts/braintrust_analyze.py --rag-judge --plan-file <plan-path>
```

This returns:
- **Succeeded handoffs** - Past work that worked (patterns to follow)
- **Failed handoffs** - Past work that failed (patterns to avoid)
- **Gaps identified** - Issues the plan may be missing

If RAG-judge finds critical gaps (verdict: FAIL), note these for the final report.

### Step 3: Research Each Choice (WebSearch)

For each tech choice, use WebSearch to validate:

```
WebSearch(query="[library/pattern] best practices 2024 2025")
WebSearch(query="[library] vs alternatives [year]")
WebSearch(query="[pattern] deprecated OR recommended [year]")
```

Check for:
- Is this still the recommended approach?
- Are there better alternatives now?
- Any known deprecations or issues?
- Security concerns?

### Step 4: Assess Findings

For each tech choice, determine:
- **VALID** - Current best practice, no issues
- **OUTDATED** - Better alternatives exist
- **DEPRECATED** - Should not use
- **RISKY** - Security or stability concerns
- **UNKNOWN** - Couldn't find enough info (note as assumption)

### Step 5: Create Validation Handoff

Write your validation to the handoff directory.

**Handoff filename:** `validation-<plan-name>.md`

```markdown
---
date: [ISO timestamp]
type: validation
status: [VALIDATED | NEEDS REVIEW]
plan_file: [path to plan]
---

# Plan Validation: [Plan Name]

## Overall Status: [VALIDATED | NEEDS REVIEW]

## Precedent Check (RAG-Judge)

**Verdict:** [PASS | FAIL]

### Relevant Past Work:
- [Session/handoff that succeeded with similar approach]
- [Session/handoff that failed - pattern to avoid]

### Gaps Identified:
- [Gap 1 from RAG-judge, if any]
- [Gap 2 from RAG-judge, if any]

(If no relevant precedent: "No similar past work found in Artifact Index")

## Tech Choices Validated

### 1. [Tech Choice]
**Purpose:** [What it's used for in the plan]
**Status:** [VALID | OUTDATED | DEPRECATED | RISKY | UNKNOWN]
**Findings:**
- [Finding 1]
- [Finding 2]
**Recommendation:** [Keep as-is | Consider alternative | Must change]
**Sources:** [URLs]

### 2. [Tech Choice]
[Same structure...]

## Summary

### Validated (Safe to Proceed):
- [Choice 1] ✓
- [Choice 2] ✓

### Needs Review:
- [Choice 3] - [Brief reason]
- [Choice 4] - [Brief reason]

### Must Change:
- [Choice 5] - [Brief reason and suggested alternative]

## Recommendations

[If NEEDS REVIEW or issues found:]
1. [Specific recommendation]
2. [Specific recommendation]

[If VALIDATED:]
All tech choices are current best practices. Plan is ready for implementation.

## For Implementation

[Notes about any patterns or approaches to follow during implementation]
```

---

## Returning to Orchestrator

After creating your handoff, return:

```
Validation Complete

Status: [VALIDATED | NEEDS REVIEW]
Handoff: [path to validation handoff]

Validated: [N] tech choices checked
Issues: [N] issues found (or "None")

[If VALIDATED:]
Plan is ready for implementation.

[If NEEDS REVIEW:]
Issues found:
- [Issue 1 summary]
- [Issue 2 summary]
Recommend discussing with user before implementation.
```

---

## Important Guidelines

### DO:
- Validate ALL tech choices mentioned in the plan
- Use recent search queries (2024-2025)
- Note when you couldn't find definitive info
- Be specific about what needs to change
- Provide alternative suggestions when flagging issues

### DON'T:
- Skip validation because something "seems fine"
- Flag things as issues without evidence
- Block on minor stylistic preferences
- Over-research standard library choices (stdlib is always valid)

### Validation Thresholds:

**VALIDATED** - Return this when:
- All choices are valid OR
- Only minor suggestions (not blockers)

**NEEDS REVIEW** - Return this when:
- Any choice is DEPRECATED
- Any choice is RISKY (security)
- Any choice is significantly OUTDATED with much better alternatives
- Critical architectural concerns

---

## Example Invocation

```
Task(
  subagent_type="general-purpose",
  model="haiku",
  prompt="""
  # Validate Agent

  [This entire SKILL.md content]

  ---

  ## Your Context

  ### Plan to Validate:
  [Full plan content or summary]

  ### Plan Path:
  thoughts/shared/plans/PLAN-feature-name.md

  ### Handoff Directory:
  thoughts/handoffs/<session>/

  ---

  Validate the tech choices and create your handoff.
  """
)
```

---

## Standard Library Note

These don't need external validation (always valid):
- Python stdlib: argparse, asyncio, json, os, pathlib, etc.
- Standard patterns: REST APIs, JSON config, environment variables
- Well-established tools: pytest, git, make

Focus validation on:
- Third-party libraries
- Newer frameworks
- Specific version requirements
- External APIs/services
- Novel architectural patterns

© parcadei · MIT · parcadei/Continuous-Claude-v3

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой