demand-first-review

Stark · 83
Im Registry indexiert

Use when reviewing a PR, API, IPC channel, endpoint, parameter, type, config, or architectural extension point that adds or expands shared surface area, especially when consumers are absent, exports are unused or speculative, existing consumers are hack-heavy, forward compatibili

Verified installs0
Stars50.9K
Version1.0.0
Qualität94/100 · Ausgezeichnet
Vertrauen83/100 · Vor Installation prüfen
Audit91/100 · Sicher zu testen

Asset-Profil

Recherche und Wissensarbeit

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Bereich ansehen

Szenario

Recherche-Agents

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review

Wartung

Aktuell

Heute gepusht

Risiko

Sicher zu testen

No major risk signals from available metadata

GitHub-Qualität

51K

94/100 Qualität · 86/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

RechercheRecherche-Agentsagent-skill

Review-Notizen

No major risk signals from available metadata

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Ausgezeichnet
94

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

Vertrauen

Vor Installation prüfen
83

Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.

Audit

Sicher zu testen
91

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Agent-Installationskandidat

Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

51K GitHub-Stars

Repository-Aktivität

51K Stars und 4.8K Forks

Wartung

Heute gepusht

Lizenz

AGPL-3.0

Installieren

npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

network or browser access, database access

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Niedriges Metadatenrisiko

  • No major trust warnings detected from available metadata

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Research-Agent-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen
  • Suchquellen

Geeignete Agents

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review
Richtlinie
Erlauben
Menschliche Prüfung
Nein

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
83/100
Audit
91/100
Risikoebene
Sicher zu testen

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • Hochregulierte Umgebungen ohne interne Sicherheitsprüfung
  • No major risk signals from current metadata
  • No major trust warnings detected from available metadata
  • Production credentials, payments, or irreversible account changes without explicit human review

Agent-Sicherheit v2

83/100 · Mit normaler Prüfung sicher installierbar

GeprüftErlauben

Gute Audit- und Sicherheitssignale ohne Hochrisiko-Berechtigungshinweise in öffentlichen Metadaten.

Prüfen Sie die Audit-Seite und erlauben Sie die Agent-Installation dann in einem Sandbox-Workflow.

Per API auflösen

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Datenbankzugriff

Die Skill kann Schemata prüfen, Datenbanken abfragen oder mit persistenten Speichern arbeiten.

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install cherryhq-demand-first-review

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use demand-first-review in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20demand-first-review%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/cherryhq-demand-first-review/install
Install command: npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use demand-first-review for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/cherryhq-demand-first-review/install, then install with: npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

100/100

Recherche-Agents

Plattformen

Claude Code

Audit-Bericht

Sicher zu testen · 91/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Primäre Wahl für Recherche-Agents

Use this as a leading candidate, then validate the README and install path in your own agent stack.

100
Bereitschaft
Übernehmen
Phase

Rolle im Stack

Primäre Wahl

Primäre Eignung

Recherche-Agents

Vertrauenslabel

Produktionsbereit

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • Research-Agent-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen

Evidenz

  • 50,908 GitHub-Stars
  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 94/100
  • 6 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • No major risk signals from current metadata

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Recherche-Agents-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Vor Installation prüfen

Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.

83
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

51K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Bestanden

51K Stars und 4.8K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

Heute gepusht

Lizenzklarheit

Bestanden

AGPL-3.0

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Large GitHub adoption signal
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.

Qualitätsprofil

Ausgezeichnet Kandidat für Agent-Workflows

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

94
GitHub-Stars
51K
Aktualität
Heute
Installationsbereit
Ja
Lizenz
AGPL-3.0

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

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Übersicht

--- name: demand-first-review description: Use when reviewing a PR, API, IPC channel, endpoint, parameter, type, config, or architectural extension point that adds or expands shared surface area, especially when consumers are absent, exports are unused or speculative, existing consumers are hack-heavy, forward compatibility is claimed, or multiple similar APIs may express one demand. ---

# Demand-First Review

## Principle

Audit this causal chain before implementation quality:

`root outcome or invariant → normalized demand → owning layer → contract → consumer`

A call site proves usage, not legitimacy or shape. No call site raises the burden of proof, not an automatic rejection. Real demand may still have the wrong consumer or abstraction.

## Workflow

Apply every step to each added API, channel, parameter, type, field, config, or extension point.

### 1. Reconstruct the demand

List every new surface and exact consumed dimension; one valid consumer does not justify unused fields. Trace current and linked consumers to their user outcome, business rule, or system invariant. Inspect adjacent implementations, then ask: without the current API and history, would the demand remain and would this contract still be natural? Do not rely only on the PR description.

### 2. Audit consumer legitimacy

- **Legitimate**: uses the correct owner and boundary. - **Compensating**: uses the nearest API and adds workarounds because the right capability is missing. - **Legacy-shaped**: reflects obsolete formats, transitional architecture, or history. - **Misplaced**: serves real demand in the wrong layer.

Parsing, retries, sequencing, duplicated state, check-then-act, or cross-layer access signal compensation. Treat these as unmet upstream demand, never endorsement of the current surface.

### 3. Normalize related demands

Strip names, historical formats, and workarounds from demand statements. Cluster by outcome, source of truth, owner, transaction, security, and lifecycle. Consolidate historical or caller-specific differences; keep contracts separate for genuine ownership, permission, atomicity, lifecycle, side-effect, or failure differences. Prefer a stable core with thin adapters, not duplicated workflows or a lowest-common-denominator API.

### 4. Classify evidence

- **Direct**: a legitimate current consumer uses the dimension. - **Committed**: a concrete consumer exists in the same change or linked near-term work. - **Architectural**: a minimal seam must precede consumers to protect a concrete invariant. - **Unsupported speculation**: only a possible future is named, without a concrete scenario, owner, or omission cost.

Direct consumption proves pressure, not placement or shape.

### 5. Test architectural demand

For a surface without a legitimate current consumer, require all five:

1. A concrete consumer class or extension scenario; 2. The owning layer and protected invariant; 3. A causal omission cost, such as boundary violations, duplicated mechanisms, incompatible implementations, security gaps, or migration lock-in; 4. Why the seam must exist before its first consumer; and 5. The smallest stable mechanism that protects the invariant.

Reject "future features", "flexibility", "centralization", "technical constraints", or "migration risk" without linked evidence and a causal failure. If the test fails, defer or remove. If it passes, preserve only the minimal paved road and remove guessed dimensions.

### 6. Check responsibility and overlap

Place behavior by ownership, not line count. Centralize security, permissions, transactions, invariants, and shared policy; leave presentation and caller-specific composition in consumers. Prefer try-the-operation when the owner can enforce atomically.

Compare contracts by semantics, owner, permissions, exposure, atomicity, lifecycle, failure model, and cost. Shared data alone does not prove duplication; reuse only when these are equivalent.

### 7. Decide, then review implementation

Choose one outcome per surface or normalized group:

- **Keep**: demand and shape are justified. - **Narrow**: remove unsupported dimensions. - **Split**: separate a valid core from unrelated concerns. - **Consolidate**: merge surfaces expressing one demand. - **Replace**: keep the demand, change consumer, owner, or abstraction. - **Defer**: do not commit a possible demand yet. - **Remove**: no demand remains or an equivalent contract owns it.

Report root outcome, evidence, consumer legitimacy, essential differences, owner, alternatives, and decision first. Review implementation quality only for survivors.

## Rationalization Guards

| Claim | Response | |---|---| | "The API is clean; the types are elegant." | Quality cannot justify existence. | | "It has consumers." | Verify legitimacy and exact consumption; workarounds endorse nothing. | | "It has no consumers." | Run the five-part architectural test; absence alone decides nothing. | | "The export is unused; add a test." | Tests verify behavior; they do not create demand. | | "The architecture will need it." | Name the invariant, causal omission cost, consumer class, why now, and minimal seam. | | "A technical constraint requires it." | Trace the constraint to root demand; constraints are not axioms. | | "Existence is the architect's call." | Authority neither exempts demand review nor reduces it to a nit. | | "The caller can compute it in one line." | Place policy by ownership and invariants, not code length. | | "The existing API returns the same data." | Compare full semantics before declaring duplication. | | "These consumers differ slightly." | Prove differences are semantic, not historical or caller-specific. | | "It is forward-compatible or additive." | Keep only concrete needs; additive contracts carry permanent cost. |

## Red Flags

Pause and restart from Step 1 when:

- Implementation comments accumulate before stating root demand, evidence, and legitimate consumers. - A call site is treated as proof that the contract belongs here or has the right shape. - Zero current consumption is treated as automatic rejection or permission to accept an architectural claim. - A compensating or hack-heavy consumer is used to freeze its workaround into the shared contract.

## Calibration

- Linked independent modules would otherwise import privileged internals: **keep the minimal registration seam; remove guessed knobs**. - A renderer parses raw errors and retries because no atomic operation exists: **replace the abstraction rather than expand the error taxonomy**.

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
AGPL-3.0
Letzte Aktualisierung
22. Aug. 2026
Veröffentlicht
20. Aug. 2026

Entscheidungsübersicht

Primäre Wahl

100
Bereit
Übernehmen
Phase

50,908 GitHub-Stars

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

91
Sicher zu testen
Sicherheit
85/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für demand-first-review, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
demand-first-review: Use when reviewing a PR, API, IPC channel, endpoint, parameter, type, config, or architectura...

50.9K stars

https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for demand-first-review:
https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review?ref=x

Install: npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Registry-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
CherryHQ
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

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Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Registry-indexiert-Eintrag wird CherryHQ zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/cherryhq-demand-first-review?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/cherryhq-demand-first-review?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/cherryhq-demand-first-review?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/cherryhq-demand-first-review?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review)

Autor

C

CherryHQ

@cherryhq

Plattform-Fit

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
50.9K
Qualitätswert
57/100
Letzter GitHub-Push
22. Aug. 2026
Framework-Hinweise
Unbekannt
OpenAgentSkill-Aufrufe
6
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

Community-Signal

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Vertrauen & Sicherheit

Vor Installation prüfen

83
  • GitHub-Akzeptanz51K GitHub-StarsBestanden
  • Star-/Fork-Aktivität51K Stars und 4.8K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBestanden
  • Aktuelle WartungHeute gepushtBestanden
  • LizenzklarheitAGPL-3.0Bestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/Laufzeitrisikonetwork or browser surface, database surfaceInfo