demand-first-review
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
Asset-Profil
Recherche und Wissensarbeit
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
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
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
AusgezeichnetHigh-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.
Vertrauen
Vor Installation prüfenGutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.
Audit
Sicher zu testenMaschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
OpenAgentSkill Trust Score v5
Agent-Installationskandidat
Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.
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.
Geeignete Aufgaben
- Research-Agent-Workflows
- Claude-Code-Teams
- Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen
- Suchquellen
Geeignete Agents
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-reviewNicht 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
Alternative
Last30days Skill
53.5K Stars
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
Alternative
Academic Research Skills
38.4K Stars
npx skills add Imbad0202/academic-research-skills
Alternative
GPT Researcher
28.0K Stars
npx skills add assafelovic/gpt-researcher
Alternative
DeepResearch
19.8K Stars
npx skills add Alibaba-NLP/DeepResearch
Agent-Sicherheit v2
83/100 · Mit normaler Prüfung sicher installierbar
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.
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.
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-reviewAgent-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.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20demand-first-review%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20demand-first-review%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/cherryhq-demand-first-review/install
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.
Installationsübergabe
/api/skills/cherryhq-demand-first-review/install
LLM-Textformat
/api/skills/cherryhq-demand-first-review/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=demand-first-review&limit=3
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-reviewRegistry-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
/api/registry/manifest/cherryhq-demand-first-review
LLM-Text
/api/registry/manifest/cherryhq-demand-first-review?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/cherryhq-demand-first-review
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20demand-first-review%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Recherche-Agents
Use-Case-Tags
Plattformen
Claude Code
Audit-Bericht
Sicher zu testen · 91/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
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.
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
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Recherche-Agents-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 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.
GitHub-Akzeptanz
Bestanden51K GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Bestanden51K Stars und 4.8K Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
BestandenHeute gepusht
Lizenzklarheit
BestandenAGPL-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.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
Similar skills that may fit this task.
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
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
50,908 GitHub-Stars
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 85/100
- Wartung
- 100/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- 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
Szenariobasierter Entwurf für demand-first-review, bereit für einen manuellen X-Post.
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
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
Quelle des Eintrags
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- Ersteller
- CherryHQ
- Quelle
- CherryHQ/cherry-studio
- Indexiert von
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CherryHQ
@cherryhq
Tags
Plattform-Fit
Gesundheitssignale
- GitHub-Stars
- 50.9K
- Qualitätswert
- 57/100
- Letzter GitHub-Push
- 22. Aug. 2026
- Framework-Hinweise
- Unbekannt
- OpenAgentSkill-Aufrufe
- 6
- Installationskopien
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Vertrauen & Sicherheit
Vor Installation prüfen
- 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
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