demand-first-review

Solide · 83
Indexé dans Registry

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
Qualité94/100 · Excellent
Confiance83/100 · Revoir avant installation
Audit91/100 · Sûr à essayer

Profil de l’actif

Recherche et travail de connaissance

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

Voir la catégorie

Scénario

Agents de recherche

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

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

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

Maintenance

À jour

Mis à jour aujourd’hui

Risque

Sûr à essayer

No major risk signals from available metadata

Qualité GitHub

51K

94/100 Qualité · 86/100 Confiance

Tags de couverture

RechercheAgents de rechercheagent-skill

Notes de revue

No major risk signals from available metadata

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Excellent
94

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

Confiance

Revoir avant installation
83

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

Audit

Sûr à essayer
91

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Candidate à l’installation Agent

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

51K stars GitHub

Activité du dépôt

51K stars et 4.8K forks

Maintenance

Mis à jour aujourd’hui

Licence

AGPL-3.0

Installer

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

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

network or browser access, database access

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Contexte README/SKILL.md solide

Résumé des risques

Risque de métadonnées faible

  • No major trust warnings detected from available metadata

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • La licence est déclarée
  • Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

  • Workflows d’Agents de recherche
  • Équipes Claude Code
  • Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub
  • Sources de recherche

Agents adaptés

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande
npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review
Politique
Autoriser
Revue humaine
Non

Confiance et risque

Confiance
83/100
Audit
91/100
Niveau de risque
Sûr à essayer

Boucle de résultat

Endpoint
/api/agent/outcome
ID d’événement
resolve
Résultats
5

Commande d’installation

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

Ne pas utiliser quand

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • Environnements fortement conformes sans revue interne de sécurité
  • 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

Sécurité Agent v2

83/100 · Installation sûre après revue normale

RéviséAutoriser

Bons signaux d’audit et de sécurité, sans indice de permission à haut risque dans les métadonnées publiques.

Consultez la page d’audit, puis autorisez l’installation de l’Agent dans un workflow isolé.

Résoudre via API

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Moyen

Accès à la base de données

La skill peut inspecter des schémas, interroger des bases de données ou travailler avec des stockages persistants.

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

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

Plan de résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

L’Agent doit vérifier

  • 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.

Copier le prompt

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.

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Prompt Agent

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

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Adéquation Agent

100/100

Agents de recherche

Plateformes

Claude Code

Rapport d’audit

Sûr à essayer · 91/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’auditVoir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Choix principal pour Agents de recherche

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

100
Préparation
Adopter
Étape

Rôle dans la pile

Choix principal

Pertinence principale

Agents de recherche

Libellé de confiance

Prêt pour la production

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

  • Workflows d’Agents de recherche
  • Équipes Claude Code
  • Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub

Preuves

  • 50,908 stars GitHub
  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • profil qualité 94/100
  • 6 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

  • No major risk signals from current metadata

Chemin d’implémentation

  1. 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Agents de recherche de bout en bout.
  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.

Profil de confiance

Revoir avant installation

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

83
Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Validé

51K stars GitHub

Activité stars/forks

Validé

51K stars et 4.8K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

Mis à jour aujourd’hui

Clarté de licence

Validé

AGPL-3.0

Signaux positifs

  • Revue IA approuvée
  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • Dépôt maintenu récemment
  • Large GitHub adoption signal
  • La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
  • La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

  • Pas encore de rapports de résultats Agent réels
  • Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

Profil qualité

Excellent candidat pour les workflows Agent

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

94
Stars GitHub
51K
Actualité
Aujourd’hui
Prêt à installer
Oui
Licence
AGPL-3.0

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

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Vue d’ensemble

--- 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**.

Détails techniques

Version
1.0.0
Licence
AGPL-3.0
Dernière mise à jour
22 août 2026
Publié
20 août 2026

Instantané de décision

Choix principal

100
Prêt
Adopter
Étape

50,908 stars GitHub

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

91
Sûr à essayer
Sécurité
85/100
Maintenance
100/100
Installer
92/100
Ouvrir l’audit completVoir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

0
Validé
Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu
Taux de réussite
Échec récent
Résultats
0
Qualité de sortie
Échecs
0
Non pertinent
0
Installations
0
Bloqué par le risque
0
Configuration requise
0
Production
0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Boucle de croissance

Kit de partage

X

Brouillon guidé par scénario pour demand-first-review, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur
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
Ouvrir le brouillon X
Réponse facultative avec commande d’installation
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

Source de la fiche

Indexé par Registry

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur
CherryHQ
Indexé par
Index communautaire OpenAgentSkill

L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.

Revendiquer ce skill

Revendication du propriétaire

Revendiquer cette fiche de skill

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Kit de backlinks créateur

Ajoutez les badges de preuve à votre README

Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.

[![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)

Auteur

C

CherryHQ

@cherryhq

Adéquation plateforme

Signaux de santé

Stars GitHub
50.9K
Score de qualité
57/100
Dernier push GitHub
22 août 2026
Indications de framework
Inconnu
Vues OpenAgentSkill
6
Copies d’installation
0
Clics sortants
0

Signal de communauté

Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.

Confiance et sécurité

Revoir avant installation

83
  • Adoption GitHub51K stars GitHubValidé
  • Activité stars/forks51K stars et 4.8K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesValidé
  • Maintenance récenteMis à jour aujourd’huiValidé
  • Clarté de licenceAGPL-3.0Validé
  • Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
  • Risque dépendances/runtimenetwork or browser surface, database surfaceInfo