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
供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
リサーチ Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
試用可
利用可能なメタデータに重大なリスクシグナルはありません
GitHub 品質
51K
94/100 品質 · 86/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
利用可能なメタデータに重大なリスクシグナルはありません
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
優秀採用度と保守性のシグナルが強い高信頼候補です。
信頼
レビュー後にインストール有望な候補ですが、Agent は実行前に監査メモ、インストールポリシー、成果エビデンスを確認する必要があります。
監査
試用可インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
Agent インストール候補
人による確認またはサンドボックス検証後に第一候補として使用します。
スター
GitHub スター 51K
リポジトリ活動
スター 51K、フォーク 4.8K
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
AGPL-3.0
インストール
npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
network or browser access, database access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
低いメタデータリスク
- 利用可能なメタデータに重大な信頼警告はありません
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- GitHub 採用シグナルを重視するチーム
- 検索ソース
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review
- ポリシー
- 許可
- 人によるレビュー
- いいえ
信頼とリスク
- 信頼
- 83/100
- 監査
- 91/100
- リスクレベル
- 試用可
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add CherryHQ/cherry-studio --skill demand-first-review使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- 内部セキュリティレビューのない高コンプライアンス環境
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
- 利用可能なメタデータに重大な信頼警告はありません
- Production credentials, payments, or irreversible account changes without explicit human review
Agent セーフティ v2
83/100 · 通常のレビュー後に安全にインストール可能
公開メタデータに高リスクな権限ヒントはなく、監査と安全性のシグナルは良好です。
監査ページを確認してから、サンドボックスのワークフローで Agent のインストールを許可してください。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
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 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20demand-first-review%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20demand-first-review%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/cherryhq-demand-first-review/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
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 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/cherryhq-demand-first-review/install
LLM テキスト形式
/api/skills/cherryhq-demand-first-review/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=demand-first-review&limit=3
Agent プロンプト
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 メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Agent 判断パネル
リサーチ Agent 向けの第一候補
有力候補として扱い、自分の Agent スタックで README とインストール経路を検証してください。
スタック内の役割
第一候補
主な適合
リサーチ Agent
信頼ラベル
本番対応
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- GitHub 採用シグナルを重視するチーム
根拠
- GitHub スター 50,908
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 94/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 6 件
先にレビュー
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、リサーチ Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 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.
信頼プロファイル
レビュー後にインストール
有望な候補ですが、Agent は実行前に監査メモ、インストールポリシー、成果エビデンスを確認する必要があります。
GitHub 採用度
合格GitHub スター 51K
スター/フォーク活動
合格スター 51K、フォーク 4.8K; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格AGPL-3.0
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- Large GitHub adoption signal
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
人による確認またはサンドボックス検証後に第一候補として使用します。
品質プロファイル
優秀 Agent ワークフロー向けの候補
採用度と保守性のシグナルが強い高信頼候補です。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
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.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
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.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
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.
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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
概要
--- 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**.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- AGPL-3.0
- 最終更新
- 2026年8月22日
- 公開日
- 2026年8月20日
判断の要約
第一候補
GitHub スター 50,908
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
demand-first-review 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
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
任意:インストールコマンド付きの返信
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
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- CherryHQ
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は CherryHQ に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review)
[](https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review)
[](https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/cherryhq-demand-first-review)作者
CherryHQ
@cherryhq
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 50.9K
- 品質スコア
- 57/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月22日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
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- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
レビュー後にインストール
- GitHub 採用度GitHub スター 51K合格
- スター/フォーク活動スター 51K、フォーク 4.8K; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません合格
- 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さAGPL-3.0合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクnetwork or browser surface, database surface情報
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