gza-plan-review
Run an interactive quality gate for a plan task and produce a go or no-go recommendation before implementation
供給アセットの概要
コーディングと開発 Agent
コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。
シナリオ
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
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 mhawthorne/gza --skill gza-plan-review
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 1 日
リスク
要レビュー
No critical security issues found. Allowed-tools restrict commands to safe gza subcommands, AskUserQuestion, and Read.
GitHub 品質
11
57/100 品質 · 70/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
No critical security issues found. Allowed-tools restrict commands to safe gza subcommands, AskUserQuestion, and Read. · Low GitHub adoption signal
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
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、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
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 11
リポジトリ活動
スター 11、フォーク 1
メンテナンス
最終プッシュから 1 日
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-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
Shell またはコマンド実行
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
本番前にレビュー
- No critical security issues found. Allowed-tools restrict commands to safe gza subcommands, AskUserQuestion, and Read.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
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
- ワークフロー自動化 ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Move data between tools
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-review
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 62/100
- 監査
- 74/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- No critical security issues found. Allowed-tools restrict commands to safe gza subcommands, AskUserQuestion, and Read.
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
Agent セーフティ v2
46/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
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
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- No critical security issues found. Allowed-tools restrict commands to safe gza subcommands, AskUserQuestion, and Read.
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 mhawthorne-gza-plan-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%20gza-plan-review%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-review%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/mhawthorne-gza-plan-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 gza-plan-review in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-review%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-plan-review/install
Install command: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-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/mhawthorne-gza-plan-review/install
LLM テキスト形式
/api/skills/mhawthorne-gza-plan-review/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=gza-plan-review&limit=3
Agent プロンプト
Use gza-plan-review for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-plan-review/install, then install with: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-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
Needs validation for Workflow automation
Agent ワークフローに追加する前に手動でリポジトリをレビューしてください。
スタック内の役割
検証が必要
主な適合
ワークフロー自動化
信頼ラベル
手動レビューが必要
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- ワークフロー自動化 ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 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 57/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 1 件
先にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- No critical security issues found. Allowed-tools restrict commands to safe gza subcommands, AskUserQuestion, and Read.
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、ワークフロー自動化 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
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
修正GitHub スター 11
スター/フォーク活動
修正スター 11、フォーク 1; 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
合格最終プッシュから 1 日
ライセンスの明確さ
合格MIT
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
- 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
- No critical security issues found. Allowed-tools restrict commands to safe gza subcommands, AskUserQuestion, and Read.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
- Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 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
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
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
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
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。
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
MoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
Cua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
概要
--- name: gza-plan-review description: Run an interactive quality gate for a plan task and produce a go or no-go recommendation before implementation allowed-tools: Bash(uv run gza show:*), Bash(uv run gza log:*), Bash(uv run gza history:*), AskUserQuestion, Read version: 1.0.0 public: true ---
# Gza Plan Review
Run an interactive plan quality gate for a specific plan task before implementation starts.
## Inputs
- Required: full prefixed plan task ID (for example, `gza-1234`)
If the user did not provide a task ID, ask for it before proceeding.
Use the full prefixed task ID for all `gza` commands.
## Process
### Step 1: Inspect the task with built-in gza commands
Run these commands with the provided task ID:
```bash uv run gza show <TASK_ID> uv run gza log <TASK_ID> uv run gza history --type plan --limit 10 ```
Use this output to verify: - task exists - task type is `plan` - task status (`completed` is required for a `Go` recommendation) - final plan output and any failure context - nearby plan/review history for dependencies and precedent
If the task is not found or is not a `plan` task, stop and return a no-go with corrective actions.
### Step 2: Run the interactive quality gate
Use AskUserQuestion to evaluate each gate area. Ask concise, targeted questions and confirm assumptions explicitly.
Gate areas: 1. Scope clarity - Is the problem statement specific? - Are boundaries and out-of-scope items explicit? - Are impacted components/files identified?
2. Acceptance criteria - Are there concrete, testable success criteria? - Are behavior, edge cases, and failure modes covered? - Is "done" unambiguous for implementation and review?
3. Risks - Are technical/product risks identified and ranked? - Are mitigation steps or fallback paths defined? - Are unknowns called out with a way to resolve them?
4. Dependencies - Are task dependencies (other gza tasks, systems, data, approvals) listed? - Are dependency states known (ready, blocked, unknown)? - Is sequencing clear enough to avoid rework?
5. Test strategy - Are required test types named (unit/integration/e2e as relevant)? - Are key scenarios and regressions enumerated? - Is verification command strategy clear for implementation work?
### Step 3: Score and decide
Assign each gate area one status: - `Pass` - sufficient for implementation - `Needs work` - gaps exist but are fixable - `Fail` - critical blocker
Decision rule: - `Go`: no `Fail` areas and at most one `Needs work` - `Go` also requires task status `completed` - `No-go`: any `Fail`, or two or more `Needs work`
### Step 4: Output recommendation and actions
Produce a concise report with:
1. Task context - Task ID, title/prompt, status, and inspected commands used
2. Gate results - One line per gate area: status + evidence
3. Recommendation - `Go` or `No-go` - One short rationale paragraph
4. Follow-up actions - Concrete next steps with owners and commands when possible - Reference existing gza commands to continue workflow: - `uv run gza show <TASK_ID>` - `uv run gza log <TASK_ID>` - For a `Go` recommendation, or if the operator wants to proceed despite prior concerns, use AskUserQuestion before giving the implement command: - Ask which tag(s) to attach with repeatable `--tag`; suggest inheriting the plan task's existing tags by default. - Ask whether this implement task should pass `--pr` to auto-create or reuse a GitHub PR after completion. - Thread the answers into the final queued command, for example: `uv run gza implement -q <TASK_ID> --tag <tag> [--pr]` - `uv run gza add --type plan "..."` (for remediation planning)
## Output template
Use this structure:
```text Plan Review: Task <TASK_ID>
Task Context - Type/Status: <type> / <status> - Prompt: <prompt> - Inspected with: gza show, gza log, gza history --type plan
Quality Gate - Scope clarity: <Pass|Needs work|Fail> - <evidence> - Acceptance criteria: <Pass|Needs work|Fail> - <evidence> - Risks: <Pass|Needs work|Fail> - <evidence> - Dependencies: <Pass|Needs work|Fail> - <evidence> - Test strategy: <Pass|Needs work|Fail> - <evidence>
Recommendation - <Go|No-go> - Rationale: <short rationale>
Follow-up actions 1. <action with command> 2. <action with command> 3. <action with command> ```
## Important notes
- Keep the gate interactive: ask questions before deciding if evidence is incomplete. - Use command output as primary evidence; do not guess hidden context. - Prefer no-go over ambiguous go when acceptance criteria or test strategy are weak. - If go is granted with one `Needs work`, include an explicit pre-implementation fix action.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年8月21日
判断の要約
検証が必要
最近のリポジトリ活動
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
gza-plan-review 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
A practical pick for a repeatable workflow: gza-plan-review: Run an interactive quality gate for a plan task and produce a go or no-go recommendation before implementation 11 stars https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-review?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for gza-plan-review: https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-review?ref=x Install: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-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
- mhawthorne
- 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 mhawthorne 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/mhawthorne-gza-plan-review)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-review)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-review/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-review)作者
mhawthorne
@mhawthorne
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 11
- 品質スコア
- 31/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月21日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 1
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。
信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 11修正
- スター/フォーク活動スター 11、フォーク 1; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません修正
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 日合格
- ライセンスの明確さMIT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コマンド実行範囲情報
関連スキル
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
37.0K スターMoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
88.5K スターCua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
21.4K スター