code-quality
Shared clean-code / DRY / KISS / YAGNI standards and stack-specific smells for the React 19 + TypeScript + Rust (Tauri 2) monorepo. Library consumed by the code-quality-reviewer and code-quality-author agents.
Asset-Profil
Recherche und Wissensarbeit
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
Szenario
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Agent-Fit
Claude Code + CLI + Codex
Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.
Installieren
Bereit
npx skills add saeedkolivand/ai-job-hunter-app --skill code-quality
Wartung
Aktuell
1 Tage seit dem letzten Push
Risiko
Prüfung nötig
Repository license is undetermined (NOASSERTION); no explicit license for the skill content.
GitHub-Qualität
48
63/100 Qualität · 68/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
Repository license is undetermined (NOASSERTION); no explicit license for the skill content. · Skill is tightly coupled to a specific tech stack (React 19 + TS + Rust/Tauri), limiting reuse outside that context, though it's clearly scoped.
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
VielversprechendUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Vertrauen
Nur SandboxNützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
OpenAgentSkill Trust Score v5
Menschliche Prüfung vor Installation
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Stars
48 GitHub-Stars
Repository-Aktivität
48 Stars und 3 Forks
Wartung
1 Tage seit dem letzten Push
Lizenz
NOASSERTION
Installieren
npx skills add saeedkolivand/ai-job-hunter-app --skill code-quality
Installationssicherheit
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsfläche
shell or command execution, network or browser access
Agent-Ergebnisse
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Dokumentation
Usable metadata, review docs
Risikoübersicht
Vor Produktion prüfen
- Repository license is undetermined (NOASSERTION); no explicit license for the skill content.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 48 GitHub stars
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
- RAG and knowledge-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Chunk documents
Geeignete Agents
Installationsentscheidung
- Befehl
- npx skills add saeedkolivand/ai-job-hunter-app --skill code-quality
- Richtlinie
- Prüfen
- Menschliche Prüfung
- Ja
Vertrauen und Risiko
- Vertrauen
- 60/100
- Audit
- 75/100
- Risikoebene
- Prüfung nötig
Ergebnis-Loop
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- Event-ID
- resolve
- Ergebnisse
- 5
Installationsbefehl
npx skills add saeedkolivand/ai-job-hunter-app --skill code-qualityNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- Repository license is undetermined (NOASSERTION); no explicit license for the skill content.
- Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
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
47/100 · Automatische Installation vermeiden
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
Hoch
Shell- oder Befehlsausführung
Die Skill-Metadaten verweisen auf Terminal-, CLI-, Shell-, Subprozess- oder Befehlsausführungs-Workflows.
Mittel
Netzwerkzugriff
Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.
Mittel
Dateisystemzugriff
Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.
- Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
- Repository license is undetermined (NOASSERTION); no explicit license for the skill content.
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 saeedkolivand-code-qualityAgent-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%20code-quality%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20code-quality%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/saeedkolivand-code-quality/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 code-quality in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20code-quality%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/saeedkolivand-code-quality/install
Install command: npx skills add saeedkolivand/ai-job-hunter-app --skill code-quality
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/saeedkolivand-code-quality/install
LLM-Textformat
/api/skills/saeedkolivand-code-quality/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=code-quality&limit=3
Agent-Prompt
Use code-quality for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/saeedkolivand-code-quality/install, then install with: npx skills add saeedkolivand/ai-job-hunter-app --skill code-qualityRegistry-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/saeedkolivand-code-quality
LLM-Text
/api/registry/manifest/saeedkolivand-code-quality?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/saeedkolivand-code-quality
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20code-quality%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
RAG and knowledge
Use-Case-Tags
Plattformen
Claude Code
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 75/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Fallback candidate for RAG and knowledge
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rolle im Stack
Fallback-Kandidat
Primäre Eignung
RAG and knowledge
Vertrauenslabel
Zuerst prototypisieren
Installationspfad
Befehl bereit
Verwenden wenn
- RAG and knowledge-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
Evidenz
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- Qualitätsprofil 63/100
- 1 OpenAgentSkill-Interaktionen
zuerst prüfen
- Low GitHub adoption signal
- Repository license is undetermined (NOASSERTION); no explicit license for the skill content.
Implementierungspfad
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine RAG and knowledge-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
Nur Sandbox
Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
GitHub-Akzeptanz
Prüfen48 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Prüfen48 Stars und 3 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Bestanden1 Tage seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
BestandenNOASSERTION
Positive Signale
- KI-Prüfung genehmigt
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Kürzlich gewartetes Repository
- Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
- Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf
Vor Installation prüfen
- Repository license is undetermined (NOASSERTION); no explicit license for the skill content.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 48 GitHub stars
- Stars/forks activity: 48 stars, 3 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
- Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich
Empfohlene Aktion
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Qualitätsprofil
Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
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.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
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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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Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
Übersicht
--- name: code-quality description: Shared clean-code / DRY / KISS / YAGNI standards and stack-specific smells for the React 19 + TypeScript + Rust (Tauri 2) monorepo. Library consumed by the code-quality-reviewer and code-quality-author agents. disable-model-invocation: true ---
# Code Quality Standards
Standards for a pnpm/Turbo monorepo: React 19 + TypeScript frontend, Rust (Tauri 2) backend. The reviewer reports violations against this; the author fixes against it. Both apply the judgment below — these are heuristics, not a linter.
## Severity
- **High** — bugs in waiting: real logic duplication that will drift; a function doing >1 job over shared mutable state; `any`/unchecked casts hiding type holes; `unwrap()`/`expect()`/`panic!` on fallible paths in non-test Rust; swallowed errors. - **Medium** — friction: functions >~50 lines or nesting >3; unclear names; magic numbers/strings; prop drilling; repeated literals; dead params. - **Low** — polish: comment-as-deodorant, inconsistent ordering, minor naming, anything the formatter already owns.
## Principles — and where they backfire (do NOT over-apply)
- **DRY**: dedupe _knowledge_, not coincidental similarity. Two blocks that look alike but change for different reasons stay separate — a wrong abstraction costs more than duplication. Don't unify before the third occurrence, and only when the rule is truly the same. - **KISS / YAGNI**: prefer the boring direct solution. Strip speculative generality — flags, params, hooks, and layers with one caller. Never add abstraction "for later." - **Single responsibility**, not dogmatic SOLID. Split when there are two reasons to change, not to hit a line count. - Net result must be _simpler_. A change that adds indirection, interfaces, or files without removing real complexity is a regression — record it as "considered, rejected," don't ship it.
## Stack smells
React/TS:
- A component doing fetch + state + formatting + render → extract a hook / presentational split. - State derivable from props or other state (compute, don't store); effects syncing state that should be derived. - Over-memoization (`useMemo`/`useCallback` with no measured need) as much as missing memo on a hot path. - `any`, `as` assertions, stringly-typed unions → discriminated unions / generics. Enum where a union literal is simpler. Non-null `!` masking a real nullable; `// @ts-ignore`. - Prop drilling >2 levels → context or composition. Exported types/components with no consumer. Rust/Tauri: - `unwrap`/`expect`/`panic!` on I/O, parse, lock, or command paths → `Result` + `?` + a real error enum (thiserror). - Clone-happy code where a borrow works; `String` params that should be `&str`. - Fat command handlers → push logic into testable fns; keep `#[tauri::command]` thin. `unsafe` without a justifying comment. Cross-cutting: duplicated literals/config → one const/module; magic numbers → named; deep nesting → guard clauses / early returns; a boolean param gating two behaviors → split the function.
## External standards & best-practices (verified 2026-06-19)
These are **tensions to manage, not rules to obey**.
- **SOLID** — SRP/OCP/LSP/ISP/DIP guide module boundaries; apply where they cut coupling, not reflexively. https://martinfowler.com/bliki/ - **DRY** — dedupe _knowledge_, not coincidentally-similar code; premature DRY couples unrelated call sites. https://martinfowler.com/bliki/BeckDesignRules.html - **KISS / YAGNI** — simplest thing that works; DRY routinely **collides with KISS** → prefer the clearer code; add abstraction at the _second_ real use (rule of three). https://martinfowler.com/bliki/Yagni.html - **AHA (Avoid Hasty Abstractions)** — the current critique of over-abstraction: a wrong abstraction costs more than duplication; inline a leaky abstraction back before re-splitting. https://kentcdodds.com/blog/aha-programming · https://sandimetz.com/blog/2016/1/20/the-wrong-abstraction - Smallest behavior-preserving diff; **name the trade-off** (coupling↔reuse, simplicity↔flexibility) rather than citing an acronym.
**Common mistakes:** citing DRY to justify a shared abstraction over two superficially-similar but semantically-unrelated blocks (premature coupling); treating SOLID/YAGNI as pass/fail gates → ceremony (interfaces with one impl, factories for one type).
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- NOASSERTION
- Letzte Aktualisierung
- 20. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 20. Aug. 2026
Entscheidungsübersicht
Fallback-Kandidat
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 77/100
- 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 code-quality, bereit für einen manuellen X-Post.
A practical pick for source-backed research: code-quality: Shared clean-code / DRY / KISS / YAGNI standards and stack-specific smells for the React 19 + TypeScript + Rust (Tauri 2) m... 48 stars https://www.openagentskill.com/skills/saeedkolivand-code-quality?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
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Quelle des Eintrags
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- Ersteller
- saeedkolivand
- Indexiert von
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saeedkolivand
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Plattform-Fit
Gesundheitssignale
- GitHub-Stars
- 48
- Qualitätswert
- 35/100
- Letzter GitHub-Push
- 20. Aug. 2026
- Framework-Hinweise
- Unbekannt
- OpenAgentSkill-Aufrufe
- 1
- Installationskopien
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Vertrauen & Sicherheit
Nur Sandbox
- GitHub-Akzeptanz48 GitHub-StarsPrüfen
- Star-/Fork-Aktivität48 Stars und 3 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
- Aktuelle Wartung1 Tage seit dem letzten PushBestanden
- LizenzklarheitNOASSERTIONBestanden
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- Abhängigkeits-/Laufzeitrisikonetwork or browser surfaceBestanden
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