Claude-skill-registry knowledge-validator
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/data/knowledge-validator" ~/.claude/skills/majiayu000-claude-skill-registry-knowledge-validator && rm -rf "$T"
manifest:
skills/data/knowledge-validator/SKILL.mdsource content
Knowledge Validator
pce-memory + shirushiを活用した5種類の検証ワークフロー。
前提条件
- pce-memoryがReady状態であること
- shirushiが設定済みであること(トレーサビリティ検証時)
クイックスタート
1. 矛盾チェック
1. pce_memory_activate(scope=["project"], q="対象キーワード") 2. 関連Claimを取得 3. 各Claim間の論理的整合性を検証 4. 矛盾発見時はpce_memory_feedback(signal="outdated")
2. 意思決定チェック
1. pce_memory_activate(q="決定 ADR policy") 2. 決定間の依存関係を確認 3. 新決定と既存決定の競合を検出
3. リアルタイムチェック
1. 作業開始: pce_memory_observe(source_type="chat", content="開始状態") 2. マイルストーン: pce_memory_activate→期待値と比較 3. 逸脱検出時: 即時報告
4. 成果物チェック
1. pce_memory_activate(q="要件 仕様 spec") 2. 要件リストを抽出 3. 成果物と要件を1:1照合 4. カバレッジレポート生成
5. トレーサビリティチェック(shirushi統合)
1. shirushi lint で Doc-ID整合性確認 2. scripts/trace_doc_code.py でコード内参照を収集 3. Doc-ID ↔ Code 照合マトリクスを生成 4. pce-memoryにRelation登録
shirushi Doc-ID形式
.shirushi.ymlで定義されたID形式を使用。例:
DOC-REQ-0001-A │ │ │ └─ チェックサム(mod26AZ) │ │ └────── 連番(スコープ内) │ └────────── 種別(REQ/SPEC/ADR等) └────────────── コンポーネント
コード内参照形式
// @shirushi DOC-REQ-0001-A export function authenticate() { ... }
検証レポート形式
## 検証レポート | 項目 | 状態 | 詳細 | |------|------|------| | 要件A | ✅ | 実装済み | | 要件B | ⚠️ | 部分的実装 | | 要件C | ❌ | 未実装 | カバレッジ: X/Y (Z%)
詳細ワークフロー
- 矛盾チェック詳細: contradiction-check.md
- 意思決定追跡: decision-tracking.md
- リアルタイム検証: realtime-validation.md
- 成果物検証: deliverable-check.md
- トレーサビリティ: traceability.md