Learn-skills.dev black-tortoise-agent-quality-scan

快速盤點近期改動的品質風險，利用 codacy / context7 / sequentialthinking 制定最小修正。Use when scanning recent changes for quality issues, running static analysis, or planning remediation with Codacy/Context7 tools.

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/NeverSight/learn-skills.dev

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/NeverSight/learn-skills.dev "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/data/skills-md/7spade/black-tortoise/black-tortoise-agent-quality-scan" ~/.claude/skills/neversight-learn-skills-dev-black-tortoise-agent-quality-scan && rm -rf "$T"

manifest: data/skills-md/7spade/black-tortoise/black-tortoise-agent-quality-scan/SKILL.md

source content

Black-Tortoise Agent Quality Scan Skill

使用時機

PR 前後，想快速列出高風險點（lint/type/test 失敗、API 誤用、層次違規）。
需要縮小改動面積並產出可執行的修正清單。

作業流程

範圍鎖定：用
```
search/changes
```
或 git diff 決定掃描檔案；若無 diff，聚焦當前功能目錄。
規則定位：依
```
docs/INDEX.md
```
讀取對應
```
AGENTS.md
```
/
```
README.md
```
，確認層次邊界與禁止事項。
問題蒐集：
- 啟用
```
codacy/*
```
  取得分析；記錄嚴重/高優先事項。
- 若有框架 API 疑慮，透過
```
context7/*
```
  查官方簽章。
拆解與排序：用
```
sequentialthinking/*
```
產出最小修正步驟（先高風險、低成本）。
建議修正：針對每項問題給出最小可執行修正與檔案路徑；避免跨層改動。
驗證：建議執行
```
pnpm run lint
```
、
```
pnpm run architecture:gate
```
、相關 tests（除非要求，不自動執行）。

輸出格式

假設/風險 → 問題清單（含檔案鏈結） → 建議修正步驟 → 建議驗證。
標註若需使用者決策的項目（如變更 API、調整設定）。

禁止事項

以增加範圍為代價的過度修正；保持最小改動。
引入 RxJS 狀態管理或
```
as any
```
。
破壞層次單向依賴或跨能力深層 import。