Menu
实现前 5 维度置信度打勾（去重/架构/官方文档/OSS 参考/根因），≥90% 才准开工。100-200 token 省 5K-50K token。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
Claude 用 codex CLI 做差异化对抗审查 + Layer 2 二审 + auto-fix 全链路。**v2.8.0 起流式 streaming**：codex 思考过程实时事件流（onEvent 回调每个 thread.started / item.completed / turn.completed），idle-timeout（90s 没新事件才算卡死）替代固定 totalTimeout。runCodexAudit 是 async，要 await。三层架构：Layer 1 codex (OpenAI) 流式产 finding → Layer 2 finding-validator subagent (Claude fresh) 独立复现 → Layer 3 通过自动 Edit 修不询问用户。触发：/plan 完成 / /implement 大改动 / /review 3 路并行 / /pr 4 路 PR 预检。codex 是不同模型 = 不同盲区，跟 Claude 互补不替代。**全自动 — 用户从不需要手动管 codex**。
Claude 自动接管用户级跨项目敏感配置（personal API key / 个人 PAT / git 全局身份 / 跨项目 SSH host）。触发：用户提到跨项目通用 secret、或 project-vault 检测到条目应提升到用户级、或用户问'跨项目共用 secret 放哪'。写 ~/.claude/USER_VAULT.md，hook 自动 sync 到 .user-env.{sh,ps1} + git --global + ~/.ssh/config。与 project-vault 分工：本 skill 跨项目，project-vault 单项目。
Claude 主动沉淀用户跨项目偏好到 ~/.claude/CLAUDE.md，post-hook 自动 commit+push 到 dotfiles repo 跨设备同步。触发：用户说'记下这个偏好 / 沉淀到 CLAUDE.md / 把这个习惯加进去'、用户连续多次重复同样反馈（'又忘了'）、或做了跨项目通用决策（'以后所有项目都用 zod'）。仅追加不覆盖。与 continuous-learning-v2 分工：本 skill 主动显式沉淀偏好，learning-v2 被动观察行为。
Claude 自动维护 docs/SCHEMA.md。触发：用户提到表结构（'加 users 表，字段 email/password'）、写改 ORM 模型（Prisma/SQLAlchemy/TypeORM）、写改 migration SQL、或问'数据库表结构在哪'。不存在自动建（从 ORM 抽骨架），存在直接 Edit 加表/字段；业务含义缺失填 '_TODO_' 占位。与 architecture-decision-records 分工：本 skill 记结构现状，ADR 记选型决策（如选 Postgres）。
Claude 自动维护开发实时流水日志 docs/CHANGELOG-DEV.md，记**正在发生**的需求/进度/坑/下一步。触发：用户讲新需求或改主意（◇）、Claude 完成 ≥30 行或跨文件改动（✓）、遇 blocker（⚠）、决定下一步（→）。与 git log（已落盘代码）/ ADR（终态决策）/ SCHEMA（结构）/ mistakes（bug 根因）分工——本 skill 记进行中状态。每条 ≤5 行倒序。
Claude 自动接管项目级敏感配置（API key / DB 密码 / 部署 IP / SSH / token）。触发：用户在对话里说出任何 secret 或 IP、或代码里硬编 secret、或问 '.env 怎么放 / token 存哪'。写 .claude/PROJECT_VAULT.md，hook 自动 sync 到 .env.local + .env.example + ~/.ssh/config + SECRETS-INDEX.md，强制 .gitignore。与 user-vault 分工：本 skill 单项目，跨项目用 user-vault。
| name | confidence-check |
| description | 实现前 5 维度置信度打勾（去重/架构/官方文档/OSS 参考/根因），≥90% 才准开工。100-200 token 省 5K-50K token。 |
在开始实现之前评估置信度，防止错方向返工。
硬门槛：总分 ≥ 90% 才准开工。
实现任何任务之前调用，确保：
按下面 5 个维度打分（0.0-1.0），加权求和。
检查：在当前代码库搜同类功能
# 用 Grep 找相似函数
# 用 Glob 找相关模块
检查：技术栈是否一致
读 CLAUDE.md、PLANNING.md、AGENTS.md
确认沿用现有模式（ORM、cache、queue、HTTP client）
避免无必要地引入新依赖
✅ 复用现有栈（比如 Pydantic + FastAPI + SQLAlchemy + Redis）→ 过
❌ 无理由引入新框架 → 不过
检查：动手前读官方文档
Context7 MCP 查最新官方文档
Exa MCP 做技术发现与对比
WebFetch 直接拉文档 URL
确认 API 签名 / 版本兼容 / 弃用警告
✅ 官方文档已核对 → 过
❌ 靠训练数据猜 → 不过
检查：有没有靠谱的 OSS 参考
搜 GitHub 找相近实现
核对是否真有 tests / 近期提交 / 合理 star 数
避免拿 demo / POC 当生产参考
✅ 找到可工作的 OSS 参考 → 过
❌ 没找到同类实现 → 不过
检查：真问题定位了吗？
分析错误信息 / stack trace / 日志
区分症状和根因
确认不是在治标
✅ 根因清楚 → 过
❌ 只看到症状 → 不过
Total = Check1 (25%) + Check2 (25%) + Check3 (20%) + Check4 (15%) + Check5 (15%)
Total ≥ 0.90: ✅ 开工
0.70 ≤ Total < 0.90: ⚠️ 先列出备选方案 / 追问用户
Total < 0.70: ❌ STOP，补上下文再来
📋 Confidence Checks:
✅ No duplicate implementations found
✅ Uses existing tech stack (FastAPI + Pydantic + SQLAlchemy)
✅ Official documentation verified (Context7: FastAPI 0.115)
✅ Working OSS implementation found (github.com/xxx/yyy, 3.2k stars)
✅ Root cause identified (N+1 query in repo layer)
📊 Confidence: 1.00 (100%)
✅ High confidence — proceeding to implementation
Token 账：100-200 token 的置信度检查，省下 5,000-50,000 token 的返工。
错方向返工的平均成本（3-10 次 edit + 1 次 review + 1 次 refactor）≈ 20,000-50,000 token；前置检查 200 token 以内就能拦下绝大多数风险。
/tdd 前：先跑 confidence-check，不到 90% 先补齐再写测试/implement 前：plan 产出后、动手前，跑一次确认/plan 产出后：plan 里的技术选型通过 confidence-check 才进 implement 阶段confidence < 0.7 时：切到 /prd 或 product-lens skill 补需求侧上下文