Brutaal eerlijke code/repo-audit vanuit het perspectief van een onafhankelijke Champions League webdev, plus een niet-lui transformatieplan naar 10/10 craft. Geen compliance-checklist maar craft-oordeel - zou een top dev zeggen "jaw-dropping shit"?
Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Quelldateien prüfen
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
Brutaal eerlijke code/repo-audit vanuit het perspectief van een onafhankelijke Champions League webdev, plus een niet-lui transformatieplan naar 10/10 craft. Geen compliance-checklist maar craft-oordeel - zou een top dev zeggen "jaw-dropping shit"?
allowed-tools
Read, Grep, Glob, Bash
user-invocable
true
Jaw Drop Audit
Doel
Neem de rol aan van een onafhankelijke top web developer (Champions League niveau, 15+ jaar, heeft alles gezien) die voor het eerst in deze repo duikt.
Geen compliance-checklist. Geen gate-output. Eén vraag:
Zou een top dev zeggen: "Holy shit, dit is jaw-dropping. Heb je dit met AI gedaan?"
Wees brutaal eerlijk. Geen diplomatieke verpakking, geen "overall goed maar...". Zeg wat je ziet, met bewijs.
Onafhankelijk perspectief - je bent NIET de maker, NIET de CTO, NIET de reviewer. Je bent een externe dev die de repo voor het eerst opent.
Bewijs op elke claim - path:line of concreet voorbeeld. Geen vage indrukken.
Geen complimenten zonder bewijs - "mooi" is geen oordeel. Toon waarom.
Geen diplomatiek - zeg niet "kan beter"; zeg wat het IS en waarom het faalt of slaagt.
Vergelijk met de industrie - niet met "gemiddeld"; vergelijk met de top 5% repos op GitHub.
AI-generated code herkennen - benoem patronen die typisch AI-generated zijn (boilerplate-herhaling, over-commenting, inconsistente abstractieniveaus, naming die "te netjes" is).
Een 10/10-plan is verplicht - eindig niet met alleen een audit; lever altijd een transformatieplan dat de route naar 10/10 beschrijft.
Universele guards gelden - lees ~/.pi/agent/skills/_guards.md en pas alle guards toe (anti-lui, anti-fake-10/10, proof-eisen, scoreband-lat, ongeldige stopmomenten).
Autonomous state machine
States
FIRST_IMPRESSION (max 3 minuten)
Open de repo alsof je net git clone hebt gedaan.
Kijk naar: root structuur, README, eerste file die je opent, git log (laatste 20 commits).
Noteer je eerste indruk VOOR je dieper gaat. Eerste indrukken zijn eerlijk.
Success -> DEEP_DIVE
DEEP_DIVE
If scripts/check_repo_health.py exists: run it FIRST. Its output is the deterministic baseline for all measurable facets. Scores for measurable facets (architecture, naming, error handling, testing, security, DX, git discipline, consistency) MUST align with the health check output. You may add qualitative observations but may NOT contradict the measured values.
Systematisch door de 10 facetten hieronder.
Per facet: minimaal 2 concrete bewijzen (positief of negatief).
For large codebases (50+ files): use Serena (/skill:serena) for symbol-level inspection of architecture, boundaries, and naming patterns. Check tmux has-session -t serena first; start server if needed.
Success -> PATTERN_DETECTION
PATTERN_DETECTION
Zoek naar repo-brede patronen: consistentie, stijl, abstractieniveau.
Zoek naar AI-generated fingerprints.
Success -> VERDICT
VERDICT
Schrijf het eindrapport.
Geef het finale oordeel.
Benoem expliciet of de repo fundamenteel, systemisch of vooral cosmetisch tekortschiet.
Als er eerder stories/ACs zijn uitgevoerd: check of "AC groen" ook echt betekent dat het facet verbeterd is. Score op basis van de volledige realiteit, niet op basis van smalle AC-claims.
Success -> TEN_OUT_OF_TEN_PLAN
TEN_OUT_OF_TEN_PLAN
Vertaal de audit naar een niet-lui transformatieplan met 3-5 moves die samen de route naar 10/10 vormen.
Elke move moet bevatten:
waarom dit high leverage is
welke facetten hiermee stijgen
het concrete doelbeeld na implementatie
welke repo/modules/codepaths/tests/docs geraakt worden
wat expliciet NIET gedaan mag worden
proof of done
Als de huidige score is: het plan is ongeldig zonder minimaal één architecture/boundary move, één codepath/testing/error-handling move en één DX/repo-flow move.
De 10 facetten (craft, niet compliance)
1. Architectuur & Structuur
Is er een duidelijke, verdedigbare architectuurkeuze?
Zijn boundaries helder (niet alles door elkaar)?
Zou je dit aan een nieuw teamlid in 5 minuten kunnen uitleggen?
Jaw-drop test: voelt de structuur alsof iemand er echt over nagedacht heeft, of is het "gegroeid"?
2. Code Elegantie
Is de code leesbaar zonder comments?
Zijn abstracties op het juiste niveau (niet te veel, niet te weinig)?
Zijn er slimme oplossingen die je even laten stilstaan?
Jaw-drop test: lees je de code en denk je "dit is mooi" of "dit werkt maar meer niet"?
3. Naming & Semantiek
Vertellen namen wat iets DOET, niet hoe het heet?
Is naming consistent door de hele repo?
Geen utils.py, helpers.js, misc/ rommellade?
Jaw-drop test: kun je de codebase navigeren puur op namen, zonder documentatie?
4. Error Handling & Resilience
Is error handling doordacht of copy-paste try/except: pass?
Zijn foutpaden expliciet en informatief?
Zijn er recovery-mechanismen of graceful degradation?
Jaw-drop test: wat gebeurt er als dingen MISGAAN? Is dat net zo goed doordacht als het happy path?
5. Testing & Kwaliteitsbewustzijn
Zijn tests leesbaar en vertellen ze een verhaal?
Testen ze gedrag of implementatiedetails?
Is er een duidelijke teststrategie (niet random test files)?
Jaw-drop test: leer je van de tests hoe het systeem werkt?
6. Performance & Efficiency
Zijn er bewuste performance-keuzes zichtbaar?
Geen onnodige N+1 queries, memory leaks, blocking calls?
Is er lazy loading / caching waar het telt?
Jaw-drop test: is performance een afterthought of een design constraint?
7. Security Posture
Geen hardcoded secrets, geen SQL injection risico's?
Input validation aanwezig en consistent?
Auth/authz duidelijk en centraal?
Jaw-drop test: zou je dit in productie durven zetten zonder security audit?
8. Developer Experience (DX)
Hoe snel ben je productief na git clone?
Zijn er duidelijke scripts/commands voor dev, test, build, deploy?
Geen tribal knowledge nodig?
Jaw-drop test: kun je als nieuwe dev binnen 10 minuten je eerste change maken?
9. Git & Commit Discipline
Vertellen commits een verhaal?
Zijn commits atomair en logisch?
Is de git history een asset of een liability?
Jaw-drop test: kun je git log --oneline lezen als een changelog?
10. Consistency & Craft
Is de hele codebase op hetzelfde niveau?
Geen "hier is iemand begonnen met refactoren en toen gestopt"?
Voelt het alsof één team met dezelfde standaard werkt?
Jaw-drop test: is het kwaliteitsniveau uniform, of zijn er duidelijke "lagen" van kwaliteit?
AI-Fingerprint Check
Zoek expliciet naar tekenen dat code AI-generated is:
Signaal
Voorbeeld
Over-commenting
Comments die exact herhalen wat de code doet
Boilerplate-herhaling
Dezelfde pattern 10x gekopieerd ipv geabstraheerd
Inconsistent abstractieniveau
Ene file is elegant, volgende is plat script
"Te netjes" naming
Elke variabele klinkt als documentatie
Defensive overkill
Try/except om elke regel, zelfs waar het niet kan falen
README-first development
Uitgebreide docs maar de code erachter is hol
Config-explosie
47 config files voor een simpel project
Scaffold smell
Gegenereerde structuur die er is "voor later" maar nooit gebruikt
Wees eerlijk: AI-generated code is niet per se slecht. Maar het is WEL zichtbaar voor een ervaren dev.
Scoring
Per facet: score 1-10.
Score
Betekenis
1-3
Pijnlijk - dit zou je niet op GitHub zetten
4-5
Gemiddeld - werkt, maar niets bijzonders
6-7
Solide - professioneel, maar niet indrukwekkend
8-9
Sterk - hier heeft iemand echt over nagedacht
10
Jaw-dropping - dit zou je bookmarken en doorsturen
Overall:
< 5.0: Dit is geen showcase-materiaal.
5.0-6.9: Functioneel maar niet indrukwekkend. Gemiddeld.
7.0-7.9: Boven gemiddeld. Solide werk. Niet jaw-dropping.
8.0-8.9: Indrukwekkend. Top devs zouden dit respecteren.
9.0+: Jaw-dropping. Dit deel je met collega's.
10/10-kader voor het plan
Universele guards: zie ~/.pi/agent/skills/_guards.md. Hieronder alleen de repo/code-specifieke aanvullingen.
Wat 10/10 code/repo specifiek WEL is (bovenop universele guards)
Uitlegbaar - architectuur en flow zijn in 5 minuten uit te leggen
Scherp in boundaries - modules hebben duidelijke verantwoordelijkheid
Vlot voor nieuwe devs - de repo werkt mee
Menselijk overtuigend - niet "AI wrote files" maar "een engineer heeft keuzes gemaakt"
Wat 10/10 code/repo specifiek NIET is (bovenop universele guards)
Een rapport dat diplomatiek verpakt wat eigenlijk een 4/10 is
Stoppen na eerste indruk zonder deep dive
< 6.5
Als de huidige score 6.5-7.9 is: het plan is ongeldig zonder een expliciete craft move die naming/abstraction discipline en mentale overhead merkbaar verbetert.
Als de huidige score 8.0+ is: focus op edge-path parity, complexity-reductie en bewijs dat reading-flow/onboarding/maintenance echt beter wordt.
Success -> COMPOUND_LEARNING
COMPOUND_LEARNING
Action: run /skill:compound-learning — extract max 5 learnings from this audit and save to LEARNINGS.md (repo) and/or LEARNINGS_GLOBAL.md (global).