実行して品質メトリクスのベースライン (テスト、カバレッジ、型エラー、lint、デッドコード) をキャプチャします。 ゲートの品質を高め、回帰検出のために結果をメモリに保存します。機能の開始時に使用します。 リファクタリング作業の前、またはベースラインを確立するための大きな変更の後。 「キャプチャベースライン」でトリガー、 「ベースラインを確立する」、または機能/リファクタリング作業の開始時に積極的に実行します。 pytestで動作します 出力、著作権エラー、ラフ警告、ハゲタカの結果、ベースライン ストレージ用のメモリ MCP サーバー。
コマンドラインで quality-capture-baseline AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: dawiddutoit/custom-claude。
Establish a quality metrics baseline at the start of a feature or refactor so that subsequent quality gate runs can detect regressions. This skill is a critical component of the project's regression detection strategy.
When: At feature start (task 0) or before refactor work
Scenario: Not in a git repository (or git not available)
実行して品質メトリクスのベースライン (テスト、カバレッジ、型エラー、lint、デッドコード) をキャプチャします。 ゲートの品質を高め、回帰検出のために結果をメモリに保存します。機能の開始時に使用します。 リファクタリング作業の前、またはベースラインを確立するための大きな変更の後。 「キャプチャベースライン」でトリガー、 「ベースラインを確立する」、または機能/リファクタリング作業の開始時に積極的に実行します。 pytestで動作します 出力、著作権エラー、ラフ警告、ハゲタカの結果、ベースライン ストレージ用のメモリ MCP サーバー。 ソース: dawiddutoit/custom-claude。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/dawiddutoit/custom-claude --skill quality-capture-baseline実行して品質メトリクスのベースライン (テスト、カバレッジ、型エラー、lint、デッドコード) をキャプチャします。 ゲートの品質を高め、回帰検出のために結果をメモリに保存します。機能の開始時に使用します。 リファクタリング作業の前、またはベースラインを確立するための大きな変更の後。 「キャプチャベースライン」でトリガー、 「ベースラインを確立する」、または機能/リファクタリング作業の開始時に積極的に実行します。 pytestで動作します 出力、著作権エラー、ラフ警告、ハゲタカの結果、ベースライン ストレージ用のメモリ MCP サーバー。 ソース: dawiddutoit/custom-claude。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/dawiddutoit/custom-claude --skill quality-capture-baseline インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/dawiddutoit/custom-claude