Динамически проверяйте, соответствует ли реализованная база кода архитектурным решениям, задокументированным в файлах планов. Используйте при проверке соответствия реализации документам планирования, проверке отклонений архитектуры или подготовке к обзорам архитектуры.
Быстро установите AI-навык architecture-validation в вашу среду разработки через командную строку
Источник: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Dynamically validate that the implemented codebase matches architectural decisions documented in plan files.
Key Principle: Be architecture-agnostic. Work with ANY project structure.
See workflow.md for detailed phases and dimensions.md for validation categories.
Динамически проверяйте, соответствует ли реализованная база кода архитектурным решениям, задокументированным в файлах планов. Используйте при проверке соответствия реализации документам планирования, проверке отклонений архитектуры или подготовке к обзорам архитектуры. Источник: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill architecture-validationДинамически проверяйте, соответствует ли реализованная база кода архитектурным решениям, задокументированным в файлах планов. Используйте при проверке соответствия реализации документам планирования, проверке отклонений архитектуры или подготовке к обзорам архитектуры. Источник: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill architecture-validation После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory