透過執行捕獲品質指標基準（測試、覆蓋率、類型錯誤、linting、死程式碼） 質量門並將結果儲存在記憶體中以進行回歸檢測。在功能啟動時使用， 在重構工作之前或在重大變更之後建立基準。觸發“捕獲基線”， “建立基準”，或在任何功能/重構工作開始時主動進行。與 pytest 一起使用 輸出、pyright 錯誤、ruff 警告、vulture 結果和用於基線儲存的記憶體 MCP 伺服器。
透過命令列快速安裝 quality-capture-baseline AI 技能到你的開發環境
來源：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)
透過執行捕獲品質指標基準（測試、覆蓋率、類型錯誤、linting、死程式碼） 質量門並將結果儲存在記憶體中以進行回歸檢測。在功能啟動時使用， 在重構工作之前或在重大變更之後建立基準。觸發“捕獲基線”， “建立基準”，或在任何功能/重構工作開始時主動進行。與 pytest 一起使用 輸出、pyright 錯誤、ruff 警告、vulture 結果和用於基線儲存的記憶體 MCP 伺服器。 來源：dawiddutoit/custom-claude。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/dawiddutoit/custom-claude --skill quality-capture-baseline透過執行捕獲品質指標基準（測試、覆蓋率、類型錯誤、linting、死程式碼） 質量門並將結果儲存在記憶體中以進行回歸檢測。在功能啟動時使用， 在重構工作之前或在重大變更之後建立基準。觸發“捕獲基線”， “建立基準”，或在任何功能/重構工作開始時主動進行。與 pytest 一起使用 輸出、pyright 錯誤、ruff 警告、vulture 結果和用於基線儲存的記憶體 MCP 伺服器。 來源：dawiddutoit/custom-claude。
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/dawiddutoit/custom-claude --skill quality-capture-baseline 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/dawiddutoit/custom-claude