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sangrokjung
verification-engine

Use when verifying build/test/lint before commit, PR, or completion claims. Runs verification pipeline in fresh subagent context with auto-repair. Triggers on /handoff-verify, pre-commit check, build verification, test validation.

Overview

Publishersangrokjung
Repositoryclaude-forge
Skill nameverification-engine
Stars
853
Forks
183
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by sangrokjung on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Verification Engine AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/sangrokjung/claude-forge/tree/main/skills/verification-engine
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/sangrokjung/claude-forge.git /tmp/claude-forge
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/claude-forge/skills/verification-engine .claude/skills/verification-engine
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Verification Engine in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Verification Engine on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Verification Engine is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

검증 원칙

Iron Law, Gate Function, Common Failures 체크리스트는 rules/verification.md에 정의되어 있다. 이 스킬은 해당 원칙의 실행 엔진이다.


Overview

통합 검증 엔진 스킬은 /handoff-verify 커맨드의 핵심 동작을 정의한다. v5의 /verify 단독 커맨드에서 v6의 /handoff-verify 통합 커맨드로 진화하였다.

핵심 변경: Task 도구로 verify-agent 서브에이전트를 생성하여 fresh context에서 검증. /clear 없이도 편향 없는 검증이 가능하다.


Trigger Conditions

직접 호출

트리거설명
/handoff-verify핸드오프 + 기본 루프 검증 (최대 5회)
/handoff-verify --once핸드오프 + 단발 검증
/handoff-verify --loop 3핸드오프 + 3회 루프
/handoff-verify --security핸드오프 + 보안 검증 포함
/handoff-verify --coverage핸드오프 + 테스트 커버리지 분석
/handoff-verify --extract핸드오프 + 에러 추출/분류 모드
/handoff-verify --skip-handoff핸드오프 생략 + 검증만

자동 호출

상황동작
/commit-push-pr 실행 전--once 모드로 사전 검증
/orchestrate 검증 단계루프 모드로 자동 실행

Architecture (v6)

/handoff-verify 커맨드 (부모 컨텍스트)
   │
   ├── [1] handoff.md 자동 생성
   │     └── git diff 분석, 변경 의도 문서화
   │
   ├── [2] verify-agent 서브에이전트 생성 (Task 도구)
   │     └── Fresh context! (/clear 대체)
   │         │
   │         ├── handoff.md 읽기
   │         ├── 검증 파이프라인 실행
   │         ├── 실패 시 자동 수정 + 재시도
   │         └── 결과 반환
   │
   └── [3] 결과 수신 및 처리
         ├── PASS → handoff.md 정리, 다음 단계 안내
         └── FAIL → 에러 보고, 권장 조치 안내

v5 대비 아키텍처 변경

v5v6
/handoff → /clear → /verify/handoff-verify (단일 커맨드)
부모 컨텍스트에서 직접 검증서브에이전트가 fresh context에서 검증
/clear로 컨텍스트 손실부모 컨텍스트 보존
수동 3단계 워크플로우자동 1단계 워크플로우

Verification Pipeline

단계별 실행 순서 (verify-agent 내부)

[1단계] 환경 파악
   ├── handoff.md 읽기 (변경 의도)
   ├── git status / diff
   ├── 프로젝트 타입 감지
   └── 패키지 매니저 감지
         │
[2단계] 빌드 검증
   ├── npm run build / go build / cargo build
   └── 빌드 실패 시 → Fixable 자동 수정
         │
[3단계] 타입 검사
   ├── tsc --noEmit / mypy / go vet
   └── 타입 오류 → Fixable 자동 수정
         │
[4단계] 린트 검사
   ├── eslint / golangci-lint / clippy
   └── 린트 오류 → Fixable 자동 수정
         │
[5단계] 테스트 실행
   ├── npm test / go test / cargo test
   └── 실패 시 → 에러 분석 + 수정 시도
         │
[6단계] 코드 리뷰 (effort에 따라)
   ├── low: 건너뜀
   ├── medium: 변경 파일만
   ├── high: 변경 파일 + 의존성
   └── max: 전체 영향 분석
         │
[7단계] 보안 검토 (--security 또는 effort:max)
   └── security-reviewer 서브에이전트 연동

루프 동작 원리

[실행 #1]
   │ FAIL → Fixable 자동 수정 → 재실행
   │
[실행 #2]
   │ FAIL → Fixable 자동 수정 → 재실행
   │
[실행 #3~5]
   │ FAIL → 수정 시도 → 재실행
   │
[5회 실패]
   └── /learn --from-error 제안
       최종 에러 리포트 → 부모에게 반환

Fixable Auto-Repair

자동 수정 가능한 오류 9가지. 서브에이전트가 사용자 승인 없이 즉시 수정한다.

Fixable 목록

#유형감지 패턴수정 방법
1Missing ImportCannot find module, is not defined소스 검색 → import 문 추가
2Unused Importis defined but never usedimport 행 제거
3Lint (auto-fixable)eslint --fix 가능 항목eslint --fix 실행
4Type MismatchType '...' is not assignable타입 캐스팅 또는 인터페이스 수정
5Missing Return TypeMissing return type반환값에서 타입 추론 → 추가
6Formattingprettier / gofmt포매터 실행
7Missing DependencyCould not resolvepackage.json 확인 → 설치 제안
8Enum/Const MismatchExhaustive check 실패누락 케이스 추가
9Test SnapshotSnapshot mismatch스냅샷 업데이트 제안 (승인 필요)

수정 불가 항목 (사용자 판단 필요)

  • 로직 오류 (비즈니스 로직 변경)
  • 아키텍처 변경이 필요한 타입 오류
  • 테스트 로직 자체의 오류
  • 보안 취약점 (security-pipeline이 처리)

Effort별 동작 차이

effort빌드/타입/린트테스트코드 리뷰보안자동 수정
low실행실행건너뜀건너뜀import/lint만
medium실행실행변경 파일만패턴 매칭만Fixable 전체
high실행실행+ 의존성주요 패턴Fixable + 제안
max실행실행+ 전체 영향security-reviewerFixable + 아키텍처

Coverage Mode (--coverage)

/handoff-verify --coverage 실행 시 테스트 커버리지를 분석한다.

출력 형식

커버리지 리포트
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
전체:      72.3% (목표: 80%)
신규 코드:  45.2%
미커버 파일: 3개
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

미커버 함수:
  src/utils/parser.ts:parseConfig (0%)
  src/api/handler.ts:processRequest (12%)
  src/lib/cache.ts:invalidate (0%)

권장 테스트:
  1. parseConfig - 정상/비정상 입력 테스트
  2. processRequest - 요청/응답 통합 테스트
  3. invalidate - 캐시 무효화 단위 테스트

Extract Mode (--extract)

/handoff-verify --extract 실행 시 에러를 추출하고 분류한다.

분류 체계

카테고리설명예시
BUILD빌드/컴파일 오류Module not found
TYPE타입 시스템 오류Type mismatch
LINT린트/스타일 오류Unexpected any
TEST테스트 실패Expected X, received Y
RUNTIME런타임 오류Cannot read property
SECURITY보안 패턴Hardcoded credential

출력 형식

에러 추출 결과
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
총 에러: 12개
  BUILD:    3개 (Fixable: 2)
  TYPE:     4개 (Fixable: 3)
  LINT:     2개 (Fixable: 2)
  TEST:     2개 (Fixable: 0)
  SECURITY: 1개 (Fixable: 0)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
자동 수정 가능: 7/12 (58%)

Integration Points

/handoff-verify 커맨드

이 스킬은 /handoff-verify 커맨드의 핵심 로직을 정의한다. 커맨드 파일(commands/handoff-verify.md)이 이 스킬의 파이프라인을 실행한다.

verify-agent 에이전트

서브에이전트(agents/verify-agent.md)가 이 스킬의 파이프라인을 실제로 실행한다. 부모 컨텍스트와 분리된 fresh context에서 동작한다.

security-pipeline 스킬

--security 플래그 또는 effort:max 시 security-pipeline 스킬과 연동한다. 보안 검증 부분은 security-pipeline에 위임한다.

/learn 커맨드

5회 루프 실패 시 /learn --from-error를 자동 제안하여 에러 패턴을 CLAUDE.md에 기록한다.

/commit-push-pr 커맨드

커밋 전 사전 검증 게이트로 동작한다:

  • PASS: 모든 검증 통과 → 커밋 진행
  • WARN: 비치명적 이슈 존재 → 경고 후 계속
  • FAIL: 빌드/타입/테스트 실패 → 커밋 차단

Frequently asked questions

What does the Verification Engine AI skill do?

Use when verifying build/test/lint before commit, PR, or completion claims. Runs verification pipeline in fresh subagent context with auto-repair. Triggers on /handoff-verify, pre-commit check, build verification, test validation.

Why use Verification Engine on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Verification Engine is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Verification Engine in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/sangrokjung/claude-forge/tree/main/skills/verification-engine. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Verification Engine?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Verification Engine?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Verification Engine with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Verification Engine AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by sangrokjung under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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