Toolverse
All skills

empirical-validation

by toonight

Requires proof before marking work complete — no \

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Author
toonight
Category
Data Science
Views
2

About this skill

Requires proof before marking work complete — no \

How to use

  1. Zainstaluj skill empirical-validation w swoim agencie, dodając go do konfiguracji agenta jako dostępną umiejętność. 2. Przed zaznaczeniem jakiegokolwiek zadania jako ukończonego, zidentyfikuj kryteria weryfikacji — co powinno być prawdą po tej zmianie i jak to zaobserwować. 3. Wykonaj weryfikację odpowiednią do typu zmiany: dla zmian UI użyj browser_subagent do zrobienia zrzutu ekranu, dla API i konfiguracji uruchom polecenie (np. curl dla endpointu, npm run build dla buildu), dla zmian danych uruchom zapytanie pokazujące stan bazy. 4. Przechwyć rzeczywisty output lub zrzut ekranu jako dowód — nie wystarczy powiedzieć, że coś działa. 5. Dodaj dowód do dziennika projektu (.gsd/JOURNAL.md) pod danym zadaniem, włączając faktyczny output, nie tylko stwierdzenie typu "passed". 6. Porównaj zebrane dowody z kryteriami weryfikacji — jeśli output nie zgadza się z oczekiwanym rezultatem, zadanie nie jest ukończone i wymaga dalszych poprawek.

Related skills