Provide implementations of advanced data structures
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter1,8412026年9月17日 更新
無料GitHub で公開
verification-before-completion
Evidence requirement enforcement ensuring all claims are backed by logs, test results, or exit codes. Zero = success, non-zero = failure. No guessing allowed.
含まれるファイル（2）
- SKILL.md1.3 KB
- README.md314 B
SKILL.md（原文）
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Rules
- Never claim "should work" without evidence
- Never claim success without exit code 0
- Never claim a bug is fixed without reproduction failure
- Always capture and report exit codes
- Always run the full test suite, not just targeted tests
- Use timeout guards (
timeout 60s) to prevent hanging
When to Use
- Before completing any BUILD workflow step
- Before claiming a DEBUG fix is verified
- Before approving a REVIEW result
- Before marking any task as done
Agents Used
integration-verifier(primary consumer)component-builder(TDD evidence)bug-investigator(fix evidence)
レビュー
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
同じリポジトリのスキル
概要と使いどころ
Fresh adversarial code review with binary PASS/FAIL verdicts, evidence citations, and anchoring bias prevention via fresh reviewer spawning.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter1,8412026年9月17日 更新
WASM-based instant code transforms for simple tasks, achieving 352x speedup over LLM inference with zero cost.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter1,8412026年9月17日 更新
Coordinate Crew (persistent) and Polecat (transient) agents using Gas Town's hook-based work distribution and GUPP principle.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter1,8412026年9月17日 更新
Generate visual representations of algorithm execution
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter1,8412026年9月17日 更新
Hierarchical coordination and drift detection with frequent checkpoints, shared memory coherence validation, role specialization enforcement, and short task cycles.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter1,8412026年9月17日 更新