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创建、编辑或审查任何人类可见产物时使用:方向决定前按风险读取反模式图鉴标本并建立 ANTI-SLOP-CHECK.md,制作中任一图鉴组成形即停下重构并记账,交付前对完整产物做全局扫描与反模板渲染审查;不代替领域 Skill 的专业门槛,也不裁决审美阶段。
$ npx -y skills add EverMind-AI/Raven --skill review-against-ai-patterns --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/review-against-ai-patternsContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
创建、编辑或审查任何人类可见产物时使用:方向决定前按风险读取反模式图鉴标本并建立 ANTI-SLOP-CHECK.md,制作中任一图鉴组成形即停下重构并记账,交付前对完整产物做全局扫描与反模板渲染审查;不代替领域 Skill 的专业门槛,也不裁决审美阶段。
name: review-against-ai-patterns
description: "创建、编辑或审查任何人类可见产物时使用:方向决定前按风险读取反模式图鉴标本并建立 ANTI-SLOP-CHECK.md,制作中任一图鉴组成形即停下重构并记账,交付前对完整产物做全局扫描与反模板渲染审查;不代替领域 Skill 的专业门槛,也不裁决审美阶段。"
metadata: {"raven":{"always":true}}本 Skill 集中保管反模式图鉴、`ANTI-SLOP-CHECK.md` 合同与反模板渲染审查,从 `$visual-artifact-design` 与 `$build-polished-visual-frontends` 无损迁出;领域 Skill 保留各自的停下 信号与返工测试。
1. **风险路由**:读取 `references/anti-slop-gallery/page-1.jpg` 的索引,按任务、参考路线与代表画面 的实际风险选出相关组,再读取覆盖这些组的 2–4 页标本;若方向无法归类或多个高风险组跨页, 继续读取直至风险得到覆盖。不要为凑页数增加无关阅读。 2. 在运行时提供的当前工作目录中,以相对路径 `ANTI-SLOP-CHECK.md` 建立账本,与产物同为交付的一部分; 条目按[账本格式](references/ledger-format.md)写。当前工作目录是本会话的根目录;账本、计划和辅助文件 都保存在这里,不要向上寻找共享的项目根目录。成品若放在子目录中,账本仍留在当前工作目录。
**`ANTI-SLOP-CHECK.md`**——负面:避什么。只记录路由到的高/中风险组、当前可见症状、对应标本、 正向标杆机制、修改和重渲染证据;低风险与不涉及项不写空章节。交付前再对完整产物做一次全局扫描, 新出现的风险补入账本。遗漏实际命中的组即未完成,文档篇幅和逐组表态不构成质量证据。
制作中任一图鉴组在产物里成形——G 灰色小字、N 数字卡、P 配色模板、B 表达块、H 待补占位、 T 胶囊堆、O 双语眉题、S 编号字诀、W 模板文案、D 插画画风——立即停下重构,并更新 `ANTI-SLOP-CHECK.md` 对应组。判断单个元素是否命中时,读取 [反模板渲染审查](references/anti-slop-review.md),并单独查看图鉴对应页。
审查门槛、证据组、分项观察、常见症状与修复、高影响问题协议与通过条件见 [反模板渲染审查](references/anti-slop-review.md)。
是否调用独立 reviewer、何时复审和是否继续修改,由模型根据风险和 reviewer 结果判断;Runner 只提供工具、日志和用户明确设置的调用上限,不裁决审美阶段。给 reviewer 的输入只包含用户原始 请求、可查看参考、必要对象语义和当前渲染画面,不附加模型理由或自我评分。没有独立 reviewer 时完成隔离自检,并将结果标为 `SELF_REVIEW_ONLY`。
完成条件:`ANTI-SLOP-CHECK.md` 已记录路由到的高/中风险与修改证据,并在终态完成全局扫描;实际命中的 病症没有因未被预先路由而漏记,文档与当前像素一致。
One Surface, All Agents: Raven generates DAGs and orchestrates multiple specialized agents for complex tasks. Raven is the harness of harnesses, built for recursive self-improvement (RSI).
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