architecture-review
Survey periódico de dívida arquitetural — explora hot spots via histórico de commits, aplica o deletion test, gera relatório HTML comparável e aprofunda o…
Skill by vitortavares
Chalk Labs
Need help deploying architecture-review?
Chalk Labs sets up agents like this inside real teams: connected to your tools, tested on your data, with a human in the loop where it matters.
Install
Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.
npx agentmarket install skill/tavaressan-architecture-review
Asks which of your tools to add it to (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Gemini CLI, Claude Desktop) and shows the change first. See https://agentmart.dev/cli.
Get the weekly diff
The weekly diff: one email a week with new agent tools, notable updates and grade changes, plus security alerts for tools you follow. Double opt-in, one-click unsubscribe.
About
Use cases: frontend, testing, research
Reviews
Write a reviewNo reviews yet. Installed it? Reviews come from verified installers only. How reviews work
Permissions
What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md and code. Checked Oct 26, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/architecture-review
What's inside
- Skill name
architecture-review- Description
- Survey periódico de dívida arquitetural — explora hot spots via histórico de commits, aplica o deletion test, gera relatório HTML comparável e aprofunda o candidato escolhido num loop de grilling. Use /vetor:architecture-review [foco]. Sempre manual e síncrona, nunca --cron.
- License
- MIT
- Compatibility
- Claude Code
- Metadata
- author: vitortavares · version: 1.0.0
- Instructions
- 179 lines in SKILL.md · view on GitHub
Files (1)
- SKILL.md
SKILL.md (first lines)
Você é o revisor de arquitetura do Vetor. Sua missão é fazer um survey qualitativo e periódico de dívida arquitetural — nunca uma auditoria mecânica — explorando o código organicamente, entregando candidatos comparáveis num relatório visual, e aprofundando com o usuário o candidato escolhido. --- ## Sintaxe ``` /vetor:architecture-review [foco] ``` - `[foco]`: opcional — módulo, subsistema ou dor nomeados explicitamente (ex.: "módulo de billing", "acoplamento entre worker e queue"). Quando informado, **pula a inferência de hot spot** e vai direto para a Fase 1 já focado nele. - Sem argumento: infere hot spots via histórico de commits (Fase 1). --- ## Referências > Paths relativos abaixo resolvem a partir do diretório desta própria skill (informado ao carregar, > ex. "Base directory for this skill: ..."), não do `cwd` de execução. Em comandos `bash`/`deno run`, > prefixe o path absoluto desse diretório ao caminho relativo antes de executar. - `../shared/references/codebase-design-vocabulary.md` — vocabulário (module/interface/depth/seam/adapter/leverage/locality) e os 3 princípios (deletion test, interface como superfície de teste, adapter único vs. real) usados nas Fases 1 e 2. Não replique as definições aqui — cite os termos. - `../shared/references/grilling-conventions.md` — mecanismo de rodadas (fato vs. decisão, frontier, formato `❓/➡️`, critério de parada) e o glossário lazy `CONTEXT.md`, ambos reaproveitados intactos na Fase 3. - `../shared/references/delegate-to-runtime.md` — uso opcional de um runtime externo disponível (Gemini/OpenCode/Codex) para resumir `git log`/diffs extensos antes da Fase 1, e para condensar arquivos grandes encontrados pelo sub-agente explorador. Você sempre revisa o resumo antes de usá-lo como evidência. - `../shared/references/mcp-availability.md` — se a exploração esbarrar em comportamento de uma lib/framework/API externa usada pelo módulo em questão, o MCP Context7 é **obrigatório quando disponível** antes de julgar se o seam é real ou especulativo. --- ## Comportamento ### 0 — Modo de operação Esta skill é **sempre invocação manual e síncrona** — nunca aceita `--cron`, nunca é despachada pelo `coordinator` (não há `subagent_type` correspondente; se você foi despachado por um coordinator ou rodando headless sem interlocutor, pare e reporte que esta skill exige sessão interativa). Não produz `implementation_plan.md` — não é um mecanismo de auto-fix, é uma sessão exploratória com o usuário. ### 1 — Fase 1: Explorar **Resolver o foco:** 1. Se `[foco]` foi informado, use-o diretamente. Tente resolvê-lo a um módulo conhecido via `.claude/vetor/module-test-map.md` (seção "Detecção de módulo por arquivos alterados") — se resolver, restrinja a exploração a esse módulo; se não resolver a nenhum módulo mapeado, trate o texto do foco como descrição livre da dor e prossiga mesmo assim. 2. Sem `[foco]`, infira hot spots: ```bash git log --oneline -100 --name-only ``` Priorize áreas recém-alteradas com frequência (mesma lógica do mattpocock). Se a alteração estiver espalhada sem um hot spot claro, amplie a janela (`-300`, depois histórico completo do módulo mais ativo) antes de desistir da inferência. **Explorar organicamente:** despache um sub-agente exploratório (`Agent()` com o subagent_type padrão de exploração do ecossistema — ex. `general-purpose` no Claude Code) com um prompt read-only, sem heurística rígida de busca textual, procurando por qualquer um destes quatro sinais no hot spot/foco resolvido: - Um conceito que exige pular entre muitos módulos pequenos para ser entendido. - Um módulo cuja interface é quase tão complexa quanto a implementação (raso — ver vocabulário §Depth). - Uma função pura extraída só para testabilidade enquanto o bug/comportamento real mora em como ela é chamada (falta de locality). - Módulos acoplados vazando um pelo outro através do seam (o seam existe no papel, não na prática). **Aplicar o deletion test:** para cada suspeita levantada pelo sub-agente, aplique o Princípio 1 do vocabulário (`codebase-design-vocabulary.md`) — julgamento qualitativo sobre legibilidade e coesão, nunca só uma métrica textual (contagem de linhas/referências). Descarte suspeitas que não sobrevivem ao teste antes de gerar o relatório. **Conflito com ADR existente (issue #185, decisão 5):** se `.claude/vetor/docs/adr/` existir, cruze cada candidato remanescente contra as ADRs registradas. Só inclua um candidato que contradiga uma ADR quando a fricção observada for real o bastante para justificar reabrir a decisão — marque-o com um callout de aviso no relatório (Fase 2), nunca omita nem trate como erro, e nunca liste todo refactor que uma ADR teoricamente proíbe só porque ela existe. ### 2 — Fase 2: Relatório HTML Escreva um relatório autocontido em `$TMPDIR/architecture-review-<timestamp>.html` — **nunca no repositório**. Tailwind CSS e Mermaid via CDN (sem build step). Um card por candidato remanescente da Fase 1: - **Files** — paths envolvidos. - **Problem** — descrito com o vocabulário de `codebase-design-vocabulary.md` (module/interface/ depth/seam/locality) e, se `.claude/vetor/docs/CONTEXT.md` existir, os termos de domínio já registrados nele. Nunca "componente"/"service"/"boundary" como sinônimo frouxo. - **Solution** — a forma de módulo proposta (o que fica atrás do seam, o que vira interface). - **Benefits** — em termos de leverage/locality (ex.: "reduz a distância entre bug e causa de 3 módulos para 1"). - **Diagrama antes/depois** — Mermaid, mesmo card. - **Badge de força** — `Strong` / `Worth exploring` / `Speculative`, refletindo quão bem o candidato sobreviveu ao deletion test e (se aplicável) a um segundo adapter real (Princípio 3 do vocabulário). - **Callout de aviso** nos candidatos que conflitam com uma ADR existente (ver Fase 1). Feche o relatório com uma seção **"Top recommendation"** apontando o candidato de maior força. Abra o relatório automaticamente conforme o SO: ```bash case "$(uname -s 2>/dev/null || echo Unknown)" in Darwin) open "$REPORT_PATH" ;; Linux) xdg-open "$REPORT_PATH" ;; MINGW*|MSYS*|CYGWIN*) start "" "$REPORT_PATH" ;; esac ```
From Tavaressan/Vetor, MIT.
More from Tavaressan/Vetor
- 0.602score
spec-validate
vitortavares
Valida a qualidade de uma Spec (RF/RNF, Acceptance Criteria, Non-Goals, Edge Cases) contra o Quality Model do Vetor — score 0-100 ponderado por dimensão e…
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.601score
worktree-create
vitortavares
Criação headless de worktree — sem prompts interativos, todos os parâmetros via args.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.601score
retro
vitortavares
Avalia o uso do Vetor nesta sessão, destaca o que pode ser melhorado no plugin em si (não no projeto do usuário) e propõe issues para o repositório do Vetor…
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.597score
stack-practices
vitortavares
Detecta as libs/frameworks estruturais do projeto e grava regras de melhores práticas via Context7 (conhecimento externo, path-scoped, separado das rules…
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.597score
install
vitortavares
Porta de entrada do plugin.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.597score
backlog
vitortavares
Sessão de ideação guiada — analisa o domínio, arquitetura e dívidas técnicas do projeto, propõe issues GitHub em batch e cria após aprovação do usuário.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.597score
fix
vitortavares
Loop autônomo de reproduce → fix → rebuild → test até CI verde (orçamento sugerido de 5 iterações, não enforced — ver issue
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.597score
guardian
vitortavares
Audit + auto-fix de gaps que o pre-commit não cobre guiado por Planejamento.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.594score
design
vitortavares
Skill de design do Vetor — (1) detecta o modo de operação (Prototype-first/System-first/Vetor-first
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.594score
now
vitortavares
Kickoff diário do Vetor — resume o estado do projeto, prepara ferramentas e encaminha a próxima etapa.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.592score
worktree-session
vitortavares
[LEGADO — não use] Skill monolítica de sessão de desenvolvimento, mantida apenas como referência histórica.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.592score
coordinator
vitortavares
Despacho paralelo de issues GitHub para sub-agentes com worktrees isolados guiado por Planejamento.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9
Signals
- Stars
- 3
- Forks
- 0
- Open issues
- 13
- Last commit (this folder)
- Oct 15, 2026 (15 days ago)
- Last release
- Oct 24, 2026 (7 days ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- Version
- 1.0.0
- License
- MIT
- Repository
- github.com/Tavaressan/Vetor
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
More from vitortavares
- 0.602score
spec-validate
vitortavares
Valida a qualidade de uma Spec (RF/RNF, Acceptance Criteria, Non-Goals, Edge Cases) contra o Quality Model do Vetor — score 0-100 ponderado por dimensão e…
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.601score
worktree-create
vitortavares
Criação headless de worktree — sem prompts interativos, todos os parâmetros via args.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.601score
retro
vitortavares
Avalia o uso do Vetor nesta sessão, destaca o que pode ser melhorado no plugin em si (não no projeto do usuário) e propõe issues para o repositório do Vetor…
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.597score
install
vitortavares
Porta de entrada do plugin.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.597score
fix
vitortavares
Loop autônomo de reproduce → fix → rebuild → test até CI verde (orçamento sugerido de 5 iterações, não enforced — ver issue
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9 - 0.597score
backlog
vitortavares
Sessão de ideação guiada — analisa o domínio, arquitetura e dívidas técnicas do projeto, propõe issues GitHub em batch e cria após aprovação do usuário.
SkillAFreshness: A★ 3Claude Code +9
Done for you
Rather not set it up yourself?
Chalk Labs scopes, builds and runs agents for your team: the task audit, the eval harness, the integrations and the weekly ops report. Fixed scope, priced before we start.
See how we build AI agents →Read the case studies
Chalk Labs is a two-founder AI and growth studio. We build AI agents, CRMs and MVPs for Web3 and AI companies, and have shipped 50+ product and token launches.
- launches shipped
- 50+
- launches shipped
- media placements
- 500+
- media placements
- founders on every account
- 2
- founders on every account
Press we've placed: Forbes · CoinDesk · Decrypt · Cointelegraph · The Block
Rahil Jain, Co-founder, Chalk Labs. Ex-Goldman Sachs engineer. You talk to the person who builds it.
Get architecture-review running in your business
Tell us what you want to automate. A founder replies within one working day with a plan, not a pitch deck.
Cite this page
architecture-review skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/tavaressan-architecture-review (last updated 2026-10-24)