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Claude Config Review

Evaluation criteria for reviewing Claude Code configuration files in the user's current project. 평가 기준표는 플러그인이 내부적으로 관리하며 공식 Claude Code 문서와 동기화된다 (구현 디테일).

작동 원칙: 리뷰 대상은 항상 사용자 cwd 의 파일들이다. 플러그인 디렉토리는 리뷰 대상이 아니라 평가 기준표의 저장소일 뿐이다.

Modes

• Total (/review): Scan all 7 categories in user cwd, benchmark all discovered skills/agents
• Target (/review <path>): Review and benchmark only the specified path in user cwd

리뷰 대상은 7 카테고리 전체. 벤치마크 가능한 카테고리는 그중 Skills/Subagents 둘뿐이다 — 다른 카테고리는 정적 평가만.

Workflow

1. Scan — Total: user cwd 에서 7 카테고리 전체 탐색. Target: 지정 경로만.
2. Categorize — 발견된 파일을 7 카테고리 중 어디에 속하는지 판정. 미발견 카테고리는 N/A 행을 유지하면서 표시.
3. Evaluate — 각 카테고리의 평가 기준을 내부 저장소에서 로드해 cwd 의 대상 파일을 네 섹션 (Fundamentals / Advanced / Recommended / Anti-patterns) 별로 검토. 항목당 pass/warn/fail.
4. Cross-validate — cwd 내부의 파일 간 참조 정합성 검사.
5. Benchmark — Skills 와 Subagents 에 한해 eval-runner × 2 + grader 로 객관 측정. agent-spawn 불가 환경이면 N/A.
6. Grade — 카테고리별 A/B/C/D/F. 평가 기준 준수도 + 벤치마크 결과 종합.
7. Report — 터미널 요약 표 + docs/claude-config-review-report.md 상세 보고서 (사용자 cwd 에 작성).

Categories

#	Category	Files to Check (cwd 기준)
1	CLAUDE.md	CLAUDE.md, **/CLAUDE.md
2	Memory	.claude/memory/**, ~/.claude/projects/*/memory/**
3	Skills	skills/**/SKILL.md, .claude/skills/**/SKILL.md
4	Subagents	agents/*.md, .claude/agents/*.md
5	Commands	commands/*.md, .claude/commands/*.md
6	Hooks	hooks/hooks.json, .claude/hooks.json
7	MCP	.mcp.json

각 카테고리의 평가 기준은 플러그인 내부에서 자동 로드된다. 사용자가 평가 기준 파일 위치를 알 필요는 없다. 추가로 permissions/plugins/settings 도 cross-validation 단계에서 cross-cutting 룰로 활용됨 (별도 카테고리는 아님).

Cross-Validation Checks

After category reviews, verify:

• CLAUDE.md references to skills/agents actually exist
• Memory file references point to valid paths
• No orphaned agents/skills (defined but never discoverable)

Benchmark Eval (Skills & Subagents)

When reviewing Skills or Subagents, run a parallel benchmark to measure quality objectively.

• Full eval process: references/eval-process.md (8 steps: prepare → parallel run → timing → grade → aggregate → analyst → report → cleanup)
• Assertion design: references/grading-rubric.md
• Output formats: references/benchmark-template.md

Grading Scale

• A — All checklist items pass, follows best practices
• B — Minor issues (1-2 suggestions)
• C — Several issues (3+ important items)
• D — Significant problems affecting functionality
• F — Critical issues, fundamentally broken

Description Optimization (Optional)

After review is satisfactory, offer to optimize skill/agent description fields for trigger accuracy. See references/trigger-test-template.md for the full process:

1. Generate 20 test queries (10 should-trigger, 10 should-not-trigger)
2. Split 60% train / 40% test
3. Evaluate current description (3 runs per query)
4. Propose improvements, re-evaluate, iterate up to 5 times
5. Select best by test score, present before/after comparison