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使用Plankton进行编写时代码质量强制执行——通过钩子在每次文件编辑时自动格式化、代码检查和Claude驱动的修复。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code plankton-code-qualityInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
Plankton(作者:@alxfazio)的集成参考,这是一个用于 Claude Code 的编写时代码质量强制执行系统。Plankton 通过 PostToolUse 钩子在每次文件编辑时运行格式化程序和 linter,然后生成 Claude 子进程来修复代理未捕获的违规。
每次 Claude Code 编辑或写入文件时,Plankton 的 multi_linter.sh PostToolUse 钩子都会运行:
阶段 1:自动格式化(静默)
├─ 运行格式化工具(ruff format、biome、shfmt、taplo、markdownlint)
├─ 静默修复 40-50% 的问题
└─ 无输出至主代理
阶段 2:收集违规项(JSON)
├─ 运行 linter 并收集无法修复的违规项
├─ 返回结构化 JSON:{line, column, code, message, linter}
└─ 仍无输出至主代理
阶段 3:委托 + 验证
├─ 生成带有违规项 JSON 的 claude -p 子进程
├─ 根据违规项复杂度路由至模型层级:
│ ├─ Haiku:格式化、导入、样式(E/W/F 代码)—— 120 秒超时
│ ├─ Sonnet:复杂度、重构(C901、PLR 代码)—— 300 秒超时
│ └─ Opus:类型系统、深度推理(unresolved-attribute)—— 600 秒超时
├─ 重新运行阶段 1+2 以验证修复
└─ 若清理完毕则退出码 0,若违规项仍存在则退出码 2(报告至主代理)
| 场景 | 代理看到 | 钩子退出码 |
|----------|-----------|-----------|
| 无违规 | 无 | 0 |
| 全部由子进程修复 | 无 | 0 |
| 子进程后仍存在违规 | [hook] N violation(s) remain | 2 |
| 建议性警告(重复项、旧工具) | [hook:advisory] ... | 0 |
主代理只看到子进程无法修复的问题。大多数质量问题都是透明解决的。
LLM 会修改 .ruff.toml 或 biome.json 来禁用规则,而不是修复代码。Plankton 通过三层防御阻止这种行为:
protect_linter_configs.sh 在编辑发生前阻止对所有 linter 配置的修改stop_config_guardian.sh 在会话结束时通过 git diff 检测配置更改.ruff.toml, biome.json, .shellcheckrc, .yamllint, .hadolint.yaml 等Bash 上的 PreToolUse 钩子会阻止遗留包管理器:
pip, pip3, poetry, pipenv → 被阻止(使用 uv)npm, yarn, pnpm → 被阻止(使用 bun)npm audit, npm view, npm publish# Clone Plankton into your project (or a shared location)
# Note: Plankton is by @alxfazio
git clone https://github.com/alexfazio/plankton.git
cd plankton
# Install core dependencies
brew install jaq ruff uv
# Install Python linters
uv sync --all-extras
# Start Claude Code — hooks activate automatically
claude
无需安装命令,无需插件配置。当你运行 Claude Code 时,.claude/settings.json 中的钩子会在 Plankton 目录中被自动拾取。
要在你自己的项目中使用 Plankton 钩子:
.claude/hooks/ 目录复制到你的项目.claude/settings.json 钩子配置.ruff.toml, biome.json 等)| 语言 | 必需 | 可选 |
|----------|----------|----------|
| Python | ruff, uv | ty(类型), vulture(死代码), bandit(安全) |
| TypeScript/JS | biome | oxlint, semgrep, knip(死导出) |
| Shell | shellcheck, shfmt | — |
| YAML | yamllint | — |
| Markdown | markdownlint-cli2 | — |
| Dockerfile | hadolint (>= 2.12.0) | — |
| TOML | taplo | — |
| JSON | jaq | — |
| 关注点 | ECC | Plankton |
|---------|-----|----------|
| 代码质量强制执行 | PostToolUse 钩子 (Prettier, tsc) | PostToolUse 钩子 (20+ linter + 子进程修复) |
| 安全扫描 | AgentShield, security-reviewer 代理 | Bandit (Python), Semgrep (TypeScript) |
| 配置保护 | — | PreToolUse 阻止 + Stop 钩子检测 |
| 包管理器 | 检测 + 设置 | 强制执行(阻止遗留包管理器) |
| CI 集成 | — | 用于 git 的 pre-commit 钩子 |
| 模型路由 | 手动 (/model opus) | 自动(违规复杂度 → 层级) |
如果同时运行 ECC 和 Plankton 钩子:
Plankton 的 .claude/hooks/config.json 控制所有行为:
{
"languages": {
"python": true,
"shell": true,
"yaml": true,
"json": true,
"toml": true,
"dockerfile": true,
"markdown": true,
"typescript": {
"enabled": true,
"js_runtime": "auto",
"biome_nursery": "warn",
"semgrep": true
}
},
"phases": {
"auto_format": true,
"subprocess_delegation": true
},
"subprocess": {
"tiers": {
"haiku": { "timeout": 120, "max_turns": 10 },
"sonnet": { "timeout": 300, "max_turns": 10 },
"opus": { "timeout": 600, "max_turns": 15 }
},
"volume_threshold": 5
}
}
关键设置:
volume_threshold — 违规数量超过此值自动升级到更高的模型层级subprocess_delegation: false — 完全跳过第 3 阶段(仅报告违规)| 变量 | 目的 |
|----------|---------|
| HOOK_SKIP_SUBPROCESS=1 | 跳过第 3 阶段,直接报告违规 |
| HOOK_SUBPROCESS_TIMEOUT=N | 覆盖层级超时时间 |
| HOOK_DEBUG_MODEL=1 | 记录模型选择决策 |
| HOOK_SKIP_PM=1 | 绕过包管理器强制执行 |
设置严格的质量行为:
export ECC_HOOK_PROFILE=strict
export ECC_QUALITY_GATE_FIX=true
export ECC_QUALITY_GATE_STRICT=true
在质量强制执行期间,标记同一迭代中对配置文件的更改:
biome.json, .eslintrc*, prettier.config*, tsconfig.json, pyproject.toml如果配置被更改以抑制违规,则要求在合并前进行明确审查。
在 CI 中使用与本地钩子相同的命令:
跟踪:
development
Share durable, inspectable context and handoffs between Claude, Codex, Hermes, Cursor, OpenCode, and other agents through the local ECC Memory Vault. Use when an agent must save work state, transfer context, resume another agent's task, or search shared project knowledge.
development
Use when multiple consumers and providers must evolve an API or event schema without field drift, integration surprises, or one side silently redefining the interface.
tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, or validate GPU nodes.
data-ai
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.