lucasmiachon-blip/review
.claude/skills/review/SKILL.md
Audita slides médicos — assertion-evidence, acessibilidade, dados clínicos e design system. Adaptável por aula (lê CLAUDE.md da aula para contexto clínico). Ativar quando o usuário pedir "revise", "audite", "review", "verifique slides" ou "check slides". Reporta PASS/WARN/FAIL por slide.
testing
Updated Apr 16, 2026
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add lucasmiachon-blip/aula.cirrose reviewInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
Security Scan Results
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
3
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
VirusTotalMulti-engine malware detection
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 16, 2026, 12:46 PM8.5s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- review
- description:
- Audita slides médicos — assertion-evidence, acessibilidade, dados clínicos e design system. Adaptável por aula (lê CLAUDE.md da aula para contexto clínico). Ativar quando o usuário pedir "revise", "audite", "review", "verifique slides" ou "check slides". Reporta PASS/WARN/FAIL por slide.
- version:
- 0.4.0
- context:
- fork
- agent:
- general-purpose
- allowed-tools:
- Read, Grep, Glob, Agent
- argument-hint:
- [aula=auto-detect] [slide-number?]
Review Slides — Multi-Agent
Audite $ARGUMENTS.
Step 0 — Deteccao de aula
Se argumento nao fornecido:
git branch --show-current→ extrair slug da aula- Se
feat/{aula}-*→ usar{aula}(ex:feat/cirrose-mvp→cirrose) - Se
main→ exigir argumento explicito ("Qual aula? cirrose") - Se nao detectar → perguntar ao usuario
Step 1 — Contexto da aula (parametrização)
Antes de lançar subagents:
- Ler
aulas/{aula}/CLAUDE.md→ extrair: público-alvo, tema, fontes Tier 1, constraints específicos - Ler
aulas/{aula}/slides/_manifest.js→ extrair: lista de slides, narrativeRole, archetypes - Passar contexto para Agent B (Medical Data) e Agent D (Notes) como parâmetro
Isso permite que o review funcione para qualquer aula sem editar a skill.
Arquitetura (inspirada em code-review-agents, Anthropic 2026)
Phase 1 — Subagents paralelos (Explore, read-only)
Lançar 4 subagents simultaneamente, cada um com foco único:
Agent A — Assertion-Evidence
<h2>é frase completa com claim verificável (não rótulo)?- Corpo ≤ 30 palavras de texto?
- Zero
<ul>ou<ol>no corpo do slide? - Evidência visual presente (gráfico/tabela/diagrama/número-chave)?
Agent B — Medical Data
- Números têm fonte (trial/PMID)?
- Effect sizes com IC 95%?
- Guideline citada é versão vigente?
- Dados incertos marcados
<!-- DATA: VERIFY -->? - HR ≠ RR (não misturado)?
Agent C — Design System
- Cores usam tokens OKLCH (zero hardcoded)?
- Tipografia usa escala
--text-h1,--text-body? - Espaçamento usa
--space-*? .slide-innerwrapper presente?- Slides escuros usam
.slide-navy? - Background via CSS class (
.slide-navy,.slide-deep) no.slide-inner? - Sem
displayinline no<section>(E07)?
Agent D — Acessibilidade + Speaker Notes
- Contraste ≥ 4.5:1 (texto sobre fundo)?
- Cor não é único canal de significado (ícone junto)?
- Font size efetivo ≥ 18px?
data-animatefunciona sem animação (graceful degradation)?<aside class="notes">presente com timing?- Transição para próximo slide descrita?
Phase 2 — Validation (por issue, paralelo)
Para cada issue flagado pelos agentes:
- Confirmar que o issue está genuinamente presente (não falso positivo)
- Avaliar severidade: FAIL (bloqueia apresentação) vs WARN (degradação) vs INFO
- Issues que não confirmam → descartar
Phase 3 — Confidence scoring + output
Cada finding recebe score 0–100:
- ≥ 80 → reportar (threshold padrão)
- < 80 → descartar como noise
Critérios de alta confiança (80+):
<ul>/<ol>presente no corpo do slide → 100 (violação hard constraint)- Título genérico sem claim → 90 (clara violação Alley model)
- Número sem PMID → 85 (violação E21)
- Cor hardcoded → 90 (violação token system)
<aside class="notes">ausente → 95 (violação constraint #3)- Contraste provavelmente baixo (cor muted sobre fundo muted) → 75 (WARN)
Output
## Review: aulas/[lecture]/ — [N] slides auditados
### FAIL (bloqueia apresentação)
- [slide-file] L[N]: [descrição do issue] — confiança 95%
Fix: [ação específica]
### WARN (degradação, corrigir antes do congresso)
- [slide-file] L[N]: [descrição] — confiança 82%
### Resumo
Slides: X/N PASS | Y WARN | Z FAIL
Top issues: [top 3 padrões recorrentes]
Prioridade: [o que corrigir primeiro]
Regras do reviewer
- Reportar APENAS issues confirmados com confiança ≥ 80
- Citar linha exata (
L42) e arquivo - Fix deve ser acionável em < 2min
- NUNCA reportar preferências estéticas — apenas violações de constraints
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