review

Überblick über den review skill

Was review macht

review ist ein self-improving-agent skill zum Prüfen von Claude Code auto-memory. Der review skill hilft einem Agenten, MEMORY.md zu untersuchen, Kandidaten für eine Übernahme in dauerhaftes Projektwissen zu finden, veraltete oder doppelte Einträge zu erkennen und konkrete Wartungsempfehlungen zu erstellen, statt den Projektspeicher unkontrolliert wachsen zu lassen. Nutze den review skill, wenn du nachvollziehen möchtest, was der Agent gelernt hat, was zu belastbaren Projektleitlinien werden sollte und was entfernt werden kann.

Wofür dieser review skill am besten geeignet ist

Dieser Skill ist besonders nützlich für Teams, die Claude Code memory als Teil eines Context-Engineering-Workflows einsetzen. Er passt zu Projekten, in denen wiederkehrende Erkenntnisse, Tool-Präferenzen, Architekturentscheidungen oder typische Fehler automatisch erfasst werden, aber regelmäßig redaktionell geprüft werden müssen. Weniger hilfreich ist er, wenn dein Projekt keine Claude Code memory verwendet, kein .claude-Verzeichnis für Projektspeicher hat oder nur eine einmalige Zusammenfassung einer Quelldatei benötigt.

Was ihn von einem generischen Prompt unterscheidet

Ein generischer Prompt wie „summarize my memory“ übersieht oft operative Prüfschritte. Der review skill gibt dem Agenten einen konkreten Audit-Pfad vor: das projektspezifische Memory-Verzeichnis finden, MEMORY.md lesen, die Zeilenzahl mit Blick auf das 200-line startup limit prüfen, Wiederholungen erkennen, veraltete Dateiverweise validieren und Kandidaten für eine Übernahme von Einträgen mit geringem Nutzen trennen. Diese Struktur macht die Ausgabe deutlich besser nutzbar, um langfristigen Agentenkontext zu pflegen.

So verwendest du den review skill

review installieren und die ersten Dateien prüfen

Installiere den Skill aus dem GitHub-Repository mit:

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill review

Lies nach der Installation zuerst SKILL.md. Dieser Repository-Pfad enthält den vollständigen Workflow in einer einzigen Datei; es gibt keine zusätzlichen rules/, resources/, references/ oder Scripts, die geprüft werden müssen. Die wichtigsten Quellabschnitte sind Usage, What It Does, Step 1: Locate memory directory und Step 2: Read and analyze MEMORY.md.

Grundlegende Befehle für review

Der Upstream-Skill ist auf Aufrufe im Stil von /si:review ausgelegt:

• /si:review für einen vollständigen Memory-Audit
• /si:review --quick für Zählwerte und die wichtigsten Kandidaten
• /si:review --stale, um veraltete Einträge in den Fokus zu nehmen
• /si:review --candidates, um nur wahrscheinliche Übernahmekandidaten anzuzeigen

In der Praxis solltest du den review skill aus dem Projekt-Root aufrufen, das geprüft werden soll. Der Skill erwartet Zugriff auf Claude Code’s project memory, meist unter einem Pfad, der aus dem aktuellen Arbeitsverzeichnis innerhalb von ~/.claude/projects/.../memory abgeleitet wird.

Eingaben, die bessere review-Ergebnisse liefern

Ein schwacher Prompt wäre: „Review memory.“

Ein stärkerer Prompt ist:

„Run the review skill for this repository. Check the project auto-memory, count MEMORY.md lines against the startup limit, identify recurring lessons that should be promoted into durable instructions, flag stale entries that reference deleted files or old tools, and group recommendations by promote, consolidate, prune, and keep.“

Das funktioniert besser, weil die Audit-Kriterien und die Entscheidungskategorien klar benannt werden. Wenn du aktuelle Projektänderungen kennst, nenne sie ebenfalls: umbenannte Verzeichnisse, entfernte Tools, neue Coding-Standards oder Policy-Änderungen. Solche Details helfen dem Agenten einzuschätzen, ob ein Memory-Eintrag veraltet oder weiterhin wertvoll ist.

Empfohlener Workflow mit review

Starte mit /si:review --quick, wenn die Memory-Datei groß ist oder du nur eine erste Triage brauchst. Führe den vollständigen review skill aus, wenn du einen Context Refresh vorbereitest, ein neues Agent-Setup einführst oder angesammelten Memory vor einem größeren Feature-Zyklus bereinigst. Nutze --stale nach größeren Refactorings, Dependency-Änderungen oder Dateiverschiebungen. Nutze --candidates, wenn dein Ziel Context Engineering ist: wiederholte Erkenntnisse in CLAUDE.md, Projektdokumentation oder Teamregeln zu überführen.

FAQ zum review skill

Ist review nur für Claude Code memory gedacht?

Ja. Der Skill ist gezielt auf die Konventionen von Claude Code auto-memory zugeschnitten, insbesondere auf project memory unter ~/.claude/projects/.../memory und MEMORY.md. Du kannst den review-Leitfaden auf andere Memory-Dateien übertragen, aber den größten Nutzen hat der review skill, wenn der Agent dem erwarteten Claude-Code-Memory-Layout folgen kann.

Was passiert, wenn kein Memory-Verzeichnis existiert?

Der Skill sollte melden, dass auto-memory möglicherweise deaktiviert oder nicht verfügbar ist, und anschließend vorschlagen, die Memory-Einrichtung zu prüfen, etwa mit /memory. Das ist ein wichtiger Punkt vor der Installation: Wenn dein Team Claude Code memory noch nicht aktiviert oder noch keine Einträge aufgebaut hat, hat review zunächst wenig zu analysieren.

Wann sollte ich review nicht verwenden?

Verwende review nicht als Ersatz für Code Review, Security Review oder Dokumentations-QA. Der Skill prüft die Qualität des Agentenspeichers, nicht die Korrektheit des Quellcodes. Er eignet sich auch schlecht für ganz neue Projekte ohne wiederkehrende Muster, für Teams, die bewusst auf persistenten Agentenspeicher verzichten, oder für Fälle, in denen du nur eine einfache Zusammenfassung eines einzelnen Dokuments brauchst.

Wie hilft review beim Context Engineering?

Für Context Engineering macht review aus rohem Memory eine Wartungs-Queue. Der Skill hilft zu entscheiden, welche wiederholten Beobachtungen zu stabilem Kontext werden sollten, welche Einträge Duplikate sind und welche veralteten Notizen entfernt werden müssen, bevor sie künftige Agenten in die Irre führen. Am wertvollsten ist die Ausgabe, wenn du sie als redaktionelle Prüfung des operativen Kontexts deines Agenten behandelst.

So verbesserst du den review skill

Gib review Belege, nicht nur einen Befehl

Der review skill arbeitet besser, wenn der Agent die tatsächlichen Memory-Dateien und das aktuelle Repository prüfen kann. Stelle sicher, dass er referenzierte Pfade mit Dateisystemprüfungen validieren kann, statt sich nur auf den Memory-Text zu verlassen. Wenn du veraltete Hinweise vermutest, erkläre warum: „we migrated from Jest to Vitest“, „the api/legacy folder was removed“ oder „the deployment process changed last week.“

Bitte um entscheidungsreife Kategorien

Fordere Kategorien an, die direkt zu Maßnahmen führen. Gute Buckets sind:

• Promote to durable project instruction
• Consolidate with similar entries
• Prune because stale or low-value
• Keep as temporary memory
• Investigate because evidence is unclear

So verhinderst du, dass die review-Ausgabe zu einer vagen Zusammenfassung wird, und machst es leichter, nach dem Audit CLAUDE.md, Teamdokumentation oder Memory-Dateien zu aktualisieren.

Typische Fehlerquellen, auf die du achten solltest

Der häufigste Fehler ist, einmalige Beobachtungen zu schnell zu übernehmen. Ein Memory-Eintrag sollte in der Regel nur dann dauerhaft gemacht werden, wenn er wiederkehrend, regelähnlich oder über künftige Sessions hinweg breit nützlich ist. Ein weiterer Fehler ist, Einträge nur deshalb zu entfernen, weil sie alt sind; Alter allein bedeutet nicht, dass etwas veraltet ist. Bessere Signale für Stale-Einträge sind fehlende Dateien, ersetzte Tools, widersprochene Konventionen oder Verweise auf abgeschlossene temporäre Arbeiten.

Nach dem ersten review iterieren

Bitte den Agenten nach dem ersten review, die Empfehlungen in einen minimalen Patch-Plan zu überführen: was ergänzt, zusammengeführt, entfernt und erneut geprüft werden soll. Führe review anschließend erneut im Quick-Modus aus, um zu verifizieren, dass der Memory kürzer, weniger redundant und besser am aktuellen Projektverhalten ausgerichtet ist. So wird review zu einer laufenden Wartungsschleife statt zu einem einmaligen Bericht.