Define un contrato preciso de regla de React Doctor antes de implementarla. Se usa al validar la idea de una regla, recoger evidencia, identificar trampas de falso positivo o fijar los límites de la primera versión.
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add millionco/react-doctor --skill rule-research --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Produce a rule contract that rule-writing can implement without guessing.
Resolve only questions that affect correctness:
If the user requested implementation, make the contract concise and continue.
Define the rule in one sentence: This rule catches <pattern> that causes <problem>.
Explain the runtime reason.
Inspect nearby rules, tests, utilities, and the generated registry.
Use truffler before proposing a new detector or helper:
bunx @rayhanadev/truffler "<symbol-or-behavior>" \
packages/oxlint-plugin-react-doctor/src/plugin \
--kind function,interface,type,constant --limit 20
Gather official documentation, implementation notes, related linter behavior, and open-source examples.
Separate strong positives, adjacent patterns, valid traps, and unsupported cases.
Choose syntax-only, scope-aware, or path-aware detection.
Use rde-eval when a bounded open-source sample could change the contract. Leave final pull request parity to rule-validate.
Return:
Rule definition:
<pattern and specific problem>
Runtime reason:
<short explanation>
Detector precision:
<syntax-only, scope-aware, or path-aware>
Evidence:
- <source and implication>
Strong positives:
- <reportable examples>
False-positive traps:
- <valid examples>
In scope:
- <supported cases>
Out of scope:
- <explicit boundaries>
Test seeds:
- <invalid and valid fixtures>
Open questions:
- <correctness blockers only>
Treat false positives as correctness bugs. Keep the diagnostic narrower than or equal to the proven behavior. Split adjacent ideas into separate rules.
Reproducido de millionco/react-doctor bajo licencia NOASSERTION. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Este repo incluye 16 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Escanea bases de código React en busca de problemas de seguridad, rendimiento, corrección y arquitectura, y da una puntuación de salud de 0 a 100. Incluye chequeo de regresión y un flujo completo de triage local con `/doctor`.
Compara los diagnósticos de React Doctor de un pull request contra su base con Daytona. Se usa para correr parity, comprobar regresiones de diagnósticos en un PR o reportar diagnósticos añadidos y quitados.
Audita y arregla apps de Three.js y React Three Fiber: rendimiento del frame-loop, fugas de memoria de GPU, corrección del grafo de escena y defectos visuales como z-fighting, shadow acne, espacio de color erróneo y resize roto.
Somete a fuzzing las reglas de React Doctor con `@react-doctor/fuzz` para hallar crashes, lentitud, falsos positivos y diagnósticos sensibles a mutaciones. Se usa tras pasar los tests de la regla o al confirmarse un falso positivo nuevo.
Diagnostica el rendimiento de React en tiempo de ejecución con trazas de React Doctor, marcado de renders en vivo, Long Animation Frames y evidencia de renders por componente. Se invoca como `/performance`.
Audita React Doctor contra corpus de benchmark como ReactBench: falsos positivos y negativos confirmados, huecos de taxonomía y artefactos del verificador. Se usa al analizar logs y artefactos de trial o al pedir un segundo pase.
Simplifica y refina el código modificado hace poco preservando la funcionalidad. Se activa con "deslop", "limpiar el código", "simplificar el código" o tras cambios que se beneficiarían de un refinado.
Usa truffler para encontrar símbolos JS/TS parecidos o ya existentes antes de implementar código nuevo, sobre todo helpers, utilidades, parsers, formatters, scanners y fuzzy matchers, para no duplicar código existente.
Audita toda una base de código React como ingeniero sénior, apoyándose en el escaneo de React Doctor, y produce hallazgos priorizados y planes de implementación autocontenidos. Es de solo lectura: planifica mejoras, no las aplica.
