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Verification Before Completion (Grade A)Daten-AI-Skill für Claude AI, geprüft und sichergestellt mit Grade A. Verwenden, bevor Sie behaupten, das Arbeit wurde abgeschlossen, repariert oder bestanden, bevor Sie zustimmen oder PRs erstellen - Anforderungen zur Ausführung von Verifizierungsanforderungen.

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Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

Verification Before Completion ist eine sicherheitsgetestete Daten-AI-Skill für Claude AI. Sie wird verwendet, bevor Arbeit abgeschlossen, repariert oder bestanden, um nachzuweisen, dass Verifizierungsdaten vor Ausführungen bestehen. Der Hauptgrundsatz ist 'Nachweis vor Anmeldung, immer.' Es zeichnet ein Schutzfunktion-Prozess: Identifizierung der Verifizierungsanforderungen, ihrer Ausführung, der Verifizierung der Ausgabe und nur dann die Anmeldung. Dieser Ansatz zielt darauf ab, Unstimmigkeiten zu verhindern und die Arbeitqualität sicherzustellen, indem frische Verifizierungsdaten erfordert.

Hauptfunktionen

  • Identifizierung von Verifizierungsanforderungen
  • Frühe Erstellung von Nachweisen
  • Verifizierung von Ausgaben
  • Anmeldung mit Nachweise
  • Verhinderung falscher Schließungsaussagen

Preise

Modell
Free
Kategorie
Fähigkeiten
Bewertung
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Anwendungsfälle

Vor-Abrechnung-Verifizierung

Bevor Sie Code-änderungen abrechnen, führen Sie Verifizierungsanforderungen aus, um sicherzustellen, dass der Code wie erwartet funktioniert.

PR-Verifizierung

Bevor Sie einen Pull-Request erstellen, verifizieren Sie die Änderungen mit Nachweisen, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entsprechen.

Pro & Contra

Pro

  • Ermuntdrungen von ehrlichen Arbeitenaussagen
  • Verhindert voreilige Erfolgsaussagen
  • Sichert durch Verifizierung
  • Reduziert Vertrauensdefizite und Nacharbeiten

Contra

  • Fügt zusätzliche Schritte vor der Schließungsaussage hinzu
  • Kann zu Verzögerungen bei der Arbeitsfortsetzung führen
  • Erfordert Ehrgeiz zu der Verifizierungsprozessfolge

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Fragen & Antworten

Can I use this alongside other Claude Code plugins?

Yes. SupaConductor uses the /orchestrator-supaconductor: namespace and doesn't conflict with any other plugins, built-in commands, or MCP servers.

Asked by Emiliano Vargas · Dec 6, 2025

Is this overkill for small tasks?

For a quick one-file fix — yes, just use Claude Code directly. Use SupaConductor when: The work touches 3 or more files You'd normally plan before coding You want automated quality checks You want the work done right the first time You can also use individual commands without the full loop:

Asked by Jarrah Whitlock · Oct 27, 2025

How much of my context window does this use?

Skills use progressive disclosure — only ~100 tokens each for metadata. Full instructions load only when activated (typically under 5,000 tokens each). The 39 skills are not loaded all at once. Agents run as separate conversations with their own context windows, so they don't fill up your main conversation. | Component | Context Used | When | |-----------|-------------|------| | Orchestrator | ~4,000 tokens | Active during /go | | Planner | ~3,000 tokens | During planning only | | Evaluator | ~2,500 tokens each | Only the active evaluator loads | | Board meeting | ~5,000 tokens | On-demand only | | Idle | ~500 tokens | Between steps |

Asked by Zelda Brandt · Oct 24, 2025

Does this work with Cursor, Windsurf, or other AI tools?

No — SupaConductor is a Claude Code plugin that requires Claude Code's plugin system (agents, skills, slash commands, hooks). However, the conductor/ directory it creates is just Markdown files. Any AI tool can read them. If you start with SupaConductor and switch tools later, your specs, plans, and documentation remain useful.

Asked by Mia Andersen · Oct 24, 2025

How much does this cost in API credits?

SupaConductor uses the same Claude API as normal Claude Code — it just structures the work more carefully. Because it runs multiple agents (planning, execution, evaluation), it uses roughly 3-5x the API calls compared to doing everything manually in one conversation. SupaConductor optimizes costs automatically: it uses Opus (the most capable model) for planning and evaluation, and Sonnet (faster, cheaper) for execution tasks. Ways to reduce cost: Use /orchestrator-supaconductor:implement if you write specs yourself Skip board meetings for small features (they're opt-in) Use human-in-the-loop mode to stay in control of scope

Asked by Jibril Abubakar · Oct 16, 2025

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