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Verification Before Completion (Grade A)Habilidade de dados-ai testada em segurança para Claude AI. Grau A. Use quando estiver prestes a afirmar que o trabalho está completo, corrigido ou passando, antes de confirmar ou criar PRs - requer a execução de comandos de verificação e confirmação

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Daniel NikulshynAvaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado julho de 2026

Visão geral

Verificação Antes da Conclusão é uma habilidade de dados-ai testada em segurança para Claude AI. É usada antes de afirmar que o trabalho está completo, corrigido ou passando, para garantir que evidências de verificação existam antes de fazer afirmações de sucesso. O princípio fundamental é 'evidência antes de afirmações, sempre.' Ele descreve um processo de função de gate: identificar o comando de verificação, executá-lo, verificar a saída e somente então fazer uma afirmação. Esta abordagem visa prevenir a desonestidade e garantir a qualidade do trabalho, exigindo evidências de verificação recentes.

Funcionalidades principais

  • Identificação de comandos de verificação
  • Evidência de verificação recente
  • Verificação de saída
  • Afirmativa com evidência
  • Prevenção de afirmações de conclusão falsas

Preços

Modelo
Free
Categoria
Habilidades
Avaliação
Ainda sem avaliações

Casos de uso

Verificação Pré-Commit

Antes de confirmar alterações de código, execute comandos de verificação para garantir que o código funcione conforme o esperado.

Verificação de PR

Antes de criar uma solicitação de pull, verifique as alterações com evidências para garantir que atendam aos requisitos.

Prós e contras

Prós

  • Encoraja afirmações honestas de trabalho
  • Prevenção de afirmações de sucesso prematuras
  • Garante qualidade por meio de verificação
  • Reduz problemas de confiança e retrabalho

Contras

  • Adiciona etapas extras antes de afirmar conclusão
  • Pode causar atrasos na progressão do trabalho
  • Requer disciplina para seguir o processo de verificação

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Perguntas e respostas

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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