code-materiality
Skill9 starsChanged 6 months agoMITView on GitHub
[STATUS: review] [CONFIDENCE: high] [REVIEWED: 2026-05-24] Triages code audit findings by their actual impact on the active scientific pipeline. Answers the key question: "does this bug actually affect what we're running right now?" Core insight: bug found ≠ current pipeline broken. Call graph trace from active entry point determines real exposure. Triggers: /code-materiality, code audit, "which bugs matter", "found bugs", materiality, "код аудит", "какие баги важны", "баги в коде", code review findings, "влияет ли это", "аудит нашёл баги", "critical bugs found". Invoke proactively when user pastes a list of bugs/findings from any code reviewer, linter, security scanner, or external audit — especially when the user seems unsure which findings require immediate action.
In this repository164 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- .codex/AGENTS.mdAGENTS.md
- agents/CLAUDE.mdCLAUDE.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- claude-md/CLAUDE.mdCLAUDE.md
- hooks/CLAUDE.mdCLAUDE.md
- insight-architectSkill
- agent-teamsSkill
- brainstormingSkill
- claim-decomposerSkill
- context-engineeringSkill
- dispatcherSkill
- git-worktreesSkill
- hd-mavp-routerSkill
- mentor-modeSkill
- reference-registrySkill
- routing-policySkill
- skill-self-updateSkill
- tdd-workflowSkill
- ab-testSkill
- academic-researchSkill
- advanced-methodology-extensionsSkill
- agent-governanceSkill
- ai-hyp-gateSkill
- algorithm-designSkill
- analystSkill
- archcode-genomicsSkill
- arm-cortex-microcontrollersSkill
- atomizeSkill
- backward-traceabilitySkill
- boyko-constraint-engineSkill
- boyko-epistemic-auditSkill
- boyko-goal-expansion-100Skill
- boyko-knowledge-architectureSkill
- boyko-leverage-mapSkill
- boyko-methodSkill
- boyko-preflightSkill
- boyko-project-radarSkill
- boyko-rippleSkill
- boyko-scientific-consortiumSkill
- boyko-specialistSkill
- boyko-toolcheckSkill
- boyko-triangle-auditSkill
- boyko-why-ladderSkill
- browser-actSkill
- build-autoSkill
- c4-architectureSkill
- career-prepSkill
- changelog-genSkill
- citation-managementSkill
- code-debuggingSkill
- codex-skepticSkill
- codex-solverSkill
- codex-tracySkill
- combinatorial-creativitySkill
- common-groundSkill
- conductorSkill
- consilienceSkill
- construct-measurement-gateSkill
- convertSkill
- The first 60 shown.
The file
Files
<!-- BSV — Brief Skill View | поиск: BSV
Скил : code-materiality
TL;DR : Триажируем баги из code audit по реальному влиянию на активный пайплайн
Вызов : /code-materiality, "какие баги важны", "аудит нашёл баги", code audit triage
НЕ для : Общего code review без конкретного активного пайплайна/гейта
-->Code Materiality Audit
Суть
Внешний code review находит баги в файлах проекта. Но не все баги равны:
- Баг в функции, которую активный пайплайн никогда не вызывает → мусор для тикетов
- Баг в критическом пути активного гейта → стоп, чини сейчас
Этот скил делает call graph trace от точки входа активного пайплайна и определяет, какие найденные баги реально пересекаются с исполняемым кодом.
Главный фильтр: "bug found ≠ current pipeline broken"
Когда активировать
- Получил список багов от code reviewer / linter / security scanner / внешнего аудита
- Не понимаешь, что чинить сейчас, а что можно отложить
- Нужно решить: перезапускать пайплайн или результаты валидны
- Пишешь
CODE_MATERIALITY_AUDIT.mdдля проекта
Что нужно от пользователя
Спроси (или извлеки из контекста):
- Список багов — что нашёл аудит (файл:функция + описание)
- Активный пайплайн — точка входа: имя гейта, скрипт, функция, тест
- Что уже запущено — есть ли результаты, которые нужно оценить
Алгоритм (4 шага)
Шаг 1: Карта пайплайна
Определи точку входа активного пайплайна. Найди:
entry_point → вызывает → [список функций/модулей]Инструменты:
grep -rn "def <function>" <project>/— где определенаgrep -rn "<function>(" <project>/— где вызывается- Читай import chain от entry point вниз
Зафиксируй активный call graph — множество функций, реально вызываемых пайплайном.
Шаг 2: Intersection check
Для каждого бага из аудита:
баг в <файл>:<функция> → входит ли <функция> в активный call graph?| Результат | Значение |
| НЕ входит | Баг изолирован от активного пайплайна |
| Входит, но в ветку которая не выполняется | Условная экспозиция — нужна проверка |
| Входит, выполняется | Прямая экспозиция |
Шаг 3: Вердикт по каждому багу
Для каждого бага назначь:
Приоритет (A/B/C):
- A — Immediate: баг в активном критическом пути, нужно чинить до следующего запуска
- B — Soon: баг в пайплайне, но не в критическом пути / есть workaround
- C — Backlog: баг вне активного пайплайна, технический долг
Вердикт результатов:
NO_ACTIVE_PIPELINE_IMPACT— баг не пересекается с активным пайплайном; результаты валидныPATCH_REQUIRED— баг в пайплайне, но текущие результаты не затронуты; почини до следующего запускаRERUN_REQUIRED— баг мог исказить уже полученные результаты; нужен перезапускINCONCLUSIVE— call graph неясен; нужна информация от пользователя
Шаг 4: Создай CODE_MATERIALITY_AUDIT.md
Формат вывода: CODE_MATERIALITY_AUDIT.md
Создай файл с такой структурой:
# CODE_MATERIALITY_AUDIT — <Проект> / <Дата>
## Активный пайплайн
- Entry point: `<файл>:<функция/скрипт>`
- Гейт/задача: <название>
- Статус: <что сейчас запущено / что уже получено>
## Call Graph (активный)
entry_point
├── module_a
│ ├── func_1 ← БАГ #2 (RERUN_REQUIRED)
│ └── func_2
└── module_b
└── func_3 ← не затронуто
## Итоговый вердикт
> PATCH_REQUIRED / NO_ACTIVE_PIPELINE_IMPACT / RERUN_REQUIRED / INCONCLUSIVE
> [одно предложение почему]
## Баги по приоритету
### 🔴 A — Immediate (чинить сейчас)
| # | Файл:Функция | Описание бага | Вердикт |
|---|---|---|---|
| B1 | file.py:func | описание | RERUN_REQUIRED |
### 🟡 B — Soon (до следующего запуска)
| # | Файл:Функция | Описание бага | Вердикт |
|---|---|---|---|
| B3 | file.py:func | описание | PATCH_REQUIRED |
### 🟢 C — Backlog (технический долг)
| # | Файл:Функция | Описание бага | Вердикт |
|---|---|---|---|
| B5 | file.py:func | описание | NO_ACTIVE_PIPELINE_IMPACT |
## Трассировка (доказательство)
Для каждого A/B бага — доказательство входа в call graph:
- B1: entry.py → module_a.func_1() (line 47) → баг: wrong sign in normalization
- B3: entry.py → module_b.compute() (line 89, only if flag=True) → условная экспозиция
## Следующие шаги
1. [ ] Приоритет A: <действие>
2. [ ] Приоритет B: <действие>
3. [ ] C зафиксированы в backlog: <ссылка>Шаг 2b — Silent Fallbacks (параллельно с Шагом 2)
Пока делаешь intersection check — добавь быстрый grep на silent fallbacks в active files:
grep -n "except.*pass\|except.*continue\|return full\|return \[\]\|nan_to_num\|fillna(0)" <active_files>Если найдено → добавить в triage таблицу как отдельный пункт.
Полный 10-layer анализ silent fallbacks — см. /sci-code-audit Layer 2.
Ключевые инсайты
Почему это важно: Внешние аудиторы смотрят на код статически — они находят всё что теоретически может сломаться. Но активный пайплайн исполняет только подмножество кода. Материальность = пересечение {найденные баги} ∩ {активный call graph}.
Про RERUN_REQUIRED: Используй, только если баг мог изменить уже вычисленное значение (неверный знак, деление на ноль при ненулевом знаменателе, накопленная ошибка). Если баг в display/logging — не нужен перезапуск.
Про INCONCLUSIVE: Лучше честное INCONCLUSIVE с вопросом чем ложное NO_IMPACT. Спроси пользователя: "Вызывается ли <функция> в вашем текущем запуске?"
Companion скилы — трёхуровневая защита:
gate-check— "execution success ≠ scientific verdict" (методология)code-materiality— "bug found ≠ current pipeline broken" (triage) ← этот скилsci-code-audit— "что ещё могли упустить?" (10-layer code hardening)
Типичная цепочка: внешний аудитор нашёл баги → /code-materiality (triage конкретных багов) → /sci-code-audit (проверяем 10 классов рисков которые могли не проверить).
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

