AntiVibe — навык для Claude Code, превращающий любой код в обучающий материал или аудит

· 2 мин чтения
ai-agents skills claude-code learning code-review
📂 Исходный код на GitHub

Код-обучающий и аудитный фреймворк для Claude Code. Deep Dives и Audit Mode с уровнями junior/mid/senior, режимы compact/full, маппинг концептов на CS-принципы, курируемые ресурсы и авто-триггер хуки.

AntiVibe — навык для Claude Code, превращающий любой код в обучающий материал или аудит

AI-агенты всё чаще пишут код сами, но разработчики, которые просто копируют результат, ничего не учатся. Код есть, понимания нет. AntiVibe — фреймворк для Claude Code, который решает эту проблему с другой стороны: вместо «сводки кода» он объясняет почему код написан именно так, а для знакомого кода — проводит аудит архитектурных компромиссов.

Навык работает с любой кодовой базой — новой, легаси или AI-сгенерированной. История git и метка «написано ИИ» не нужны: можно указать файл, директорию или модуль, и AntiVibe сделает из них образовательный разбор или аудит уровня сеньора.

Что умеет AntiVibe

Вместо поверхностного пересказа AntiVibe отвечает на четыре вопроса:

  • Что делает код (функциональность)
  • Почему он написан именно так (дизайн-решения)
  • Когда применять эти паттерны (контекст)
  • Какие альтернативы существуют (широта знаний)

Проблема, которую решает фреймворк, формулируется в README прямо: AI пишет код, разработчик копирует, никто ничего не учит. AntiVibe объясняет рассуждения, стоящие за кодом, — а для кода, который вы уже знаете, аудирует компромиссы.

Возможности

Возможность Описание
Deep Dives Комплексные обучающие гайды по любому коду
Audit Mode Аудит архитектуры уровня сеньора — решения, риски, крайние случаи, тестируемость
Skill Levels Глубина объяснения: junior, mid, senior
Output Modes compact (по умолчанию, низкая стоимость токенов) или full (ресурсы + построчный разбор)
Known Concepts Список «пропустить»: знакомые концепции получают заметку в одну строку, а не полное объяснение
Prerequisites Каждая концепция маппится на основы, которые нужно понять до неё
Legacy-Friendly Работает с существующим кодом — не требует git-истории или AI-авторства
Concept Mapping Связывает код с базовыми CS-принципами
Curated Resources Качественные ссылки на документацию, туториалы, видео
Auto-Trigger Опциональные хуки для автоматической генерации
Multi-Language Работает с любым языком и фреймворком

Установка

git clone https://github.com/mohi-devhub/antivibe.git

cp -r antivibe ~/.claude/skills/antivibe

После установки навык доступен как команда slash-команда /antivibe.

Использование

/antivibe                        # Deep dive (compact, mid-level по умолчанию)
/antivibe full                   # Полный разбор: ресурсы + построчный обзор
"deep dive"                      # Анализ недавно написанного кода (git diff)
"walk me through src/auth/"      # Объяснение конкретного файла или директории
"explain this codebase"          # Понять существующий / легаси-код
"learn from this code"           # Сгенерировать обучающий гайд

Глубину и детализацию можно настраивать прямо в запросе:

"explain for a junior"           # Определения терминов, аналогии, полные сниппеты
"I know the basics"              # Mid-уровень — фокус на дизайн-решениях
"audit this, just the trade-offs"  # Senior-режим — маршрутизация на агента-аудитора

Пример вывода

Полный deep dive (/antivibe full) создаёт файл вида:

# Deep Dive: Authentication System

## Overview
This auth system uses JWT tokens with refresh token rotation...

## Code Walkthrough
### auth/service.ts
- **Purpose**: Token generation and validation
- **Key Components**:
  - `generateTokens()`: Creates access/refresh tokens
  - `verifyToken()`: Validates JWT signatures

## Concepts Explained
### JWT (JSON Web Tokens)
- **What**: Stateless authentication tokens...
- **Why**: Server doesn't need to store sessions...
- **When**: APIs, SPAs, microservices...

## Learning Resources
- [JWT.io](https://jwt.io): Official documentation
- [Auth0 Guide](https://auth0.com/blog): Best practices

Результат сохраняется в deep-dive/auth-system-2026-04-10.md. Компактный режим по умолчанию короче — Overview, Key Components и Concepts (что + почему), без построчного разбора и ресурсов.

Настройка

Поведение (в SKILL.md)

Конфиг в начале SKILL.md управляет тем, как AntiVibe анализирует код:

output_mode: compact      # compact (по умолчанию) или full
default_level: mid        # junior, mid или senior
known_concepts:           # пропускаются в объяснениях (только заметка в одну строку)
  - async/await
  - React hooks
  - REST APIs
Настройка Варианты Эффект
output_mode compact / full compact держит стоимость токенов низкой (без ресурсов и построчного разбора); full добавляет курируемые ресурсы, пререквизиты и построчный обзор
default_level junior / mid / senior Задаёт глубину объяснения; senior маршрутизирует на агента-аудитора для архитектурного аудита
known_concepts список Концепции, которые вы уже знаете, — отмечаются одной строкой вместо полного объяснения

Все три настройки можно переопределить прямо в запросе (/antivibe full, «explain for a junior», «just the trade-offs»).

Авто-триггер хуки

Чтобы генерировать deep dives автоматически после завершения задач:

cp hooks/hooks.json your-project/.claude/hooks.json
Хук Когда Сценарий
SubagentStop Задача завершена Обучение по фазам
Stop Сессия закончилась Итоговая сводка по сессии

Директория вывода

В scripts/generate-deep-dive.sh:

OUTPUT_DIR="your-folder"  # По умолчанию: S1

Структура репозитория

antivibe/
├── SKILL.md                     # Основное определение навыка
├── README.md                    # Этот файл
├── hooks/
│   └── hooks.json               # Конфигурация авто-триггера
├── scripts/
│   ├── capture-phase.sh         # Детекция фаз реализации
│   ├── analyze-code.sh          # Парсинг структуры кода
│   ├── find-resources.sh        # Поиск внешних ресурсов
│   └── generate-deep-dive.sh    # Генерация markdown-вывода
├── agents/
│   ├── explainer.md             # Сабагент для объяснений в обучающем ключе
│   └── auditor.md               # Сабагент для архитектурных аудитов уровня сеньора
├── templates/
│   └── deep-dive.md             # Шаблон вывода
├── reference/
│   ├── language-patterns.md     # Паттерны под конкретные фреймворки
│   └── resource-curation.md     # Курируемые обучающие ресурсы
└── docs/
    ├── PLAN.md                  # Планировочный документ
    └── setup.md                 # Подробный гайд по установке

Принципы

  1. Why over what — всегда объяснять дизайн-решения
  2. Context matters — объяснять, когда и зачем использовать паттерны
  3. Curated resources — качественные ссылки, а не случайные результаты поиска
  4. Phase-aware — группировка по фазам реализации
  5. Learning path — предлагать следующие шаги для углублённого изучения
  6. Concept mapping — связывать код с базовыми CS-концепциями

Поддерживаемые языки и фреймворки

  • JavaScript/TypeScript: React, Node.js, Express
  • Python: Django, FastAPI, Flask
  • Go: стандартная библиотека, Gin, Echo
  • Rust: стандартная библиотека, Actix
  • Java: Spring Boot
  • И другие — расширяемая система паттернов

Контрибуции

Расширить AntiVibe просто:

  1. Добавить паттерны в reference/language-patterns.md
  2. Добавить ресурсы в reference/resource-curation.md
  3. Кастомизировать шаблон в templates/deep-dive.md

Проект распространяется под лицензией MIT. Документация по формату навыков Claude Code — в официальных доках Anthropic.

Источник: https://github.com/mohi-devhub/antivibe