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delivery-gate

在Claude Code结束工作时检查学习记录的更新时间、磁盘可用空间和会话末尾的特定表述,按配置发出警告或阻止完成,并提示可能省略步骤的迹象。

原文查看原文说明

Stop hook that blocks Claude from finishing until quality checks pass. Detects rationalization patterns (surface text heuristics), stale learning logs (filesystem mtime), and low disk space. Complements self-audit by mechanically enforcing learning capture habits. Use when Claude should be mechanically blocked from declaring work finished before quality checks and learning capture actually pass.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 复杂编辑后检查学习记录
  • 空间不足时阻止完成
  • 检测暗示省略检查的表述
  • 结合自查与机械检查

中文介绍

功能

在Claude Code准备结束工作时,检查学习记录的更新时间、磁盘可用空间及会话末尾的特定表述。注册为结束时运行的Stop hook后,会根据配置条件发出警告或阻止结束。判定使用文件时间和正则表达式,不进行AI推理。

适用场景

适合在编辑多个文件后,保持记录经验与决策的习惯。也可检查磁盘空间不足,以及“暂时不运行测试”等省略步骤的迹象。可与检查内容质量的self-audit配合使用。

使用示例

  • “设置一个钩子,在工作结束时检查学习记录和磁盘可用空间。”
  • “根据这个项目的目录结构调整学习记录的检查路径。”

注意事项

需要Python 3.8或更高版本,支持Windows、macOS和Linux,仅依赖标准库。需要放置quality-gate.py,并在~/.claude/settings.json中注册。它检查记录是否更新,不判断内容是否正确。表述检测可能误报,因此只发出警告;它不会执行构建或测试。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确说明在结束时检查时间、磁盘空间和会话表述,并警告或阻止结束。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
B部分不足配置示例和退出码具体,但记录更新数量与阻止条件的说明存在矛盾。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好明确限定本地检查与结束阻止的范围,表述检测仅发出警告。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
A良好明确Python 3.8以上及支持的系统,并提供脚本安装命令和钩子注册示例。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月19日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(2)

  • SKILL.md5.1 KB
  • hooks/quality-gate.py7.6 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Delivery Gate — Mechanical Quality Gate for Claude Code

A Stop hook that checks three things before Claude can finish a session, using only deterministic checks — file modification timestamps, disk usage, and regex patterns on the transcript text. No AI inference.

This is distinct from reasoning gates (like self-audit): delivery-gate checks machine-verifiable facts; self-audit checks output quality across four reasoning dimensions. Together they form defense in depth:

  • delivery-gate: "Was the learning library touched today? Is disk space safe?"
  • self-audit: "Is the file content correct, complete, and honest?"

This is the same pattern as CI pipeline gates — automated, deterministic checks that verify machine-readable facts rather than trusting self-reported status.

What It Checks

CheckMechanismOn Hit
Rationalization patternsRegex on transcript tailWarning only (never blocks)
Stale learning librariesmtime on 5 configurable pathsWarning if some stale; Block if >=3 stale OR growth-log stale + complex task
Disk space < 50GBshutil.disk_usageWarning
Disk space < 15GBshutil.disk_usageBlock (exit 2)

Rationalization detection warns about patterns like "skip tests for now" and "pre-existing bug" — surface signals that thinking may have been cut short. It never blocks on its own, because regex heuristics can false-positive. The blocking conditions are: disk critical, >=3 learning libs stale, OR growth-log specifically stale (all require complex task >=3 edits).

Why

Claude Code's built-in checks cover code quality (build → type → lint → test). But there's a different failure mode: the agent produces working code while the session hygiene was neglected — learning not captured, rationalized shortcuts, disk running out silently.

Over many sessions of "ship and forget," the human hasn't grown. This hook enforces the habit: complex task → must touch learning libraries.

Install

From the ECC repository root:

mkdir -p ~/.claude/scripts
cp skills/delivery-gate/hooks/quality-gate.py ~/.claude/scripts/

Add to ~/.claude/settings.json:

{
  "hooks": {
    "Stop": [{
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "python3 ~/.claude/scripts/quality-gate.py",
        "timeout": 5000
      }]
    }]
  }
}

Learning Libraries

Create these files in your project's memory directory. The hook checks if at least one was updated today:

memory/
├── growth-log/          # Daily learning entries (directory)
├── decisions/log.md     # Decision log
├── output-index.md      # Index of session outputs
├── ratings-tracker.md   # Skill ratings over time
└── tooling_capabilities.md  # Known tools inventory

Customize the LIBS dict to match your own file structure.

Configuration

Edit quality-gate.py:

VariableDefaultPurpose
RATIONALIZE4 patternsRegex patterns for rationalization detection
LIBS5 librariesFiles/dirs to check for today's updates
COMPLEX_THRESHOLD3Edit/Write calls to classify as complex
DISK_WARN_GB50Warn below this
DISK_CRIT_GB15Block below this

Examples

Simple session — allowed:

edit_count=1 (< 3, not complex) → exit 0

Complex task, learning captured — allowed:

edit_count=5 (complex) → checks LIBS → growth-log updated today → exit 0

Complex task, no learning — BLOCKED:

edit_count=4 (complex) → checks LIBS → all 5 stale → exit 2
stderr: "Blocked: complex task completed but no learning captured today."

Low disk space — BLOCKED:

disk_free=12GB < 15GB critical → exit 2
stderr: "Blocked: disk space at 12GB (threshold: 15GB)."

Limitations

The hook enforces the habit of touching learning libraries, not the quality of what was recorded. If output-index.md is updated but growth-log is skipped, the hook passes (1 of 5 libraries touched). This is by design: mechanical gates check machine-verifiable facts. For content quality verification, pair with self-audit.

Compatibility

  • Python 3.8+ (uses from __future__ import annotations)
  • Cross-platform: Windows, macOS, Linux
  • Zero dependencies beyond stdlib

Quality

This code went through 4 rounds of automated code review (CodeRabbit + Greptile) with 9 real bugs found and fixed.

See Also

  • self-audit — Reasoning quality gate (completeness/consistency/groundedness/honesty)
  • verification-loop — Code quality checks (build/type/lint/test)
  • gateguard — PreToolUse safety gate

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