design-cli-output
Über
Diese Fähigkeit bietet einen strukturierten Ansatz zur Gestaltung von CLI-Terminalausgaben mit Funktionen wie farbigem Text, Unicode-Symbolen und mehreren Detaillierungsgraden. Sie behandelt die Architektur für Reporter-Funktionen, Statusanzeigen und die Gewährleistung von terminalübergreifender Kompatibilität. Verwenden Sie sie beim Entwickeln oder Standardisieren von CLI-Tools, um sowohl menschenfreundliche narrative Ausgaben als auch maschinenlesbares JSON zu erzeugen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/design-cli-outputKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
CLI-Ausgabe entwerfen
Konsistente, mehrstufige Terminal-Ausgabe fuer ein Kommandozeilen-Tool entwerfen.
Wann verwenden
- Bauen eines neuen Reporter-Moduls fuer ein CLI-Tool
- Hinzufuegen warmer oder narrativer Ausgabe neben standardmaessiger transaktionaler Ausgabe
- Standardisieren des Ausgabeformats ueber mehrere Befehle
- Entwerfen von JSON-Maschinen-Ausgabe parallel zu menschlich lesbarer Ausgabe
- Auswaehlen von Farben, Glyphen und Verbosity-Stufen fuer ein neues Terminal-Tool
Eingaben
- Erforderlich: CLI-Tool-Name und primaere Zielgruppe (Entwickler, Operatoren, Endbenutzer)
- Erforderlich: Befehle die Ausgabe-Formatierung brauchen
- Optional: Ob eine "Zeremonie"- oder narrative Ausgabe-Variante gewuenscht ist
- Optional: Branding-Beschraenkungen (Farbpalette, Ton)
Vorgehensweise
Schritt 1: Die Farbpalette definieren
Chalk nutzen um ein benanntes Paletten-Objekt zu erstellen:
Standard-Palette (transaktionale Ausgabe):
let chalk;
try { chalk = (await import('chalk')).default; }
catch { chalk = new Proxy({}, { get: () => (s) => s }); }
// Status colors
const ok = chalk.green; // success
const fail = chalk.red; // errors
const warn = chalk.yellow; // warnings
const info = chalk.cyan; // identifiers, names
const dim = chalk.dim; // secondary info, paths
const bold = chalk.bold; // headers
Warme Palette (Zeremonie/narrative Ausgabe):
const C = {
flame: chalk.hex('#FF6B35'), // active elements, fire
amber: chalk.hex('#FFB347'), // arriving items, warm highlights
spark: chalk.hex('#FFF4E0'), // individual items (sparks/skills)
ember: chalk.hex('#8B4513'), // cold/dormant states
warm: chalk.hex('#D4A574'), // neutral warm text
dim: chalk.dim, // background, secondary
fail: chalk.red, // errors stay red (honest)
};
Paletten-Design-Regeln:
- Immer einen No-Color-Fallback bereitstellen (das Proxy-Muster oben)
- Hex-Farben fuer benutzerdefinierte Paletten verwenden (
chalk.hex('#FF6B35')) - Die Fail-/Error-Farbe rot halten unabhaengig vom Paletten-Thema
- Paletten-Eintraege nach semantischer Rolle benennen, nicht visueller Erscheinung
Erwartet: Ein Paletten-Objekt mit benannten Eintraegen und einem No-Color-Fallback.
Bei Fehler: Wenn chalk nicht verfuegbar ist (gepipte Ausgabe, CI), gibt der Proxy-Fallback Strings unveraendert zurueck. Mit NO_COLOR=1-Umgebungsvariable testen.
Schritt 2: Status-Indikatoren waehlen
Unicode-Glyphen oder ASCII-Zeichen fuer Status-Kommunikation auswaehlen:
ASCII (maximale Kompatibilitaet):
+ created/installed (green)
- removed/deleted (red)
= skipped/unchanged (dim)
! error/warning (red)
Unicode (reicher, braucht UTF-8-Terminal):
✦ item/skill/practice (spark)
◉ active/burning state
◎ cooling/embers state
○ cold/dormant state
◌ available/not installed
✗ failed item
✓ success (use sparingly — not all terminals render it well)
Auswahlkriterien:
- ASCII fuer Tools die in CI oder gepipten Kontexten laufen
- Unicode fuer Tools mit interaktiven Terminal-Benutzern
- Beide via
--ascii-Flag oderNO_COLOR-Detection anbieten - Glyphen testen in: macOS Terminal, Windows Terminal, VS-Code-Terminal, SSH-Sessions
Erwartet: Ein Glyphen-Set das Status auf einen Blick kommuniziert ohne sich allein auf Farbe zu verlassen.
Bei Fehler: Wenn ein Glyph beim Testen als ? oder Box gerendert wird, durch das ASCII-Aequivalent ersetzen. Das +/-/=/!-Set funktioniert ueberall.
Schritt 3: Verbosity-Stufen entwerfen
Jeder Befehl sollte vier Ausgabe-Stufen unterstuetzen:
| Stufe | Flag | Zielgruppe | Inhalt |
|---|---|---|---|
| Default | (keine) | Mensch am Terminal | Formatiert, gefaerbt, informativ |
| Verbose | --verbose oder --ceremonial | Mensch der Detail will | Per-Item-Aufschluesselung, Ankunfts-Sequenzen |
| Quiet | --quiet | Skripte, CI | Minimale Zeilen, Status-Icons, keine Dekoration |
| JSON | --json | Maschinen-Konsumenten | Strukturiert, parsebar, vollstaendig |
Implementations-Muster:
function output(data, options) {
if (options.json) {
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
return;
}
if (options.quiet) {
for (const item of data.items) {
const icon = item.ok ? '+' : '!';
console.log(`${icon} ${item.id}`);
}
return;
}
// Default (or verbose) human output
printFormatted(data, { verbose: options.verbose });
}
JSON-Ausgabe-Regeln:
- Immer gueltiges JSON (kein Vermischen mit menschlichem Text)
- Alle Daten enthalten die die menschliche Ausgabe zeigt, plus maschinen-nuetzliche Felder
- Konsistente Schluessel-Benennung ueber Befehle
- Exit-Code 0 fuer Erfolg, 1 fuer Fehler (unabhaengig vom Ausgabe-Modus)
Erwartet: Vier klare Ausgabe-Stufen mit konsistentem Verhalten ueber Befehle.
Bei Fehler: Wenn der Verbose-Modus zu laut ist, ihn opt-in machen (--ceremonial) statt einer abgestuften Verbosity-Stufe.
Schritt 4: Stimmregeln etablieren
Den Ton und Stil definieren dem alle Ausgabe-Funktionen folgen. Dies verhindert Inkonsistenz ueber Befehle.
Beispiel-Stimmregeln (vom campfire-Reporter):
- Praesens, Aktiv: "mystic arrives" nicht "mystic has been installed"
- Keine Ausrufezeichen: Stille Zuversicht. Das Tool schreit nicht.
- Metapher ersetzt Jargon: "practices" nicht "dependencies" (nur fuer Zeremonie-Modus)
- Fehler sind ehrlich, nicht katastrophal: "A spark was lost" nicht "ERROR: installation failed with exit code 1"
- Schlusszeile reflektiert Zustand: Jede Operation endet mit einer Status-Zusammenfassung
- Keine Emojis: Unicode-Glyphen tragen visuelles Gewicht ohne dekorativ zu sein
- Jedes Wort traegt Information: Wenn ein Wort kein Verstaendnis hinzufuegt, entfernen
Stimmregeln fuer Standard- (Nicht-Zeremonie) Ausgabe:
- Praegnante, faktische Zeilen
- Status-Icon + Item-ID + Kontext
- Zusammenfassungs-Zeile mit Anzahlen
- Fehlermeldungen schlagen Korrekturmassnahmen vor
Erwartet: Ein geschriebener Satz von 3-7 Stimmregeln denen Ausgabe-Funktionen folgen muessen.
Bei Fehler: Wenn Regeln willkuerlich erscheinen, sie testen: dieselbe Ausgabe mit und ohne jede Regel schreiben. Wenn das Entfernen einer Regel die Ausgabe-Qualitaet nicht aendert, wird die Regel nicht gebraucht.
Schritt 5: Reporter-Funktionen implementieren
Ausgabe in ein Reporter-Modul mit fokussierten Funktionen organisieren:
// reporter.js — standard output
export function printResults(results) { ... }
export function printItemTable(items) { ... }
export function printDetections(detections) { ... }
export function printAudit(auditResults) { ... }
export function printDryRun() { ... }
export function warn(msg) { ... }
export function error(msg) { ... }
export { chalk };
Jede Funktion folgt derselben Struktur:
- Leere/Null-Eingabe anmutig behandeln
- Layout berechnen (Spaltenbreiten, Padding)
- Mit Paletten-Farben ausgeben
- Zusammenfassungs-Zeile am Boden
Fuer Zeremonie-Ausgabe ein separates Modul erstellen:
// campfire-reporter.js — warm narrative output
export function printArrival({ teamId, agents, results, ceremonial }) { ... }
export function printScatter({ teamId, agents, results }) { ... }
export function printTend(fires) { ... }
export function printCampfireList({ teams, state, reg }) { ... }
export function printFireSummary({ team, fireData, reg }) { ... }
export function printJson(data) { ... }
Erwartet: Reporter-Funktionen die unabhaengig nutzbar sind — jede behandelt ihre eigene Formatierung ohne von Caller-State abzuhaengen.
Bei Fehler: Wenn Funktionen ueber ~50 Zeilen wachsen, Helfer extrahieren. Eine Reporter-Funktion sollte einfach in Isolation reviewbar sein.
Schritt 6: Ausgabe ueber Umgebungen testen
Verifizieren dass Ausgabe in unterschiedlichen Kontexten korrekt rendert:
# With colors (interactive terminal)
node cli/index.js list --domains
# Without colors (piped)
node cli/index.js list --domains | cat
# With NO_COLOR environment variable
NO_COLOR=1 node cli/index.js list --domains
# JSON mode (parseable)
node cli/index.js campfire --json | jq .
# In CI (typically no TTY)
CI=true node cli/index.js audit
Pruefen auf:
- Farben zeigen sich korrekt im interaktiven Modus
- Keine ANSI-Escape-Codes lecken in gepipte/umgeleitete Ausgabe
- JSON ist gueltig (an
jq .pipen zur Verifikation) - Unicode-Glyphen rendern in den Ziel-Terminals
- Spaltenausrichtung haelt mit variierenden Inhalts-Breiten
Erwartet: Ausgabe ist in allen fuenf Kontexten korrekt.
Bei Fehler: Wenn ANSI-Codes lecken, sicherstellen dass chalk NO_COLOR respektiert. Wenn Unicode bricht, einen ASCII-Fallback-Modus bereitstellen.
Validierung
- Farbpalette hat einen No-Color-Fallback
- Status-Indikatoren funktionieren in beiden Farb- und No-Color-Modi
- Alle vier Verbosity-Stufen produzieren nuetzliche Ausgabe
- JSON-Ausgabe ist gueltig und durch
jqparsebar - Stimmregeln sind dokumentiert und konsistent befolgt
- Reporter-Funktionen behandeln leere/Null-Eingabe anmutig
- Ausgabe getestet in: Terminal, gepipt, NO_COLOR, CI
Haeufige Stolperfallen
- Menschlichen Text mit JSON vermischen: Im
--json-Modus nur gueltiges JSON ausgeben. Eine einzelne verirrte Zeile (wie "DRY RUN") bricht JSON-Parser. Wenn der Befehl beides zeigen muss, sie klar trennen oder den menschlichen Text im JSON-Modus unterdruecken. - Hartcodierte Spaltenbreiten: Inhaltslaenge variiert.
Math.max(...items.map(i => i.id.length))nutzen um Padding dynamisch zu berechnen. - Farbe ohne Bedeutung: Wenn Farbe der einzige Weg ist Erfolg von Versagen zu unterscheiden, verlieren farbenblinde Benutzer und gepipte Ausgabe Information. Farbe immer mit einem Text-Indikator paaren (
+,OK,ERR). - Zeremonie im falschen Kontext: Warme narrative Ausgabe ist angemessen fuer interaktive Terminal-Sessions. In CI, Skripten oder
--quiet-Modus fuegt sie Rauschen hinzu. Zeremonie-Ausgabe hinter explizite Flags sperren. - Die Zusammenfassungs-Zeile vergessen: Benutzer scannen die letzte Zeile zuerst. Jede Operation sollte mit einer einzeiligen Zusammenfassung enden (Anzahlen Erfolg/Versagen/uebersprungen).
Verwandte Skills
scaffold-cli-command— die Befehle die diese Ausgabe nutzentest-cli-application— Tests dass Ausgabe Erwartungen entsprichtbuild-cli-plugin— Plugins berichten Ergebnisse durch dieses Ausgabe-System
GitHub Repository
Verwandte Skills
content-collections
MetaDiese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
polymarket
MetaDiese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
creating-opencode-plugins
MetaDiese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.
sglang
MetaSGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
