MCP HubMCP Hub
Volver a habilidades

add-puzzle-type

pjt222
Actualizado 2 days ago
4 vistas
17
2
17
Ver en GitHub
Pruebastestingdesign

Acerca de

Esta habilidad de Claude estructura un nuevo tipo de rompecabezas en los más de 10 puntos de integración de la pipeline del paquete jigsawR. Crea el módulo central, lo conecta a la pipeline unificada (generación, posicionamiento, renderizado, adyacencia) y añade capas de ggplot2. También actualiza la configuración del paquete, extiende la aplicación Shiny y construye una suite de pruebas integral para una integración completa.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/add-puzzle-type

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Documentación


name: add-puzzle-type description: > Einen neuen Puzzletyp ueber alle 10+ Pipeline-Integrationspunkte in jigsawR aufsetzen. Erstellt das Kern-Puzzlemodul, verdrahtet es in die einheitliche Pipeline (Generierung, Positionierung, Rendering, Adjazenz), fuegt ggpuzzle geom/stat-Layer hinzu, aktualisiert DESCRIPTION und config.yml, erweitert die Shiny-App und erstellt eine umfassende Testsuite. license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: jigsawr complexity: advanced language: R tags: jigsawr, puzzle-type, pipeline, integration, scaffold locale: de source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-sonnet-4-6 translation_date: 2026-03-16

Puzzletyp hinzufuegen

Einen neuen Puzzletyp ueber alle Pipeline-Integrationspunkte in jigsawR aufsetzen.

Wann verwenden

  • Einen komplett neuen Puzzletyp zum Paket hinzufuegen
  • Der etablierten Integrations-Checkliste folgen (CLAUDE.md 10-Punkte-Pipeline)
  • Sicherstellen, dass nichts uebersehen wird, wenn ein neuer Typ End-to-End verdrahtet wird

Eingaben

  • Erforderlich: Name des neuen Typs (Kleinbuchstaben, z.B. "triangular")
  • Erforderlich: Geometriebeschreibung (wie Teile geformt/angeordnet sind)
  • Erforderlich: Ob der Typ externe Pakete benoetigt (zu Suggests hinzufuegen)
  • Optional: Parameterliste ueber die Standard-Parameter hinaus (grid, size, seed, tabsize, offset)
  • Optional: Referenzimplementierung oder Algorithmusquelle

Vorgehensweise

Schritt 1: Kern-Puzzlemodul erstellen

R/<type>_puzzle.R mit der internen Generierungsfunktion erstellen:

#' Generate <type> puzzle pieces (internal)
#' @noRd
generate_<type>_pieces_internal <- function(params, seed) {
  # 1. RNG-Zustand initialisieren
  # 2. Teilegeometrien generieren
  # 3. Kantenpfade erstellen (SVG-Pfaddaten)
  # 4. Adjazenz berechnen
  # 5. Liste zurueckgeben: pieces, edges, adjacency, metadata
}

Dem Muster in R/voronoi_puzzle.R oder R/snic_puzzle.R fuer die Struktur folgen.

Erwartet: Funktion gibt eine Liste mit $pieces, $edges, $adjacency, $metadata zurueck.

Bei Fehler: Die Rueckgabestruktur mit generate_voronoi_pieces_internal() vergleichen, um fehlende Listenelemente oder falsche Typen zu identifizieren.

Schritt 2: In jigsawR_clean.R verdrahten

R/jigsawR_clean.R bearbeiten:

  1. "<type>" zum valid_types-Vektor hinzufuegen
  2. Typspezifische Parameterextraktion im Params-Abschnitt hinzufuegen
  3. Validierungslogik fuer typspezifische Beschraenkungen hinzufuegen
  4. Dateinamenpraefixzuordnung hinzufuegen (z.B. "<type>" -> "<type>_")
# In valid_types
valid_types <- c("rectangular", "hexagonal", "concentric", "voronoi", "snic", "<type>")

Erwartet: generate_puzzle(type = "<type>") wird ohne "unknown type"-Fehler akzeptiert.

Bei Fehler: Sicherstellen, dass der Typ-String exakt wie geschrieben zu valid_types hinzugefuegt wurde und dass die Parameterextraktion alle erforderlichen typspezifischen Argumente abdeckt.

Schritt 3: In unified_piece_generation.R verdrahten

R/unified_piece_generation.R bearbeiten:

  1. Dispatch-Fall in generate_pieces_internal() hinzufuegen
  2. Fusionsbehandlung hinzufuegen, falls der Typ PILES-Notation unterstuetzt
# Im switch/dispatch
"<type>" = generate_<type>_pieces_internal(params, seed)

Erwartet: Teile werden generiert, wenn der Typ dispatcht wird.

Bei Fehler: Bestaetigen, dass der Dispatch-Fall-String exakt mit dem Typnamen uebereinstimmt und dass generate_<type>_pieces_internal definiert und aus dem Puzzlemodul exportiert ist.

Schritt 4: In piece_positioning.R verdrahten

R/piece_positioning.R bearbeiten:

Positionierungs-Dispatch fuer den neuen Typ hinzufuegen. Die meisten Typen verwenden gemeinsame Positionierungslogik, aber einige benoetigen benutzerdefinierte Behandlung.

Erwartet: apply_piece_positioning() behandelt den neuen Typ ohne Fehler und Teile werden an korrekten Koordinaten platziert.

Bei Fehler: Pruefen, ob der neue Typ benutzerdefinierte Positionierungslogik benoetigt oder den gemeinsamen Positionierungspfad wiederverwenden kann. Einen Dispatch-Fall hinzufuegen, falls der Standardpfad nicht gilt.

Schritt 5: In unified_renderer.R verdrahten

R/unified_renderer.R bearbeiten:

  1. Rendering-Fall in render_puzzle_svg() hinzufuegen
  2. Kantenpfadfunktion hinzufuegen: get_<type>_edge_paths()
  3. Teilenamenfunktion hinzufuegen: get_<type>_piece_name()

Erwartet: SVG-Ausgabe wird fuer den neuen Typ mit korrekten Teileumrissen und Kantenpfaden generiert.

Bei Fehler: Sicherstellen, dass get_<type>_edge_paths() gueltige SVG-Pfaddaten zurueckgibt und get_<type>_piece_name() eindeutige Bezeichner fuer jedes Teil erzeugt.

Schritt 6: In adjacency_api.R verdrahten

R/adjacency_api.R bearbeiten:

Nachbar-Dispatch hinzufuegen, damit get_neighbors() und get_adjacency() fuer den neuen Typ funktionieren.

Erwartet: get_neighbors(result, piece_id) gibt korrekte Nachbarn fuer jedes Teil im Puzzle zurueck.

Bei Fehler: Pruefen, ob der Adjazenz-Dispatch die korrekte Datenstruktur zurueckgibt. Mit einem kleinen Raster testen und Nachbarschaftsbeziehungen manuell gegen die Geometrie verifizieren.

Schritt 7: ggpuzzle Geom-Layer hinzufuegen

R/geom_puzzle.R bearbeiten:

geom_puzzle_<type>() unter Verwendung der make_puzzle_layer()-Factory erstellen:

#' @export
geom_puzzle_<type> <- function(mapping = NULL, data = NULL, ...) {
  make_puzzle_layer(type = "<type>", mapping = mapping, data = data, ...)
}

Erwartet: ggplot() + geom_puzzle_<type>(aes(...)) rendert ohne Fehler.

Bei Fehler: Sicherstellen, dass make_puzzle_layer() den korrekten Typ-String erhaelt und dass die Geom-Funktion im NAMESPACE ueber @export exportiert wird.

Schritt 8: Stat-Dispatch hinzufuegen

R/stat_puzzle.R bearbeiten:

  1. Typspezifische Standardparameter hinzufuegen
  2. Dispatch-Fall in compute_panel() hinzufuegen

Erwartet: Der Stat-Layer berechnet die Puzzlegeometrie korrekt und erzeugt die erwartete Anzahl von Polygonen.

Bei Fehler: Pruefen, ob der compute_panel()-Dispatch-Fall einen Data Frame mit den erforderlichen Spalten (x, y, group, piece_id) zurueckgibt und ob die Standardparameter fuer den neuen Typ sinnvoll sind.

Schritt 9: DESCRIPTION aktualisieren

DESCRIPTION bearbeiten:

  1. Neuen Typ zum Description-Feldtext hinzufuegen
  2. Neue Pakete zu Suggests: hinzufuegen (falls externe Abhaengigkeit)
  3. Collate: aktualisieren, um die neue R-Datei einzuschliessen (alphabetische Reihenfolge)

Erwartet: devtools::document() ist erfolgreich. Kein NOTE ueber nicht aufgelistete Dateien.

Bei Fehler: Pruefen, ob die neue R-Datei im Collate:-Feld in alphabetischer Reihenfolge aufgefuehrt ist und ob neue Suggests-Pakete korrekt mit Versionsbeschraenkungen geschrieben sind.

Schritt 10: config.yml aktualisieren

inst/config.yml bearbeiten:

Standards und Beschraenkungen fuer den neuen Typ hinzufuegen:

<type>:
  grid:
    default: [3, 3]
    min: [2, 2]
    max: [20, 20]
  size:
    default: [300, 300]
    min: [100, 100]
    max: [2000, 2000]
  tabsize:
    default: 20
    min: 5
    max: 50
  # Typspezifische Parameter hier hinzufuegen

Erwartet: Konfiguration ist gueltiges YAML. Standardwerte erzeugen ein funktionierendes Puzzle bei Verwendung durch generate_puzzle().

Bei Fehler: YAML mit yaml::yaml.load_file("inst/config.yml") validieren. Sicherstellen, dass Standard-Grid- und Size-Werte ein sinnvolles Puzzle erzeugen (nicht zu klein oder zu gross).

Schritt 11: Shiny-App erweitern

inst/shiny-app/app.R bearbeiten:

  1. Den neuen Typ zum UI-Typ-Selektor hinzufuegen
  2. Bedingte UI-Panels fuer typspezifische Parameter hinzufuegen
  3. Serverseitige Generierungslogik hinzufuegen

Erwartet: Shiny-App zeigt den neuen Typ im Dropdown an und generiert Puzzles bei Auswahl.

Bei Fehler: Pruefen, ob der Typ zum choices-Argument des UI-Selektors hinzugefuegt wurde, ob das bedingte Panel fuer typspezifische Parameter conditionalPanel(condition = "input.type == '<type>'") verwendet und ob der serverseitige Handler die korrekten Parameter uebergibt.

Schritt 12: Testsuite erstellen

tests/testthat/test-<type>-puzzles.R erstellen:

test_that("<type> puzzle generates correct piece count", { ... })
test_that("<type> puzzle respects seed reproducibility", { ... })
test_that("<type> adjacency returns valid neighbors", { ... })
test_that("<type> fusion merges pieces correctly", { ... })
test_that("<type> geom layer renders without error", { ... })
test_that("<type> SVG output is well-formed", { ... })
test_that("<type> config constraints are enforced", { ... })

Falls der Typ ein externes Paket benoetigt, Tests mit skip_if_not_installed() umschliessen.

Erwartet: Alle Tests bestehen. Keine Skips, es sei denn, eine externe Abhaengigkeit fehlt.

Bei Fehler: Jeden Integrationspunkt einzeln pruefen. Das haeufigste Problem sind fehlende Dispatch-Faelle -- grep -rn "switch\|valid_types" R/ ausfuehren, um alle Dispatch-Stellen zu finden.

Validierung

  • generate_puzzle(type = "<type>") erzeugt gueltige Ausgabe
  • Alle 10 Integrationspunkte sind korrekt verdrahtet
  • devtools::test() besteht mit neuen Tests
  • devtools::check() gibt 0 Fehler, 0 Warnungen zurueck
  • Shiny-App rendert den neuen Typ
  • Konfigurationsbeschraenkungen werden durchgesetzt (Min/Max-Validierung)
  • Adjazenz und Fusion funktionieren korrekt
  • ggpuzzle Geom-Layer rendert ohne Fehler
  • devtools::document() ist erfolgreich (NAMESPACE aktualisiert)

Haeufige Fehler

  • Fehlender Dispatch-Fall: Das Vergessen einer der 10+ Dateien verursacht stilles Versagen oder "unknown type"-Fehler
  • strsplit mit negativen Zahlen: Beim Erstellen von Adjazenz-Schluesseln mit paste(a, b, sep = "-") erzeugen negative Teile-Labels Schluessel wie "1--1". Stattdessen "|" als Trennzeichen verwenden und mit "\\|" splitten.
  • Verwendung von cat() fuer Ausgabe: Immer cli-Paket-Logging-Wrapper verwenden (log_info, log_warn, etc.)
  • Collate-Reihenfolge: Das DESCRIPTION Collate-Feld muss alphabetisch oder abhaengigkeitsgeordnet sein
  • Config.yml-Format: Sicherstellen, dass YAML gueltig ist; mit yaml::yaml.load_file("inst/config.yml") testen

Verwandte Skills

  • generate-puzzle -- Den neuen Typ nach dem Aufsetzen testen
  • run-puzzle-tests -- Die vollstaendige Testsuite zur Verifizierung der Integration ausfuehren
  • validate-piles-notation -- Fusion mit dem neuen Typ testen
  • write-testthat-tests -- Allgemeine Muster zum Schreiben von Tests
  • write-roxygen-docs -- Die neue Geom-Funktion dokumentieren

Repositorio GitHub

pjt222/agent-almanac
Ruta: i18n/de/skills/add-puzzle-type
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Habilidades relacionadas

evaluating-llms-harness

Pruebas

Esta Skill de Claude ejecuta el benchmark lm-evaluation-harness para evaluar modelos de lenguaje en más de 60 tareas académicas estandarizadas como MMLU y GSM8K. Está diseñada para que los desarrolladores comparen la calidad de los modelos, realicen seguimiento del progreso del entrenamiento o reporten resultados académicos. La herramienta admite varios backends, incluidos modelos de HuggingFace y vLLM.

Ver habilidad

cloudflare-cron-triggers

Pruebas

Esta habilidad proporciona conocimiento integral para implementar Cron Triggers de Cloudflare y programar Workers mediante expresiones cron. Cubre la configuración de tareas periódicas, trabajos de mantenimiento y flujos de trabajo automatizados, manejando problemas comunes como expresiones cron inválidas y inconvenientes de zonas horarias. Los desarrolladores pueden utilizarla para configurar manejadores programados, probar activadores cron e integrar con Workflows y Green Compute.

Ver habilidad

webapp-testing

Pruebas

Esta habilidad de Claude proporciona un kit de herramientas basado en Playwright para probar aplicaciones web locales mediante scripts de Python. Permite verificación de frontend, depuración de interfaz de usuario, captura de pantallas y visualización de registros, mientras gestiona los ciclos de vida del servidor. Úsela para tareas de automatización de navegadores, pero ejecute los scripts directamente en lugar de leer su código fuente para evitar contaminación del contexto.

Ver habilidad

finishing-a-development-branch

Pruebas

Esta habilidad ayuda a los desarrolladores a completar el trabajo terminado verificando que las pruebas pasen y luego presentando opciones estructuradas de integración. Guía el flujo de trabajo para fusionar, crear PRs o limpiar ramas después de que se completa la implementación. Úsala cuando tu código esté listo y probado para finalizar sistemáticamente el proceso de desarrollo.

Ver habilidad