ax-extract-workflow
Acerca de
Esta habilidad reconstruye el flujo de trabajo paso a paso utilizado para crear un artefacto pasado específico, como una funcionalidad o una PR. Analiza sesiones de desarrollo relevantes para narrar la secuencia de habilidades y acciones que produjeron el resultado final. Se activa mediante consultas que preguntan cómo se construyó o implementó algo, no mediante solicitudes de registros de actividad genéricos.
Instalación rápida
Claude Code
Recomendadonpx skills add Necmttn/ax -a claude-code/plugin add https://github.com/Necmttn/axgit clone https://github.com/Necmttn/ax.git ~/.claude/skills/ax-extract-workflowCopia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad
Documentación
ax:extract-workflow - reconstruct the recipe behind a shipped artifact
Given a deliverable (a demo, a PR, a feature) the user wants to know: what skills, in what order, produced it? This skill resolves an anchor (date or sha), windows the relevant sessions, and narrates the ordered skill arcs in plain text. Eats its own dogfood: it is itself a framing skill.
Assumes ax (axctl) is on PATH and the local SurrealDB is running.
If ax sessions here fails with a connection error, tell the user
scripts/db-start.sh and stop.
When to fire
ONLY on explicit reconstruction triggers:
- "what made <X> work" / "how did we ship <Y>"
- "extract workflow from <date>" / "extract workflow from <sha>"
- "what was the workflow around <topic>"
- "reconstruct the recipe for <artifact>"
- "show me how I built <feature>"
Do NOT fire on generic "what did I do today" or "show recent activity".
That is ax sessions here territory, not this skill.
Step 1 - resolve the anchor
Decide one of three modes based on what the user gave you:
| User said | Mode | Action |
|---|---|---|
| commit sha (full or short) | sha | use it directly |
| date or date range (YYYY-MM-DD) | date | use ax sessions around <date> |
| topic / feature / artifact name | topic | ax recall "<topic>" --sources=commit --json to find candidate shas |
| "this repo, recently" | pwd | ax sessions here --days=14 |
For topic mode pick the most relevant sha and proceed in sha mode. If results are ambiguous, ask the user to pick one before continuing.
Step 2 - window the sessions
Pick the right command for the resolved anchor:
- sha mode:
ax sessions near <sha> --json - date mode:
ax sessions around <date> --days=3 --json - pwd mode:
ax sessions here --days=14 --json
Pick the N most relevant sessions from the JSON (default N=5). Bias to sessions with the highest turn counts and that touch files related to the artifact.
Step 3 - inspect each session
For each picked session:
ax sessions show <id> --json
ax sessions show <id> --by-role # optional, see Step 4
Read the top_skills and agent_delegations arrays. If a subagent's
work looks central to the artifact, drill in:
ax sessions show <id> --expand=<subagent-uuid>
Step 4 - narrate
Produce two artifacts inline (no files written - keep the answer in chat).
4a. Ordered skill arc
Lead with the framing skill that opened the work (use --by-role output
if available - the framing group goes first). Then execution skills,
then verification. For each skill, name it and write one line on what
it produced.
Example:
1. brainstorming -> defined the workflow extraction problem
2. writing-plans -> turned 13 grilled questions into a plan
3. subagent-driven -> executed the plan as 17 typed-CLI tasks
4. code-review -> two-stage spec + quality review per task
5. test-driven-dev -> 100% green throughout
4b. Key decisions
Pull 2-4 turn excerpts where the user steered the work. Use:
ax recall "<keyword>" --skill=<framing-skill> --limit=5 --json
Quote one line per decision; cite the session id.
4c. Reproducer brief (optional, if user asks)
A one-paragraph "to do this again, you would" summary - the skills, the order, and the key user inputs at the steering points.
When to recommend ax skills classify
If ax sessions show <id> --by-role returns many skills in the
(unclassified) group, the role-weighted output above will be noisy.
Suggest the user run ax skills classify once - it generates briefs
the user can fill in to seed roles. Don't block on it; the
artifact-reconstruction story still works without roles.
Output contract
Write everything inline. Do not create files under .ax/tasks/ or
anywhere else. Do not modify the repo. This is a read-only,
reconstruction-focused skill.
If the user asks for a permanent recipe, recommend they paste your
output into docs/recipes/<name>.md themselves - ax intentionally has
no recipe save format yet (per the workflow-extraction-frictions plan).
Repositorio GitHub
Preguntas frecuentes
¿Qué es el Skill ax-extract-workflow?
ax-extract-workflow es un Skill de Claude creado por Necmttn. Los Skills agrupan instrucciones y recursos que Claude carga cuando los necesita para realizar tareas relacionadas con ax-extract-workflow sin indicaciones adicionales.
¿Cómo instalo ax-extract-workflow?
Usa los comandos de instalación de esta página: añade ax-extract-workflow a Claude Code como plugin o clona su repositorio en tu directorio de skills y reinicia Claude para cargarlo.
¿A qué categoría pertenece ax-extract-workflow?
ax-extract-workflow pertenece a la categoría Meta.
¿Se puede usar ax-extract-workflow gratis?
Sí. ax-extract-workflow aparece en AIMCP y se puede instalar gratis.
Habilidades relacionadas
Esta habilidad proporciona una configuración probada en producción para Content Collections, una herramienta centrada en TypeScript que transforma archivos Markdown/MDX en colecciones de datos con tipado seguro mediante validación Zod. Úsala al construir blogs, sitios de documentación o aplicaciones Vite + React con mucho contenido para garantizar seguridad de tipos y validación automática de contenido. Abarca todo, desde la configuración del plugin de Vite y compilación MDX hasta la optimización de despliegue y validación de esquemas.
Esta habilidad permite a los desarrolladores crear aplicaciones con la plataforma de mercados de predicción Polymarket, incluyendo la integración de API para operaciones y datos de mercado. También proporciona transmisión de datos en tiempo real a través de WebSocket para monitorear operaciones en vivo y actividad del mercado. Úsela para implementar estrategias de trading o crear herramientas que procesen actualizaciones de mercado en tiempo real.
Esta habilidad ayuda a los desarrolladores a crear complementos de OpenCode que se conectan a más de 25 tipos de eventos, como comandos, archivos y operaciones LSP. Proporciona la estructura del complemento, las especificaciones de la API de eventos y los patrones de implementación para módulos en JavaScript/TypeScript. Úsala cuando necesites interceptar, monitorear o extender el ciclo de vida del asistente de IA de OpenCode con lógica personalizada basada en eventos.
SGLang es un framework de alto rendimiento para el servicio de LLM que se especializa en generación rápida y estructurada para JSON, expresiones regulares y flujos de trabajo de agentes utilizando su caché de prefijos RadixAttention. Ofrece una inferencia significativamente más rápida, especialmente para tareas con prefijos repetidos, lo que lo hace ideal para salidas complejas y estructuradas, y conversaciones multiturno. Elige SGLang sobre alternativas como vLLM cuando necesites decodificación restringida o estés construyendo aplicaciones con uso extensivo de prefijos compartidos.
