terraform-style-guide
О программе
Этот навык генерирует код Terraform HCL, соответствующий официальным стилевым соглашениям и лучшим практикам HashiCorp. Он предназначен для написания, проверки или создания конфигураций Terraform, обеспечивая правильную организацию файлов и структуру кода. Используйте его для автоматического создания хорошо отформатированного кода с корректной настройкой провайдера, порядком зависимостей и использованием переменных.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add hashicorp/agent-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/hashicorp/agent-skillsgit clone https://github.com/hashicorp/agent-skills.git ~/.claude/skills/terraform-style-guideСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Terraform Style Guide
Generate and maintain Terraform code following HashiCorp's official style conventions and best practices.
Reference: HashiCorp Terraform Style Guide
Code Generation Strategy
When generating Terraform code:
- Start with provider configuration and version constraints
- Create data sources before dependent resources
- Build resources in dependency order
- Add outputs for key resource attributes
- Use variables for all configurable values
File Organization
| File | Purpose |
|---|---|
terraform.tf | Terraform and provider version requirements |
providers.tf | Provider configurations |
main.tf | Primary resources and data sources |
variables.tf | Input variable declarations (alphabetical) |
outputs.tf | Output value declarations (alphabetical) |
locals.tf | Local value declarations |
Example Structure
# terraform.tf
terraform {
required_version = ">= 1.14"
required_providers {
aws = {
source = "hashicorp/aws"
version = "~> 6.0"
}
}
}
# variables.tf
variable "environment" {
description = "Target deployment environment"
type = string
validation {
condition = contains(["dev", "staging", "prod"], var.environment)
error_message = "Environment must be dev, staging, or prod."
}
}
# locals.tf
locals {
common_tags = {
Environment = var.environment
ManagedBy = "Terraform"
}
}
# main.tf
resource "aws_vpc" "main" {
cidr_block = var.vpc_cidr
enable_dns_hostnames = true
tags = merge(local.common_tags, {
Name = "${var.project_name}-${var.environment}-vpc"
})
}
# outputs.tf
output "vpc_id" {
description = "ID of the created VPC"
value = aws_vpc.main.id
}
Code Formatting
Indentation and Alignment
- Use two spaces per nesting level (no tabs)
- Align equals signs for consecutive arguments
resource "aws_instance" "web" {
ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
instance_type = "t2.micro"
subnet_id = "subnet-12345678"
tags = {
Name = "web-server"
Environment = "production"
}
}
Block Organization
Arguments precede blocks, with meta-arguments first:
resource "aws_instance" "example" {
# Meta-arguments
count = 3
# Arguments
ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
instance_type = "t2.micro"
# Blocks
root_block_device {
volume_size = 20
}
# Lifecycle last
lifecycle {
create_before_destroy = true
}
}
Naming Conventions
- Use lowercase with underscores for all names
- Use descriptive nouns excluding the resource type
- Be specific and meaningful
- Resource names must be singular, not plural
- Default to
mainfor resources where a specific descriptive name is redundant or unavailable, provided only one instance exists
# Bad
resource "aws_instance" "webAPI-aws-instance" {}
resource "aws_instance" "web_apis" {}
variable "name" {}
# Good
resource "aws_instance" "web_api" {}
resource "aws_vpc" "main" {}
variable "application_name" {}
Variables
Every variable must include type and description:
variable "instance_type" {
description = "EC2 instance type for the web server"
type = string
default = "t2.micro"
validation {
condition = contains(["t2.micro", "t2.small", "t2.medium"], var.instance_type)
error_message = "Instance type must be t2.micro, t2.small, or t2.medium."
}
}
variable "database_password" {
description = "Password for the database admin user"
type = string
sensitive = true
}
Outputs
Every output must include description:
output "instance_id" {
description = "ID of the EC2 instance"
value = aws_instance.web.id
}
output "database_password" {
description = "Database administrator password"
value = aws_db_instance.main.password
sensitive = true
}
Dynamic Resource Creation
Prefer for_each over count
# Bad - count for multiple resources
resource "aws_instance" "web" {
count = var.instance_count
tags = { Name = "web-${count.index}" }
}
# Good - for_each with named instances
variable "instance_names" {
type = set(string)
default = ["web-1", "web-2", "web-3"]
}
resource "aws_instance" "web" {
for_each = var.instance_names
tags = { Name = each.key }
}
count for Conditional Creation
resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "cpu" {
count = var.enable_monitoring ? 1 : 0
alarm_name = "high-cpu-usage"
threshold = 80
}
Security Best Practices
Refer to SECURITY.md. It includes guidance on encrypting resources, preventing sensitive data in state, and secure configurations.
Version Pinning
terraform {
required_version = ">= 1.14"
required_providers {
aws = {
source = "hashicorp/aws"
version = "~> 6.0"
}
}
}
Use the latest major version of each provider and the latest minor version of Terraform, unless otherwise constrained by a dependency lock file or by other modules used by the configuration.
Version constraint operators:
= 1.0.0- Exact version>= 1.0.0- Greater than or equal~> 1.0- Allow rightmost component to increment>= 1.0, < 2.0- Version range
Provider Configuration
provider "aws" {
region = "us-west-2"
default_tags {
tags = {
ManagedBy = "Terraform"
Project = var.project_name
}
}
}
# Aliased provider for multi-region
provider "aws" {
alias = "east"
region = "us-east-1"
}
Version Control
Never commit:
terraform.tfstate,terraform.tfstate.backup.terraform/directory*.tfplan.tfvarsfiles with sensitive data
Always commit:
- All
.tfconfiguration files .terraform.lock.hcl(dependency lock file)
Validation Tools
Run before committing:
terraform fmt -recursive
terraform validate
Additional tools:
tflint- Linting and best practicescheckov/tfsec- Security scanning
Code Review Checklist
- Code formatted with
terraform fmt - Configuration validated with
terraform validate - Files organized according to standard structure
- All variables have type and description
- All outputs have descriptions
- Resource names use descriptive nouns with underscores
- Version constraints pinned explicitly
- Sensitive values marked with
sensitive = true - No hardcoded credentials or secrets
- Security best practices applied
Based on: HashiCorp Terraform Style Guide
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
