MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

polish-claw-project

pjt222
Обновлено Yesterday
3 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаautomation

О программе

Этот навык предоставляет структурированный 9-шаговый рабочий процесс для внесения проверок кода с фокусом на безопасность и соответствующих исправлений в репозитории экосистемы OpenClaw. Он делает акцент на параллельном аудите, предотвращении ложных срабатываний и перекрёстной сверке обнаруженных проблем с существующими задачами для выявления изменений с высокой значимостью. Используйте его, когда требуется систематически проводить аудит и отправлять пул-реквесты в проекты, такие как NVIDIA/OpenClaw или NVIDIA/NemoClaw.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/polish-claw-project

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Polish Claw Project

Structured workflow for OpenClaw ecosystem contributions. Novel value: Steps 5-7 — parallel audit, false positive prevention, cross-ref findings vs open issues → high-impact picks. Mechanical steps (fork, PR) → existing skills.

Use When

  • Contribute to NVIDIA/OpenClaw, NVIDIA/NemoClaw, NVIDIA/NanoClaw, similar Claw repos
  • First-time contributions to unfamiliar OSS w/ security-sensitive arch
  • Want repeatable auditable workflow vs ad-hoc fixes
  • Found Claw project accepting external contributions (check CONTRIBUTING.md)

In

  • Required: repo_url — GitHub URL of target Claw project (e.g., https://github.com/NVIDIA/NemoClaw)
  • Optional:
    • contribution_count — n contributions (default: 1-3)
    • focussecurity, tests, docs, bugs, any (default: any)
    • fork_org — fork target org/user (default: authenticated user)

Do

Step 1: Identify + Verify Target

Confirm project accepts external + actively maintained.

  1. Read CONTRIBUTING.md, CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE
  2. Check recent commit activity (last 30 days) + open PR merge rate
  3. Verify permissive or contribution-friendly license
  4. Read SECURITY.md if present → note disclosure rules
  5. Identify primary language, test framework, CI

→ CONTRIBUTING.md exists, commits w/in 30 days, clear contribution guidelines.

If err: no CONTRIBUTING.md or no recent activity → doc why + stop. Stale projects rarely merge external PRs.

Step 2: Fork + Clone

Working copy of repo.

  1. Fork: gh repo fork <repo_url> --clone
  2. Upstream remote: git remote add upstream <repo_url>
  3. Verify: git remote -v shows origin (fork) + upstream
  4. Sync: git fetch upstream && git checkout main && git merge upstream/main

→ Local clone w/ both remotes configured + up to date.

If err: fork fails → check gh auth status. Slow clone → --depth=1 for initial explore.

Step 3: Explore Codebase

Build mental model of arch.

  1. Read README.md for arch overview + goals
  2. ID entry points, core modules, public API surface
  3. Map test structure: where tests, framework, coverage
  4. Note style conventions: linter config, naming, import style
  5. Check Docker/container, CI config, deployment patterns

→ Clear understanding of structure, conventions, where contributions fit.

If err: arch unclear → focus on subsystem not whole project.

Step 4: Read Open Issues

Survey issues → understand needs + avoid duplicate work.

  1. List: gh issue list --state open --limit 50
  2. Categorize: bugs, features, docs, security, good-first-issue
  3. Note help wanted, good first issue, hacktoberfest labels
  4. Stale issues (>90 days, no recent comments) → may be abandoned
  5. Read linked PRs → understand attempted solutions

→ Categorized unclaimed issues w/ type labels.

If err: no open issues → Step 5, audit may uncover unlisted improvements.

Step 5: Parallel Audit

Run security + quality audits in parallel. Where novel findings emerge.

  1. Run security-audit-codebase against project root
  2. Simultaneously run review-codebase w/ scope quality
  3. Critical: verify each finding vs project's threat model + arch
    • "Hardcoded secret" in sandbox bootstrap = not vuln
    • Missing input validation on internal-only fn = low severity
    • Dep flagged vulnerable may already be mitigated by arch
  4. Rate verified: CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW
  5. Doc false positives w/ reasoning → informs Pitfalls for future runs

→ Verified findings list w/ severity + false positive annotations.

If err: no findings → shift to test coverage gaps, docs, dev experience.

Step 6: Cross-Reference Findings

Map verified findings → open issues. Core judgment step.

  1. Per finding, search open issues for related discussions
  2. Categorize:
    • Matches open issue — link finding to issue
    • New finding — no existing issue
    • Already fixed in PR — check open PRs for in-progress fixes
  3. Prioritize matching issues (highest merge prob)
  4. New findings → assess if maintainers welcome based on priorities

→ Prioritized list w/ finding-to-issue map + merge prob assessment.

If err: all findings already addressed → return Step 4, look for docs, tests, dev experience.

Step 7: Select Contributions

Pick 1-3 by impact, effort, expertise.

  1. Score each:
    • Impact: Improvement? (security > bugs > tests > docs)
    • Effort: Done well in focused session? (prefer small complete PRs)
    • Expertise: Domain knowledge?
    • Merge prob: Matches stated priorities?
  2. Pick top (default 1-3)
  3. Per: branch name, scope boundary, acceptance criteria, test plan

→ 1-3 selected contributions w/ clear scope + acceptance criteria.

If err: nothing scores well → file well-written issues instead of PRs.

Step 8: Implement

Branch per contribution + implement fix.

  1. Per contribution: git checkout -b fix/<description>
  2. Follow conventions exactly (linter, naming, imports)
  3. Add/update tests covering change
  4. Run test suite → verify all pass
  5. Run linter → verify no new warnings
  6. Keep PR focused — one logical change per branch

→ Clean impl w/ passing tests + no linter warnings.

If err: tests fail on pre-existing issues → doc them, ensure PR doesn't introduce new failures.

Step 9: Create PRs

Submit per CONTRIBUTING.md.

  1. Push: git push origin fix/<description>
  2. PR via create-pull-request skill
  3. Ref related issue in body ("Fixes #123")
  4. Follow PR template if exists
  5. Responsive to reviewer feedback → iterate quickly

→ PRs created, linked to issues, following conventions.

If err: PR create fails → check branch protection + CLA.

Check

  1. All selected contributions impl + submitted as PRs
  2. Each PR refs related issue (if exists)
  3. All project tests pass on each PR branch
  4. No false positives submitted as real issues
  5. PR descriptions follow CONTRIBUTING.md template

Traps

  • False positive overclaim: Claw uses sandbox arch — "vuln" inside sandbox may be by design. Verify vs threat model before reporting.
  • Digest/signature chain disruption: Claw uses verification chains for model integrity. Changes must preserve or PR rejected.
  • Convention mismatch: Claw enforces strict style. Run project's own linter, not generic. Match imports, docstrings, test patterns exactly.
  • Scope creep: 3 focused PRs merge faster than 1 sprawling. Keep atomic.
  • Stale fork: Always sync upstream before work (git fetch upstream && git merge upstream/main).

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-ultra/skills/polish-claw-project
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — 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.

Просмотреть навык