MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

write-claude-md

pjt222
Обновлено 2 days ago
2 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаwordaimcpautomation

О программе

Этот навык создает файлы CLAUDE.md, которые содержат инструкции для ИИ-ассистентов по программированию, адаптированные под конкретный проект. Он охватывает структуру файлов, стандартные разделы, шаблоны действий/ограничений и интеграцию с MCP-серверами. Используйте его при начале новых проектов с ИИ-поддержкой или для улучшения поведения ИИ в существующих кодовых базах.

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/write-claude-md

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

Документация

Write CLAUDE.md

CLAUDE.md → AI assistants effective project-specific ctx.

Use When

  • New project → AI used
  • Improve AI behavior on existing
  • Doc project conventions, workflows, constraints
  • Integrate MCP servers|agent defs

In

  • Required: Project type + tech stack
  • Required: Key conventions + constraints
  • Optional: MCP server configs
  • Optional: Author + contributor info
  • Optional: Security + confidentiality reqs

Do

Step 1: Basic CLAUDE.md

Place CLAUDE.md in project root:

# Project Name

Brief description of what this project is and its purpose.

## Quick Start

Essential commands for working on this project:

```bash
# Install dependencies
npm install  # or renv::restore() for R

# Run tests
npm test     # or devtools::test() for R

# Build
npm run build  # or devtools::check() for R

Architecture

Key architectural decisions and patterns used in this project.

Conventions

  • Always use descriptive variable names
  • Follow [language-specific style guide]
  • Write tests for all new functionality

**Got:** `CLAUDE.md` in project root w/ min: project desc, quick start cmds, architecture, conventions.

**If err:** Unsure what to include → start w/ Quick Start only (3 most important: install, test, build). Expand incrementally.

### Step 2: Tech-Specific Sections

**R packages**:

```markdown
## Development Workflow

```r
devtools::load_all()    # Load for development
devtools::document()    # Regenerate docs
devtools::test()        # Run tests
devtools::check()       # Full package check

Package Structure

  • R/ - Source code (one function per file)
  • tests/testthat/ - Tests mirror R/ structure
  • vignettes/ - Long-form documentation
  • man/ - Generated by roxygen2 (do not edit manually)

Critical Files (Do Not Delete)

  • .Rprofile - Session configuration
  • .Renviron - Environment variables (git-ignored)
  • renv.lock - Locked dependencies

**Node.js/TS**:

```markdown
## Stack

- Next.js 15 with App Router
- TypeScript strict mode
- Tailwind CSS for styling
- Vercel for deployment

## Conventions

- Use `@/` import alias for src/ directory
- Server Components by default, `"use client"` only when needed
- API routes in `src/app/api/`

Got: Tech-specific sections match actual stack — R pkg structure for R, Node.js details for web. Cmds + paths reference real layout.

If err: Unfamiliar stack → inspect package.json, DESCRIPTION, Cargo.toml, equivalent → ID tech + add corresponding section.

Step 3: MCP Server Info

## Available MCP Servers

### r-mcptools (R Integration)
- **Purpose**: Connect to R/RStudio sessions
- **Status**: Configured
- **Configuration**: `claude mcp add r-mcptools stdio "Rscript.exe" -- -e "mcptools::mcp_server()"`

### hf-mcp-server (Hugging Face)
- **Purpose**: AI/ML model and dataset access
- **Status**: Configured
- **Configuration**: `claude mcp add hf-mcp-server -e HF_TOKEN=token -- mcp-remote https://huggingface.co/mcp`

Got: Each MCP server: purpose, status (configured|available|not configured), cmd to add. No actual tokens|secrets.

If err: MCP not yet configured → doc as "Available" w/ setup instructions, not "Configured." Placeholder vals like your_token_here.

Step 4: Author Info

## Author Information

### Standard Package Authorship
- **Name**: Author Name
- **Email**: [email protected]
- **ORCID**: 0000-0000-0000-0000
- **GitHub**: username

Got: Author section w/ name, email, ORCID (academic|research), GitHub. R pkgs match DESCRIPTION reqs.

If err: Author info sensitive|shouldn't be public → org name vs personal, or omit for internal-only.

Step 5: Security Guidelines

## Security & Confidentiality

- Never commit `.Renviron`, `.env`, or files containing tokens
- Use placeholder values in documentation: `YOUR_TOKEN_HERE`
- Environment variables for all secrets
- Git-ignored: `.Renviron`, `.env`, `credentials.json`

Got: Security section lists never-commit files, placeholder conventions, confirms .gitignore covers sensitive.

If err: Unsure which sensitive → grep -rn "sk-\|ghp_\|password" . for exposed secrets. Real creds → .gitignore + mention here.

Step 6: Reference Skills + Guides

## Development Best Practices References
@agent-almanac/skills/write-testthat-tests/SKILL.md
@agent-almanac/skills/submit-to-cran/SKILL.md

Got: Relevant skills + guides ref'd via @ paths → AI assistants get detailed procedures for common tasks.

If err: Ref'd skills|guides don't exist at paths → verify or remove. Broken @ refs no value, may confuse.

Step 7: Quality + Status

## Quality Status

- R CMD check: 0 errors, 0 warnings, 1 note
- Test coverage: 85%
- Tests: 200+ passing
- Vignettes: 3 (rated 9/10)

Got: Quality metrics → current state, accurate nums for check, coverage, test count, doc status.

If err: Metrics not yet avail (new project) → placeholder "TBD" + update as matures. No fabricate.

Check

  • CLAUDE.md in project root
  • Quick start cmds accurate + work
  • Architecture reflects actual structure
  • No sensitive (tokens, passwords, private paths)
  • MCP server configs current
  • Ref'd files + paths exist

Traps

  • Stale info: Update CLAUDE.md when project structure changes
  • Too much detail: Concise. Link detailed guides vs duplicate
  • Sensitive data: Never include actual tokens|creds. Placeholders.
  • Conflicting instructions: CLAUDE.md doesn't contradict other config
  • Missing from .Rbuildignore: R pkgs → add ^CLAUDE\\.md$ to .Rbuildignore

Examples

Pattern across successful projects:

  1. putior (829 lines): Comprehensive CLAUDE.md w/ quality metrics, 20 accomplishments, MCP integration, dev workflow
  2. Simple project (20 lines): Quick start + key conventions

Scale to match project complexity.

  • create-r-package — CLAUDE.md as part of pkg setup
  • configure-mcp-server — MCP config ref'd in CLAUDE.md
  • security-audit-codebase — verify no secrets in CLAUDE.md

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-ultra/skills/write-claude-md
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