write-claude-md
О программе
Этот навык создает файл CLAUDE.md с инструкциями для ИИ-ассистентов по программированию, адаптированными под конкретный проект. Он помогает структурировать руководства, документировать соглашения и интегрировать MCP-серверы для улучшения поведения ИИ в вашей кодовой базе. Используйте его при начале новых проектов с ИИ-поддержкой или для оптимизации существующих с целью улучшения взаимодействия с ИИ.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/write-claude-mdСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
書 CLAUDE.md
立 CLAUDE.md 文,予 AI 助手以項目特脈絡。
用時
- 始新項目而將用 AI 助手
- 改善現項目中 AI 之行
- 錄項目之約、流、限
- 整合 MCP 服或臣定於項目
入
- 必要:項目類與技術棧
- 必要:要約與限
- 可選:MCP 服之設
- 可選:作者與貢者信
- 可選:安與密之要
法
第一步:立基 CLAUDE.md
置 CLAUDE.md 於項目根:
# 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
得:`CLAUDE.md` 文存於項目根,至少含項目述、速始命、架構覽、約段。
敗則:不確含何者,唯始 Quick Start 段含三要命(裝、試、建)。文可隨項目演而漸擴。
### 第二步:加技術特段
**為 R 包**:
```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/ structurevignettes/- Long-form documentationman/- Generated by roxygen2 (do not edit manually)
Critical Files (Do Not Delete)
.Rprofile- Session configuration.Renviron- Environment variables (git-ignored)renv.lock- Locked dependencies
**為 Node.js/TypeScript**:
```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/`
得:技術特段加,配項目實棧——R 項目用 R 包結構、web 項目用 Node.js 棧詳等。命與徑指實項目布。
敗則:項目用陌棧者,察 package.json、DESCRIPTION、Cargo.toml、或等以辨技術而加應段。
第三步:加 MCP 服信
## 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`
得:每設 MCP 服有子段錄其用、狀(已設/可得/未設)、加之命。無實憑或密。
敗則:MCP 服未設者,錄為「Available」附設囑而非「Configured」。憑值用 your_token_here 之代。
第四步:加作者信
## Author Information
### Standard Package Authorship
- **Name**: Author Name
- **Email**: [email protected]
- **ORCID**: 0000-0000-0000-0000
- **GitHub**: username
得:作者信段含名、郵、ORCID(學/研項目)、GitHub 名。R 包者,式合 DESCRIPTION 文之要。
敗則:作者信為密或不宜公者,用組名代個詳,或於內項目全略此段。
第五步:加安囑
## 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`
得:安段列必不可入庫之文、文中代值之約,並確 .gitignore 涵諸密文。
敗則:不確何文為密者,行 grep -rn "sk-\|ghp_\|password" . 掃顯密。含真憑之文宜入 .gitignore 並述於此段。
第六步:引術與指南
## Development Best Practices References
@agent-almanac/skills/write-testthat-tests/SKILL.md
@agent-almanac/skills/submit-to-cran/SKILL.md
得:相關術與指南以 @ 徑引,予 AI 助手詳法應項目常任。
敗則:引之術或指南於指徑不存者,驗其徑或去其引。斷 @ 引無益且或亂助手。
第七步:加質與狀信
## Quality Status
- R CMD check: 0 errors, 0 warnings, 1 note
- Test coverage: 85%
- Tests: 200+ passing
- Vignettes: 3 (rated 9/10)
得:質指段反項目當前態,含確之察果、覆、試數、文狀數。
敗則:指未得(新項目)者,加「TBD」之代並隨項目熟而更。勿造數。
驗
- CLAUDE.md 於項目根
- 速始命準且運
- 架構段反實項目結構
- 無敏信(憑、密、私徑)
- MCP 服設當前
- 引之文與徑存
陷
- 陳信:項目結構變時更 CLAUDE.md
- 過詳:簡之。連詳指南而非複內容
- 敏數:勿含真憑或密。用代
- 衝指令:確 CLAUDE.md 不矛他設文
- 缺於
.Rbuildignore:R 包者,加^CLAUDE\\.md$於.Rbuildignore
例
成項目所察之模:
- putior(829 行):全 CLAUDE.md 含質指、二十成就、MCP 整詳、開流
- 簡項目(20 行):唯速始命與要約
CLAUDE.md 之模配項目複度。
參
create-r-package- CLAUDE.md 為包設之部configure-mcp-server- CLAUDE.md 中所引之 MCP 設security-audit-codebase- 驗 CLAUDE.md 無密
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.
