configure-git-repository
О программе
Этот навык настраивает Git-репозиторий с языково-специфичными файлами .gitignore, стратегиями ветвления, соглашениями о коммитах и pre-commit хуками. Он предоставляет начальную настройку и общие шаблоны для проектов на R, Node.js и Python. Используйте его при инициализации системы контроля версий для нового проекта или стандартизации существующего репозитория.
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/configure-git-repositoryСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Configure Git Repository
Set up a Git repository with appropriate configuration for the project type.
When to Use
- Initializing version control for a new project
- Adding
.gitignorefor a specific language/framework - Setting up branch protection and conventions
- Configuring commit hooks
Inputs
- Required: Project directory
- Required: Project type (R package, Node.js, Python, general)
- Optional: Remote repository URL
- Optional: Branch strategy (trunk-based, Git Flow)
- Optional: Commit message convention
Procedure
Step 1: Initialize Repository
cd /path/to/project
git init
git branch -M main
Got: .git/ directory created. Default branch is named main.
If fail: If git init fails, ensure Git is installed (git --version). If the directory already has a .git/, the repository is already initialized — skip this step.
Step 2: Create .gitignore
R Package:
# R artifacts
.Rhistory
.RData
.Rproj.user/
*.Rproj
# Environment (sensitive)
.Renviron
# renv library (machine-specific)
renv/library/
renv/staging/
renv/cache/
# Build artifacts
*.tar.gz
src/*.o
src/*.so
src/*.dll
# Documentation build
docs/
inst/doc/
# IDE
.vscode/
.idea/
# OS
.DS_Store
Thumbs.db
Node.js/TypeScript:
node_modules/
dist/
build/
.next/
.env
.env.local
.env.*.local
*.log
npm-debug.log*
.DS_Store
Thumbs.db
.vscode/
.idea/
coverage/
Python:
__pycache__/
*.py[cod]
*.egg-info/
dist/
build/
.eggs/
.venv/
venv/
.env
*.log
.mypy_cache/
.pytest_cache/
htmlcov/
.coverage
.DS_Store
.idea/
.vscode/
Got: .gitignore file created with entries appropriate for the project type. Sensitive files (.Renviron, .env) and generated artifacts are excluded.
If fail: If unsure which entries to include, use gitignore.io or GitHub's .gitignore templates as a starting point and customize for the project.
Step 3: Create Initial Commit
git add .gitignore
git add . # Review what's being added first with git status
git commit -m "Initial project setup"
Got: First commit created containing .gitignore and initial project files. git log shows one commit.
If fail: If git commit fails with "nothing to commit," ensure files were staged with git add. If it fails with an author identity error, set git config user.name and git config user.email.
Step 4: Connect Remote
# Add remote
git remote add origin [email protected]:username/repo.git
# Push
git push -u origin main
Got: Remote origin is configured. git remote -v shows fetch and push URLs. Initial commit is pushed to the remote.
If fail: If push fails with "Permission denied (publickey)," configure SSH keys (see setup-wsl-dev-environment). If the remote already exists, update it with git remote set-url origin <url>.
Step 5: Set Up Branch Conventions
Trunk-based (recommended for small teams):
main: production-ready code- Feature branches:
feature/description - Bug fixes:
fix/description
# Create feature branch
git checkout -b feature/add-authentication
# After work is done, merge or create PR
git checkout main
git merge feature/add-authentication
Got: Branch naming convention is established and documented. Team members know which prefix to use for each type of work.
If fail: If branches are already named inconsistently, rename them with git branch -m old-name new-name and update any open PRs.
Step 6: Configure Commit Conventions
Conventional Commits format:
type(scope): description
feat: add user authentication
fix: correct calculation in weighted_mean
docs: update README installation section
test: add edge case tests for parser
refactor: extract helper function
chore: update dependencies
Got: Commit message convention is documented and agreed upon by the team. Future commits follow the type: description format.
If fail: If team members are not following the convention, enforce it with a commit-msg hook that validates the format (see Step 7).
Step 7: Set Up Pre-Commit Hooks (Optional)
Create .githooks/pre-commit:
#!/bin/bash
# Run linter before commit
# For R packages
if [ -f "DESCRIPTION" ]; then
Rscript -e "lintr::lint_package()" || exit 1
fi
# For Node.js
if [ -f "package.json" ]; then
npm run lint || exit 1
fi
chmod +x .githooks/pre-commit
git config core.hooksPath .githooks
Got: Pre-commit hook runs automatically on each git commit. Linting errors block the commit until fixed.
If fail: If the hook does not run, verify core.hooksPath is set (git config core.hooksPath) and the hook file is executable (chmod +x).
Step 8: Create README
# Minimal README
echo "# Project Name" > README.md
echo "" >> README.md
echo "Brief description of the project." >> README.md
git add README.md
git commit -m "Add README"
Got: README.md committed to the repository. The project has a minimal but informative landing page on GitHub.
If fail: If README.md already exists, update it rather than overwriting. Use usethis::use_readme_md() in R projects for a template with badges.
Validation
-
.gitignoreexcludes sensitive and generated files - No sensitive data (tokens, passwords) in tracked files
- Remote repository connected and accessible
- Branch naming conventions documented
- Initial commit created cleanly
Pitfalls
- Committing before .gitignore: Add
.gitignorefirst. Files already tracked aren't affected by later.gitignoreentries. - Sensitive data in history: If secrets are committed, they remain in history even after deletion. Use
git filter-repoor BFG to clean. - Large binary files: Don't commit large binaries. Use Git LFS for files > 1MB.
- Line endings: Set
core.autocrlf=inputon Windows/WSL to prevent CRLF/LF issues.
Related Skills
commit-changes- staging and committing workflowmanage-git-branches- branch creation and conventionscreate-r-package- Git setup as part of R package creationsetup-wsl-dev-environment- Git installation and SSH keyscreate-github-release- creating releases from the repositorysecurity-audit-codebase- check for committed secrets
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
