configure-git-repository
О программе
Этот навык настраивает Git-репозитории со стандартизированными параметрами, включая файлы .gitignore, стратегии ветвления и хуки коммитов. Он предоставляет языко-специфичные шаблоны для проектов на R, Node.js и Python во время первоначальной настройки. Используйте его при внедрении системы контроля версий для новых проектов или для стандартизации существующих репозиториев.
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
設 Git 庫
設 Git 庫附合項類之設。
用時
- 新項目之版控初
- 為特語/框加
.gitignore - 設枝護與規
- 設提鉤
入
- 必:項目之目
- 必:項類(R 包、Node.js、Python、通)
- 可選:遠庫之 URL
- 可選:枝之策(主幹、Git Flow)
- 可選:提訊之規
法
第一步:初庫
cd /path/to/project
git init
git branch -M main
得: .git/ 目已建。默枝名 main。
敗則: 若 git init 敗,確 Git 已裝(git --version)。若目已有 .git/,庫已初——略此步。
第二步:建 .gitignore
R 包:
# 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/
得: .gitignore 檔建附合項類之條。敏檔(.Renviron、.env)與生品皆排。
敗則: 若不確含何條,用 gitignore.io 或 GitHub 之 .gitignore 範為始而自改。
第三步:建初提
git add .gitignore
git add . # Review what's being added first with git status
git commit -m "Initial project setup"
得: 初提已建含 .gitignore 與初項檔。git log 示一提。
敗則: 若 git commit 敗以「nothing to commit」,確檔已以 git add 階。若以作者識誤敗,設 git config user.name 與 git config user.email。
第四步:連遠
# Add remote
git remote add origin [email protected]:username/repo.git
# Push
git push -u origin main
得: 遠 origin 已設。git remote -v 示取與推 URL。初提已推於遠。
敗則: 若推敗以「Permission denied (publickey)」,設 SSH 符(見 setup-wsl-dev-environment)。若遠已存,以 git remote set-url origin <url> 更之。
第五步:設枝規
主幹(小團宜):
main:可產之碼- 功枝:
feature/description - 修枝:
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
得: 枝名之規已立且書。團員知各類作用何前綴。
敗則: 若枝已不一名,以 git branch -m old-name new-name 易名而更開之 PR。
第六步:設提規
Conventional Commits 式:
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
得: 提訊之規已書且團同。後提循 type: description 式。
敗則: 若團員不循,以提訊鉤執之(見第七步)。
第七步:設預提鉤(選)
建 .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
得: 預提鉤於每 git commit 自行。查誤阻提至修。
敗則: 若鉤不行,驗 core.hooksPath 已設(git config core.hooksPath)且鉤檔可行(chmod +x)。
第八步:建 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"
得: README.md 已提於庫。項目於 GitHub 有簡而有資之落頁。
敗則: 若 README.md 已存,更之勿覆。R 項目用 usethis::use_readme_md() 生附徽之範。
驗
-
.gitignore排敏與生檔 - 無敏資(符、密)於追檔
- 遠庫已連且可訪
- 枝名規已書
- 初提清建
陷
.gitignore前之提:先加.gitignore。已追之檔不受後條影。- 史中之敏:若秘已提,雖刪仍於史。用
git filter-repo或 BFG 清。 - 大二進檔:勿提大二。逾 1MB 用 Git LFS。
- 行末:Windows/WSL 設
core.autocrlf=input免 CRLF/LF 問。
參
commit-changes- 階與提之流manage-git-branches- 枝建與規create-r-package- Git 設為 R 包建之一部setup-wsl-dev-environment- Git 裝與 SSH 符create-github-release- 自庫建發security-audit-codebase- 察已提之秘
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.
