MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

audit-icon-pipeline

pjt222
Обновлено Yesterday
2 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаai

О программе

Этот навык проводит аудит иконографических пайплайнов, выявляя отсутствующие глифы, иконки и HD-вариации посредством сравнения с реестрами. Он формирует структурированные отчёты о пробелах для навыков, агентов и команд во всех палитрах. Используйте его перед рендерингом пайплайнов, после добавления новых сущностей или для регулярных проверок обслуживания.

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/audit-icon-pipeline

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

Документация

Audit Icon Pipeline

以註冊表校之於字形映射文件、圖標目錄、清單,察缺字形、缺圖標、陳舊清單。生結構化之缺口報告,覆 skills、agents、teams。

適用時機

  • 新增 skills、agents、teams 後,查是否需圖標
  • 全管線渲染前,辨所缺
  • 註冊表更新後,確清單一致
  • 圖標管線之定期健檢

輸入

  • 選擇性:實體類型之過濾——skillagentteamall(預設:all
  • 選擇性:所查之調色板(預設:cyberpunk——參考調色板)

步驟

步驟一:讀註冊表

自真源之註冊表採諸實體之識別符。

  1. skills/_registry.yml——取所有域中之 skill ID
  2. agents/_registry.yml——取所有 agent ID
  3. teams/_registry.yml——取所有 team ID
  4. 錄其數:skills、agents、teams 之總

預期: 三實體識別符之列,其數合於 total_skillstotal_agentstotal_teams

失敗時: 某註冊表文件缺失時,報其路徑而略此實體類型。

步驟二:讀字形映射

自字形映射文件採所有已映射之實體識別符。

  1. viz/R/glyphs.R——取 SKILL_GLYPHS 列中所有鍵
  2. viz/R/agent_glyphs.R——取 AGENT_GLYPHS 列中所有鍵
  3. viz/R/team_glyphs.R——取 TEAM_GLYPHS 列中所有鍵

預期: 三已映射識別符之列。

失敗時: 某字形文件缺失時,報之並將該類實體全標為未映射。

步驟三:算缺之字形

以註冊表之識別符減已映射之識別符。

  1. 缺之 skill 字形:registry_skill_ids - mapped_skill_ids
  2. 缺之 agent 字形:registry_agent_ids - mapped_agent_ids
  3. 缺之 team 字形:registry_team_ids - mapped_team_ids

預期: 存於註冊表而無字形函數映射之實體識別符之列。

失敗時: 減之算失敗時,驗註冊表與字形文件間之識別符格式是否合(如下劃線 vs 連字號)。

步驟四:查已渲之圖標

驗已映射字形有對應之已渲圖標文件。

  1. 每映射之 skill ID,查 viz/public/icons/<palette>/<domain>/<skillId>.webp
  2. 每映射之 agent ID,查 viz/public/icons/<palette>/agents/<agentId>.webp
  3. 每映射之 team ID,查 viz/public/icons/<palette>/teams/<teamId>.webp
  4. 以同結構查 viz/public/icons-hd/ 中之 HD 變體

預期: 有字形而無已渲圖標之實體列(標準 / HD)。

失敗時: 若圖標目錄不存,則管線未曾運行——報全為缺。

步驟五:查清單之新鮮度

以清單之數比註冊表之數。

  1. viz/public/data/icon-manifest.json——計條目
  2. viz/public/data/agent-icon-manifest.json——計條目
  3. viz/public/data/team-icon-manifest.json——計條目
  4. 比之於註冊表之總

預期: 清單之數合於註冊表之數。有差則示清單陳舊。

失敗時: 清單文件不存時,先須運行數據管線(node build-data.js && node build-icon-manifest.js)。

步驟六:察孤兒圖標

viz/public/icons*/,標 WebP 文件之 <palette>/<domain>/<skillId> 三元組不在 icon-manifest.json 者。

  1. 列所有 WebP 文件:find viz/public/icons* -name "*.webp"
  2. 每文件,自其路徑取 <domain>/<id>
  3. <domain>/<id>icon-manifest.json 有無條目
  4. 收無匹之文件為孤兒——存於盤而已不被引
# Quick orphan count per palette
node -e "
const fs = require('fs');
const manifest = JSON.parse(fs.readFileSync('viz/public/data/icon-manifest.json'));
const ids = new Set(manifest.map(e => e.domain + '/' + e.id));
const orphans = require('child_process')
  .execSync('find viz/public/icons -name \"*.webp\"').toString().trim().split('\n')
  .filter(p => { const parts = p.split('/'); const id = parts.slice(-2).join('/').replace('.webp',''); return !ids.has(id); });
console.log('Orphans:', orphans.length);
orphans.forEach(p => console.log(' ', p));
"

預期: 孤兒為零。有孤兒示 skills 已遷至他域而未清(每遷 18 孤兒 = 9 調色板 × 2 尺寸)。

失敗時: 手刪孤兒——無清單條目,不再被提供。遷域事罕,手清可受。

步驟七:生缺口報告

生結構化之總。

  1. 格式為明表或列:
    === Icon Pipeline Audit ===
    
    MISSING GLYPHS (no glyph function):
      Skills: 5 missing — [list]
      Agents: 2 missing — [list]
      Teams: 0 missing
    
    MISSING ICONS (glyph exists, no rendered WebP):
      Standard (512px): 3 skills, 1 agent
      HD (1024px): 8 skills, 3 agents, 1 team
    
    STALE MANIFESTS:
      icon-manifest.json: 320 entries vs 326 registry (stale)
      agent-icon-manifest.json: 66 entries vs 66 registry (OK)
      team-icon-manifest.json: 15 entries vs 15 registry (OK)
    
  2. 依所發提下一步之建議

預期: 完整之缺口報告,附可行之下一步。

失敗時: 若諸查皆過而無缺口,報「管線已完全一致」為正果。

驗證

  • 三註冊表皆讀成
  • 三字形映射文件皆查
  • 圖標目錄標準與 HD 皆掃
  • 清單新鮮度已驗
  • 孤兒圖標已查(盤路徑對清單)
  • 缺口報告已生,附數與實體列
  • 已提可行之下一步

常見陷阱

  • 識別符格式失配:註冊表用連字號(create-skill),字形映射或用下劃線鍵——比較時須標準化
  • 調色板假設:僅查 cyberpunk 調色板漏調色板專之渲染缺口
  • 空目錄:域目錄存而空,globbing 時算作「圖標在」——查文件存,非目錄存
  • HD 未渲:HD 圖標在分離目錄樹(icons-hd/)——勿與標準混
  • 遷域後之孤兒:skill 之域變時,build.sh 於新路徑創圖標而不刪舊路徑——遷域後務行步六孤兒之查

相關技能

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-lite/skills/audit-icon-pipeline
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