provider-docs
О программе
Этот навык помогает разработчикам создавать и управлять документацией провайдеров Terraform для Terraform Registry. Он проводит вас через процесс написания описаний схем и использования шаблонов tfplugindocs при добавлении или изменении компонентов провайдера. Используйте его для генерации, проверки и устранения проблем в документации вашего провайдера.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add hashicorp/agent-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/hashicorp/agent-skillsgit clone https://github.com/hashicorp/agent-skills.git ~/.claude/skills/provider-docsСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Terraform Provider Docs
Follow This Workflow
- Confirm scope and documentation targets.
- Map code changes to the exact doc targets: provider index, resources, data sources, ephemeral resources, list resources, functions, actions, or guides.
- Decide whether content should come from schema descriptions, templates, or both.
- Write schema descriptions first.
- Add precise user-facing descriptions to schema fields so generated docs stay aligned with behavior.
- Keep wording specific to argument purpose, constraints, defaults, and computed behavior.
- Add or update template files in
docs/.
- Create only files that map to implemented provider objects.
- Use HashiCorp-recommended template paths:
docs/index.md.tmpldocs/data-sources/<name>.md.tmpldocs/resources/<name>.md.tmpldocs/ephemeral-resources/<name>.md.tmpldocs/list-resources/<name>.md.tmpldocs/functions/<name>.md.tmpldocs/actions/<name>.md.tmpl(tfplugindocs generates action docs with Terraform v1.14.0+)docs/guides/<name>.md.tmpl
- Keep templates focused on overview and examples; rely on generated sections for field-by-field details.
- Keep HCL examples in the
examples/directory — one example per file, pulled into templates withtffile— rather than inlined in templates (see Example File Conventions inreferences/hashicorp-provider-docs.md). Examples must not containterraform,provider, oroutputblocks. - For action pages, follow the structure in
references/hashicorp-provider-docs.md(Action Pages section): examples must show both theactionblock and theaction_triggerlifecycle wiring, and actions get no attribute/output section.
- Generate documentation with
tfplugindocs.
- Prefer repository defaults when configured:
go generate ./...
- Otherwise run the generator directly:
go run github.com/hashicorp/terraform-plugin-docs/cmd/tfplugindocs generate --provider-name <provider_name>
- Re-run generation after every schema or template edit.
- Validate the generated markdown.
- Verify files in
docs/match the current provider implementation. - Verify examples are valid HCL and reflect current argument/attribute names.
- Verify required/optional/computed semantics in docs match schema behavior.
- Apply Registry publication rules before release.
- Use semantic version tags prefixed with
v(for examplev1.2.3). - Create release tags from the default branch.
- Keep
terraform-registry-manifest.jsonin the repository root. - Expect docs to be versioned in Registry and switchable with the version selector.
- Preview or troubleshoot publication when needed.
- Use the HashiCorp preview process to inspect rendered docs before release when accuracy risk is high.
- If docs are missing in Registry, check tag format, tag source branch, manifest file presence, and provider publication status.
Enforce Quality Bar
- Keep documentation behaviorally accurate; never describe unsupported arguments or attributes.
- Keep examples minimal, realistic, and runnable.
- Keep terminology and naming consistent across provider, resources, and data sources.
- Avoid duplicating generated argument/attribute blocks in manual templates.
- Keep doc changes tied to the same PR as schema/API changes whenever possible.
Load References On Demand
- Read
references/hashicorp-provider-docs.mdfor source-backed rules and official links. - Load only the sections needed for the current change to keep context lean.
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill provider-docs?
provider-docs — это Claude Skill от hashicorp. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с provider-docs, без дополнительных запросов.
Как установить provider-docs?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте provider-docs в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится provider-docs?
provider-docs относится к категории Мета.
Можно ли использовать provider-docs бесплатно?
Да. provider-docs размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
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.
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.
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.
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.
