michaelshimeles/skills: Agent-Skills und AGENTS.md-Workflow für Coding-Assistenten

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Ein GitHub-Repository mit modularen Agent-Skills und einem AGENTS.md-Workflow-Template für Claude Code, Cursor und Codex, das Entwicklungsaufgaben strukturiert steuert.

Das Wichtigste

  1. Vierstufiger Workflow: AGENTS.md verbindet Aufgaben in Isolate (new-feature), Build (code-structure), Prove (evidence-driven-testing) und Ship (before-and-after sowie greploop).
  2. Isolierte Arbeitsbereiche: Das Skill 'new-feature' erstellt Git-Worktrees ab origin/main, damit parallele Agent-Instanzen ohne Konflikte am gleichen Repo arbeiten.
  3. Architekturregeln: 'code-structure' trennt die Domänen-Orchestrierung (Actions) von operativer Wiederverwendbarkeit (Service Layer) und benennt Anti-Patterns.
  4. Visuelle Testnachweise: 'evidence-driven-testing' zeichnet Testsitzungen via FFmpeg-Recorder oder Playwright auf und hängt Videos sowie Berichte direkt an Pull Requests.
  5. Iteratives Review und Bereinigung: 'greploop' steuert PRs durch Greptile-Reviews bis zur perfekten Bewertung, während 'unslop' 31 typische KI-Schreibmuster aus Texten entfernt.

Warum das relevant ist

Beim Einsatz von Coding-Agenten führen unstrukturierte Abläufe oft zu Merge-Konflikten, Vermischung von Architekturlogik oder unbewiesenen Code-Änderungen. Das Template erzwingt Isolation, Nachprüfbarkeit durch Videoaufzeichnungen und automatisierte Review-Schleifen.

Einordnung

Das Repository bündelt bestehende Open-Source-Tools (wie Greptile-Review-Loops oder Vercels Screenshot-Vergleich) mit eigenen Skripten zu einem konsistenten System. Durch das SKILL.md-Format laden Agenten wie Claude Code die Anleitungen nur bei Bedarf, was Token-Kontext spart. Der Fokus liegt klar auf Verifizierbarkeit statt reiner Textbehauptungen.

Gefunden in

Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.

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Ein Teil von diesem Inhalt wurde mit KI gemacht.