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JahacksV1/day-one-agent-kit

Verstehe ein Repository, ohne seine Architektur zu verändern. Verwende es, wenn du in einem unbekannten Repository beginnst, eine Kunden-Codebasis einarbeitest oder einen Stack-/Profil-Baseline erstellst.

Was ist day-one-agent-kit?

Dieses Skill („Intake Repo“) hilft Entwicklern und KI-Agenten, ein Repository schnell zu erfassen, bevor sie mit der Implementierung beginnen. Es erstellt eine kurze, evidenzbasierte Profilübersicht mit Risiken und nächsten Schritten, ohne produktiven Code zu bearbeiten oder die Architektur umzuschreiben. Das Skill unterstützt gängige Entwicklungsumgebungen wie Claude Code, Cursor, Codex und andere KI-Dienste und arbeitet plattformunabhängig. Der generierte Output wird als `.ai/PROJECT_PROFILE.md` im Repository gespeichert und folgt einer strukturierten Vorlage. Dabei wird Wert auf beobachtete Codemuster gelegt, nicht auf Annahmen, und es wird explizit erlaubt, Bereiche als „Nicht zutreffend“ zu markieren, anstatt sie zu erfinden. Der gesamte Workflow ist in acht klaren Schritten definiert, die von der Erkennung von Framework und Abhängigkeiten bis zur Identifizierung von fehlenden Produktionsbasics und Risiken reichen. Jede Erkenntnis muss mit konkreten Dateien belegt werden, sodass das Profil kurz, handlungsrelevant und während normaler Codierungsaufgaben nützlich bleibt.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/JahacksV1/day-one-agent-kit/tree/HEAD/skills/intake-repo
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Dokumentation

Repository aufnehmen

Nutze diesen Workflow, um ein Repository schnell zu verstehen, bevor du mit der Implementierung beginnst.

Ziel

Erstelle ein kurzes, evidenzbasiertes Repository-Profil mit Risiken und nächsten Schritten.

Ausgabe

  • .ai/PROJECT_PROFILE.md unter Verwendung von templates/PROJECT_PROFILE.md.

Regeln

  • Produktcode nicht bearbeiten.
  • Architektur nicht umschreiben.
  • Beobachtete Codemuster gegenüber Annahmen bevorzugen.
  • Profil kurz und handlungsrelevant halten.
  • „Nicht zutreffend“ ist eine gültige, erwartete Antwort für einen Hauptbereich – eine statische/Portfolio-Website ohne Backend hat keine Auth-, Datenbank- oder KI-Logik, die ausgefüllt werden müsste. Markiere es als „Nicht zutreffend“, anstatt Inhalte zu erfinden, einen zukünftigen Bedarf zu erraten oder es leer/mehrdeutig zu lassen.

Schritte

  1. Framework, Sprache, Paketmanager und Bereitstellungsziel erkennen.
  2. Paket-/Lock-/Konfigurationsdateien und wichtige Einstiegspunkte lesen.
  3. Verfügbare Scripts identifizieren: dev, typecheck, lint, test, build.
  4. Frontend-, Backend-, Datenbank-, Auth-, KI- und Bereitstellungsbereiche abbilden.
  5. Verwendungsmuster von Umgebungsvariablen identifizieren.
  6. Aktuelle Architekturmuster im Code erfassen.
  7. Offensichtlich fehlende Produktionsbasics und wichtige Risiken auflisten.
  8. .ai/PROJECT_PROFILE.md generieren oder aktualisieren.

Mindestanforderungen an Belege

Zitiere konkrete Dateien für jede Erkenntnis. Beispielkategorien:

  • Script-Quelle (package.json, pyproject.toml, usw.)
  • Bereitstellungsquelle (vercel.json, Docker, CI-Workflows)
  • Quelle der Umgebungsvariable (process.env, NEXT_PUBLIC_, usw.)
  • Auth/Daten-Grenzen (Middleware, Route-Handler, Policy-Dateien)

Abschluss-Check

  • Profil enthält erkannten Stack, Scripts, Hauptbereiche, Muster, Risiken.
  • Ausgabe ist kurz genug, um während normaler Codierungsaufgaben nützlich zu sein.

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