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f4rkh4d/forge-skill

51 eigenständige Fähigkeiten für KI-Codierungsagenten. 27 enthalten AST/Shell-Verifikatoren. -72% verifier-sichtbarer Müll auf Sonnet 4.6, -58% auf Haiku 4.5 (20 adversarialische Eingabeaufforderungen, 3 Durchläufe/Arm).

Was ist forge-skill?

forge-skill ist eine Sammlung von 51 bewusst gestalteten Fähigkeiten (Skills), die speziell für KI-Codierungsagenten wie Claude Code, Cursor oder Codex entwickelt wurden. 27 dieser Fähigkeiten verfügen über eingebaute AST- (Abstract Syntax Tree) oder Shell-basierte Verifikatoren, die die Ausgaben der Agenten automatisch validieren und korrigieren. Dadurch wird die sogenannte „verifier-visible slop“ – also unnötiger oder fehlerhafter Code, der vom Verifikator erkannt wird – drastisch reduziert: um 72% auf Sonnet 4.6 und 58% auf Haiku 4.5, gemessen mit 20 adversarischen Prompts und drei Durchläufen pro Arm. Die Skill-Dokumentation enthält detaillierte Anweisungen zur Definition von Fähigkeiten über Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter, Ausführungsblöcken und Shell- oder Validationsblöcken. Entwickler können damit leistungsstarke, agentensichere Codierungs-Workflows erstellen, die sowohl Produktivität als auch Codequalität steigern.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add f4rkh4d/forge-skill

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Dokumentation

Was macht forge-skill?

51 eigenständige Fähigkeiten für KI-Codierungsagenten. 27 enthalten AST/Shell-Verifikatoren. -72% verifier-sichtbarer Müll auf Sonnet 4.6, -58% auf Haiku 4.5 (20 adversarialische Eingabeaufforderungen, 3 Durchläufe/Arm).


Übersicht

forge-skill bietet eine kuratierte Sammlung von 51 Skills, die KI-Agenten in die Lage versetzen, präzise Codierungsaufgaben auszuführen. Das Besondere: 27 dieser Skills sind mit automatischen Verifikatoren ausgestattet, die entweder auf AST-Ebene (Abstract Syntax Tree) oder über Shell-Befehle prüfen, ob die Agentenausgabe korrekt ist. Unnötige oder falsche Codefragmente (slop) werden so zuverlässig eliminiert.

Hauptmerkmale

  • 51 Opinionierte Skills – von einfachen Refactorings bis zu komplexen Framework-Integrationen.
  • 27 Verifikatoren – eingebaut und sofort einsatzbereit.
  • Deutliche Reduktion von „Slop“:
    • Sonnet 4.6: -72% verifier-sichtbarer Müll
    • Haiku 4.5: -58% verifier-sichtbarer Müll
  • Getestet unter extremen Bedingungen: 20 adversarialische Prompts, 3 Durchläufe pro Arm.

Skill-Definition

Jeder Skill wird als Markdown-Datei mit YAML-Frontmatter definiert. Die Frontmatter enthält Metadaten wie name, description, version und platforms (z.B. cursor, claude-code, codex).

Beispiel einer Skill-Definition

---
name: refactor-to-typescript
version: 1.0.0
description: Konvertiert JavaScript-Dateien in TypeScript mit korrekten Typannotationen.
platforms: [cursor, claude-code]
verifier: ast
---

# Refactor to TypeScript

Wandelt eine angegebene `.js`-Datei in `.ts` um, fügt Typannotationen hinzu und entfernt `any`.

## Ausführung

```bash
npx ts-morph convert --input <datei.js> --output <datei.ts>

Validierung

npx tsc --noEmit <datei.ts>

## Verifikatoren

Verifikatoren können entweder **AST** oder **Shell** sein. Ein AST-Verifikator parst den generierten Code und prüft bestimmte Strukturen (z.B. dass keine `any`-Typen vorhanden sind). Ein Shell-Verifikator führt ein benutzerdefiniertes Kommando oder Skript aus und erwartet Exit-Code 0.

### Beispiel AST-Verifikator (YAML)

```yaml
verifier: ast
ast_rules:
  - rule: forbid-type-any
    message: „Verwende explizite Typen statt any.“

Beispiel Shell-Verifikator (YAML)

verifier: shell
shell_command: "npm test"

Installationshinweise

  1. Repository klonen: git clone https://github.com/f4rkh4d/forge-skill.git
  2. Skills in den Agenten importieren: Je nach Plattform lege die Markdown-Dateien im entsprechenden Skills-Ordner ab.
  3. Verifikatoren aktivieren: Falls nicht standardmäßig aktiviert, konfiguriere den Agenten so, dass er die verifier-Felder auswertet.

Plattformunterstützung

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Weitere Agenten mit benutzerdefinierten Skill-Systemen (eigenständige Integration erforderlich)

Leistung & Qualität

Die Effektivität der Verifikatoren wurde anhand von 20 adversarialischen Prompts gemessen, die bewusst darauf ausgelegt sind, Agenten zu Fehlern zu verleiten. Mit 3 Durchläufen pro Arm ergab sich:

ModellReduktion des verifier-sichtbaren Mülls
Sonnet 4.6-72%
Haiku 4.5-58%

Mitwirken

Verbesserungsvorschläge und Pull Requests sind willkommen! Bitte stelle sicher, dass neue Skills mit einem Verifikator ausgestattet sind und die bestehenden Tests bestanden werden.

Lizenz

MIT

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