geek-prateek/ai-coding-standards

🧠 KI-Codierungsstandards & Agenten-Skills

Lerne Engineering-Prinzipien. Wende sie im Kontext an. Überprüfe das Ergebnis.

Eine öffentliche Sammlung wiederverwendbarer, projektbewusster Skills für KI-Codierungsagenten und Entwickler.

Diese Skills helfen KI, bestehende Projektkonventionen zu verstehen, bessere technische Entscheidungen zu treffen, geeignete Codierungspraktiken anzuwenden und Änderungen zu verifizieren, ohne unnötige Komplexität einzuführen.

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📑 Skills-Katalog

🛡️ Governance & Disziplin

Skill	Beschreibung	Am besten geeignet für
cite-or-stop	Erzwingt belegbasierte Behauptungen, verhindert wiederholte fehlgeschlagene Versuche und bietet strukturierte Übergaben bei Blockaden.	Vermeidung von Halluzinationen, unbegründeten Annahmen und Wiederholungsschleifen.

🔄 Metakognition & Selbstheilung

Skill	Beschreibung	Am besten geeignet für
lesson-to-skill	Wandelt bestätigte Fehler, Benutzerkorrekturen und wiederkehrende Probleme in wiederverwendbare Anweisungen um, um dieselben Fehler in zukünftigen Aufgaben zu vermeiden.	Kontinuierliches Lernen, Fehlervermeidung und Verbesserung des KI-Agentenverhaltens.

🏗️ Codierungsstandards & Best Practices

Skill	Beschreibung	Am besten geeignet für
solid-principles	Hilft Entwicklern, SOLID-Prinzipien zu lernen und anzuwenden. Analysiert vorhandenen Code und schlägt Designverbesserungen vor, ohne unnötige Abstraktionen einzuführen.	Sauberen, wartbaren und erweiterbaren Code.
precision-and-rounding	Analysiert vorhandene numerische Typen, Rundungsregeln, Berechnungen und Konfigurationen, bevor Änderungen vorgeschlagen werden. Bewahrt etabliertes Projektverhalten, sofern nicht ausdrücklich anders angewiesen.	Vermeidung von Präzisionsverlust, falschen Rundungen und Inkonsistenzen bei Berechnungen.
database-query-patterns	Analysiert Datenbankabfragen, ORM-Muster, Schemata und Indizes, bevor Verbesserungen empfohlen werden. Hilft, ineffiziente Abfragen zu identifizieren, während das bestehende Datenverhalten erhalten bleibt.	Abfrageoptimierung, Datenbankleistung und Datenkorrektheit.

Lernen → Anwenden → Verifizieren: Verstehe das Prinzip, wende es entsprechend den bestehenden Projektkonventionen an und überprüfe das Ergebnis.

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🚀 Schnelleinrichtung & Nutzung

⚡ Schnellinstallation (Empfohlen)

Installiere KI-Codierungs-Skills direkt von GitHub:

npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards

Installiere einen bestimmten Skill:

npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards --skill precision-and-rounding

Global über Projekte hinweg installieren:

npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards -g

Verfügbare Skills anzeigen:

npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards --list

Erkunde Skills unter skills.sh.

Option 1: Globale Einrichtung (Funktioniert in allen Projekten)

Einmal installieren, um diese Skills projektübergreifend verfügbar zu machen.

Google Antigravity

# Windows (PowerShell)
cd $HOME\.gemini\config\skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .

# macOS / Linux
cd ~/.gemini/config/skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .

Claude Code

cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .

Hinweis: Skills-Erkennungspfade können je nach Agent und Version variieren. Die Skills CLI ist die empfohlene Installationsmethode für unterstützte Agenten.

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Option 2: Projektspezifische Einrichtung

Um Skills in einem bestimmten Projekt zu verwenden, kopiere die erforderlichen Skill-Ordner in das unterstützte Skills-Verzeichnis deines Agenten.

Beispiel:

mein-projekt/
├── .agents/
│   └── skills/
│       ├── cite-or-stop/
│       │   └── SKILL.md
│       ├── lesson-to-skill/
│       │   └── SKILL.md
│       ├── solid-principles/
│       │   └── SKILL.md
│       ├── precision-and-rounding/
│       │   └── SKILL.md
│       └── database-query-patterns/
│           └── SKILL.md
└── src/

Oder per Git-Submodul

git submodule add https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .agents/skills/shared

Stelle sicher, dass dein Codierungsagent die verschachtelten Skill-Ordner erkennen kann.

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📂 Repository-Struktur

ai-coding-standards/
├── README.md
├── cite-or-stop/
│   └── SKILL.md
├── lesson-to-skill/
│   └── SKILL.md
├── solid-principles/
│   └── SKILL.md
├── precision-and-rounding/
│   └── SKILL.md
└── database-query-patterns/
    └── SKILL.md

Jeder Skill kann zusätzlich unterstützende Referenzen, Beispiele und Evaluierungsfälle enthalten.

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➕ So fügst du einen neuen Skill hinzu

Um das Repository sauber und skalierbar zu halten:

1. Erstelle ein Verzeichnis: <skill-name>/
2. Füge SKILL.md hinzu: Inklusive gültigem YAML-Frontmatter.
3. Definiere, wann es verwendet werden soll: Beschreibe das spezifische Problem und die Aktivierungskriterien.
4. Befolge bestehende Projektkonventionen: Vermeide es, Muster zu erzwingen oder etabliertes Verhalten ohne Begründung zu ändern.
5. Halte es generisch: Keine proprietären Codes, Anmeldeinformationen, internen URLs oder firmenspezifischen Informationen.
6. Füge Evaluierungen hinzu, wo sinnvoll: Enthalte praktische Szenarien zur Überprüfung der Wirksamkeit des Skills.
7. Aktualisiere den Katalog: Füge den neuen Skill dem Skills-Katalog hinzu.

Beispiel SKILL.md:

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name: skill-name
description: >-
  Beschreibe, was der Skill tut und wann er verwendet wird.
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# Skill-Titel

## Lernen
Erkläre das Konzept mit praktischen Beispielen.

## Anwenden
Analysiere bestehende Projektkonventionen, bevor du Änderungen vorschlägst.

## Überprüfen
Validiere Korrektheit, Kompatibilität und Randfälle.

Wichtig: Erstelle keinen Skill nur, weil es ein Programmierkonzept gibt. Erstelle einen, wenn ein wiederkehrendes Problem von einem spezifischen, wiederverwendbaren Arbeitsablauf profitiert.

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🤝 Mitwirken

Beiträge, Vorschläge und Verbesserungen sind willkommen!

Erstelle gerne ein Issue oder reiche einen Pull Request ein, um bestehende Skills zu verbessern oder neue vorzuschlagen.

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📄 Lizenz

Siehe die LICENSE-Datei des Repositorys für Lizenzinformationen.