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hildahanyuwang/log-your-work

Ein Claude-Skill, der die Gründe hinter KI-geschriebenem Code und KI-entworfenen Analysen im Moment der Entscheidung festhält – damit du sie später im Standup verteidigen kannst.

Was ist log-your-work?

Dieser Skill für Claude zeichnet die Entscheidungslogik hinter KI-generierten Codeänderungen und Analysen auf, direkt im Moment der Erstellung. Er ist besonders nützlich für Entwickler, die in einem Team arbeiten und ihre Arbeit in Daily Standups oder Code-Reviews erklären müssen. Der Skill erstellt automatisch eine strukturierte Zusammenfassung der „Warum“-Entscheidungen, die später zur Nachvollziehbarkeit und Kommunikation genutzt werden kann. Er unterstützt Claude Code und ähnliche KI-Entwicklungstools, indem er die Interaktionen des Assistenten mit dem Repository protokolliert. Die Funktionsweise basiert auf dem Einfügen von Kontextkommentaren in den Code sowie der Erstellung einer Log-Datei im Projektstamm, die alle relevanten Begründungen speichert.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add hildahanyuwang/log-your-work

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Dokumentation

Was macht log-your-work?

Ein Claude-Skill, der die Gründe hinter KI-geschriebenem Code und KI-entworfenen Analysen im Moment der Entscheidung festhält – damit du sie später im Standup verteidigen kannst.

Funktionsweise

Dieser Skill fügt automatisch strukturierte Kommentare und eine Log-Datei hinzu, die erklären, warum eine bestimmte Code- oder Analyseentscheidung getroffen wurde. Die Logik wird in Echtzeit während der Interaktion mit Claude generiert.

Verwendung

  1. Installiere den Skill in deinem Claude-Projektverzeichnis.
  2. Starte eine Aufgabe – Claude wird automatisch die Gründe für seine Entscheidungen aufzeichnen.
  3. Überprüfe die Logs – Die Datei work-log.md wird im Stammverzeichnis deines Projekts erstellt und enthält eine chronologische Liste aller Entscheidungen.

Beispiel-Log-Eintrag

## 2024-03-15 10:32: Entscheidung: Implementierung der Caching-Schicht

- **Grund**: Verbesserung der API-Antwortzeit, die im Profiling als Engpass identifiziert wurde.
- **Alternativen**: In-Memory vs. Redis-Caching – Redis gewählt wegen Persistenz und Skalierbarkeit.
- **Auswirkungen**: Reduziert Latenz um 40 %, erhöht aber Speichernutzung.

Plattformen

  • Claude Code
  • Cursor (über benutzerdefinierte Skripte)
  • Andere KI-Assistenten mit Dateizugriff

Lizenz

MIT

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