CommunityKunst & Designgithub.com

violetta-ai-tasks

Formulates and verifies work items using the VIOLETTA standard for AI-native tasks (Verifiable, Integrated, Observable, Living, Executable, Transferable, Trainable, Aware). Use for admin panels, BPM, B2B portals, internal tools (CRM, billing, approvals, integrations), agent task specs, ticket or Notion review, or when the user mentions VIOLETTA, AI-native tasks, or agent-ready work.

Funktioniert mitClaude CodeCodex CLICursor
npx skills add https://github.com/kochenevsky/violetta-ai-task-skill/tree/main

Ask in your favorite AI

Open a new chat with this agent skill pre-loaded.

Dokumentation

VIOLETTA — стандарт задачи в эпоху AI-агентов

Мнемоника: задача должна быть проверяемой, встроенной в системы, прозрачной, живой, исполнимой, передаваемой, обучаемой и осмысленной — V I O L E T T A.

Материалы: vc.ru (RU) · Medium (EN)

Где скилл особенно полезен

Там, где задача — не простой CRUD:

  • Админки / back-office — права, сущности, массовые операции, аудит → Observable, Verifiable
  • Бизнес-процессы, согласования — цепочки, эскалации, смена контекста → Living, Transferable
  • B2B, кабинеты клиентов — интеграции, SLA, контрактный контекст → Integrated, Aware
  • Внутренние системы (CRM, биллинг, поддержка, data) — handoff люди/агенты, инциденты → Transferable, Trainable, Executable

Задача для агента — живая автономная единица работы, а не статичный тикет. Без свойств ниже это скорее заметка, чем AI-native задача.

Восемь свойств

БукваСвойствоСуть
VVerifiableИзмеримый критерий успеха; можно проверить программно или по чек-листу
IIntegratedДанные, API, инструменты, формат результата — указаны явно
OObservableСтатус в реальном времени + история решений (audit trail)
LLivingОбновляется при смене контекста или зафиксирован стабильный контекст явно
EExecutableАгент выполняет без уточнений; HITL только в оговорённых точках
TTransferableПередача другому агенту/человеку без потери истории и артефактов
TTrainableПровал → зафиксированы причина и урок; следующий прогон умнее
AAwareЗачем задача, ограничения, что уже пробовали — внутри задачи

Living и Trainable по задумке методологии опираются на возможности AI.

Чеклист (порядок A → … → второй T)

  • A — Поймёт без серии уточняющих вопросов?
  • E — Может выполнить автоматически (с оговорённым HITL)?
  • V — Ясно, когда остановиться и что успех?
  • O — Виден прогресс и след действий?
  • L — Как актуализируется при смене контекста (или контекст стабилен)?
  • I — Системы, данные, инструменты, формат результата?
  • T Transferable — Подхватит другой исполнитель без брифинга?
  • T Trainable — Есть что записать после неудачи?

≥3 ответа «нет» → доработать формулировку или пометить как spike/заметку, не как production-задачу для агента.

Как отвечать (обязательная структура)

  1. Постановка / ревью — таблица или список: по каждой букве VIOLETTA одна строка: «закрыто / чего не хватает».
  2. Ревью чужой задачи — пробелы по свойствам + конкретные правки (критерий, ссылки, артефакты).
  3. Декомпозиция — каждая подзадача минимум E + V; общий контекст в родителе (A).

Шаблон задачи (копипаст)

## Задача (VIOLETTA)
**Aware — зачем / контекст:**
**Verifiable — критерий готовности:**
**Integrated — данные, системы, формат:**
**Observable — как виден прогресс и история:**
**Executable — триггер; HITL только если:**
**Living — что делать при смене приоритетов/данных:**
**Transferable — что передать следующему исполнителю:**
**Trainable — что зафиксировать при неудаче:**

Trigger phrases

  • "Check this task against VIOLETTA"
  • "Formulate a VIOLETTA-compliant ticket"
  • "Review this ticket for agent readiness"
  • "Is this task AI-native?"
  • "Проверь задачу по VIOLETTA"
  • "Сформулируй тикет в стиле AI-native"

Примеры контраста

  • Слабо: «Улучши онбординг».

  • Сильнее: «Конверсия регистрация → первое действие: 23% → 35% за 30 дней; воронка в X; не трогать платежи».

  • Слабо: «Подготовь квартальный отчёт».

  • Сильнее: «Данные из [BI], шаблон Y, отправить на Z до [дата]; нет доступа → записать в задачу и стоп (HITL)».

Расширенные примеры (админка, B2B, пайплайны): examples.md в репозитории (при установке только через curl файла локально нет — откройте ссылку или клонируйте репозиторий).

Антипаттерны

  • Один абстрактный глагол без критерия («улучши», «оптимизируй», «почини»).
  • Ссылка на «доку» без пути, версии или конкретного раздела.
  • «Сделай как у конкурента» без артефакта или метрики сравнения.
  • Нет границы scope (что не входит в задачу).

Ограничения

  • VIOLETTA про качество постановки, не заменяет security review, доступы и согласование рисков.
  • Массовые или деструктивные изменения в прод — только с явным разрешением и scope по правилам репозитория.

Verwandte Skills

mrgoonie/backend-development

Build robust backend systems with modern technologies (Node.js, Python, Go, Rust), frameworks (NestJS, FastAPI, Django), databases (PostgreSQL, MongoDB, Redis), APIs (REST, GraphQL, gRPC), authentication (OAuth 2.1, JWT), testing strategies, security best practices (OWASP Top 10), performance optimization, scalability patterns (microservices, caching, sharding), DevOps practices (Docker, Kubernetes, CI/CD), and monitoring. Use when designing APIs, implementing authentication, optimizing database queries, setting up CI/CD pipelines, handling security vulnerabilities, building microservices, or developing production-ready backend systems.

community

jibbajabba/ux-sentiment-research

A Claude skill that pulls real UX sentiment about any company and turns it into interview talking points in 30 minutes

community

Axect/skills

Reusable skills for AI coding agents (Claude Code, Codex, Forge) covering paper review, commit triage, GPU rentals, reference search, research logs, image-prompt composition, and more.

community

erectile-sirbarton7427/umay-ai-markdown

Serve clean Markdown to AI agents and crawlers by detecting Accept headers while maintaining standard HTML for browsers.

community

purewater02/agent-config-starter

Production-grade CLAUDE.md / AGENTS.md / skills starter for backend & infra teams — run AI coding agents on real services.

community

davidmosiah/wellness-nourish

Local-first nutrition MCP for AI agents: food search, barcode/image lookup, meal logging, hydration, goals and Telegram/Hermes workflows.

community