CaseYwY/skills — Projekt-Skill-Verwaltung & Audit

manage-project-skills — Skill-Auswahl & Audit für Projekte

0. Rangfolge der Regeln (zuerst lesen)

1. Autorisierung (höchste Priorität, keine Ausnahmen): Keine Installation/Aktualisierung/Entfernung, keine Schreibvorgänge in Projektdateien ohne explizite Benutzerfreigabe; Ausnahme: genehmigte Tagebucheinträge. Freigabe = konkreter Skill + Quelle + Umfang; „Meine Skills verwalten“ autorisiert nichts Einzelnes.
2. Prozess: Folge dem ausgewählten Modus (T0/T1/T2/Audit); „verbotene“ Schritte werden niemals aus Effizienzgründen übersprungen.
3. Leitlinie: Lokal-first, Zurückhaltung – Abweichungen sind mit einer Begründung erlaubt.

Kern: Fehlend ist besser als falsch installiert – Rückzug ca. 1 Minute; falsche Installation = permanenter Kontext + Auslöser-Wettbewerb. Zurückhaltung, zwingende Rechtfertigung, lokal-first.

1. Modi

Bei unklaren Anforderungen ⇒ vollständige Bedürfnisse nicht ermittelbar ⇒ keine Masseninstallation beim Start.

• T0 · Start-Inventur (SCHREIBGESCHÜTZT): Schritte 1–2 + Chat-Bericht („abgedeckt / wird nicht installiert“). Keine Installationen/Schreibvorgänge. Initialisierung des Ledgers = separater genehmigter Schreibvorgang. Abdeckungsmatrix = nur aus dem Stack ableitbare Bedürfnisse. Schnellpfad: Ledger vorhanden && kein Skill-Gespräch ⇒ nur Ledger lesen. Erneute Inventur wenn: Skill-Verzeichnisse / AGENTS.md / Lockfile / Agent geändert haben ∨ Ledger ≠ Festplatte ∨ Benutzer fragt.
• T1 · Lückengetrieben (während der Aufgabe): Zuerst klassifizieren. Einmalige Antwort (API-Detail, einzelner Befehl) ⇒ nachschlagen, keine Installation. Wiederverwendbar (Workflows/Standards/Toolchains, die dieses Repo erneut nutzt) ⇒ einen Skill holen ⇒ protokollieren. Einstieg stützt sich auf AGENTS.md-Regeln (siehe MAINTENANCE.md), nicht auf Selbsteinschätzung des Modells.
• T2 · Plan festgelegt: Batch-Installation, jeder Kandidat durch den bestätigten Plan begründet. Vollständige Schritte 1–7.
• Audit: Benutzer fordert Überprüfung/Bereinigung/Aufräumung ⇒ siehe Ende.

Alle Modi teilen sich das Projekt-Ledger .agents/skills-rationale.md (falls genehmigt); zuerst lesen.

2. Ablauf

1. Profil des Projekts erstellen

Lesen, falls vorhanden (nicht raten): Manifeste (package.json / pyproject.toml / go.mod / Cargo.toml / *.csproj); Layout + Monorepo-Signale (Workspaces, turbo.json); Infrastruktur (.github/workflows, Dockerfile, vercel.json, wrangler.toml); README-Kopf, docs/agents/.

2. Abdeckung inventarisieren (lokal-first; vor dem Holen deduplizieren)

Reihenfolge: Projekt-installiert → global → Registry. Zwei Klassen:

• Persönliche Skills: global, projektübergreifend. Nicht in das Projekt duplizieren; Zielagent protokollieren. Globale Präsenz ≠ deklarierte Projektabhängigkeit.
• Projektkritische Skills: Workflow/Auslieferung hängt davon ab. Quelle + Version/Commit + Wiederherstellungspfad protokollieren – auch wenn global installiert; neue Rechner erben keine globalen Installationen.

Scannen: Projektverzeichnisse (.agents/skills, .opencode/skills, .claude/skills = gängige Beispiele, je nach Agent-Dokumentation bestätigen; nicht erreichbar ⇒ „ungeprüft“, niemals „keine Skills“); global via npx skills ls -g; Quellmanifest & skills-lock.json (falls vorhanden synchronisieren). Ausgabe: Abdeckungsmatrix (Bedarf → erfüllt durch / Lücke).

3. Lücken aus zuverlässigen Quellen füllen

Vertrauensstufen: Anbieter-offiziell (anthropics/skills, openai/skills, supabase/agent-skills) > Original-Autor (mattpocock/skills, cursor/plugins) > Community > nicht überprüfbar (erhöhte Prüfung). Sonst npx skills find <kw> – Installationsanzahl = Referenz, nicht Vertrauen. Nichts Passendes ⇒ sagen + Skill-Creator vorschlagen; keine Behelfslösungen.

4. Budget: keine harte Grenze, bedarfsgesteuert

• Jeder Kandidat benötigt einen konkreten Grund („Projekt hat X ⇒ Y“); kein Grund ⇒ streichen.

• ~10 Kandidaten = Analysefehler ⇒ Schritte 1–2 erneut auditieren.

• Grenzfällig ⇒ „zurückgestellt“-Liste (Rückzug ist günstig).
• Deduplizierung ≠ automatische Bereinigung: Beschreibungsüberschneidung ⇒ Kandidatengruppe ⇒ Auslöser/E/A/Seiteneffekte/Abhängigkeiten/Versionen vergleichen ⇒ zusammenführen/entfernen nur mit Ersatzbeleg + Benutzerfreigabe; sonst beide behalten, als „zu vergleichen“ markieren.

5. Sicherheitsgate: vor der Installation, benutzergenehmigt

Das gesamte Paket prüfen, nicht nur SKILL.md:

1. SKILL.md vollständig lesen + alle referenzierten Dateien/Skripte/Konfigurationen/Abhängigkeiten; pro Skript prüfen: Ausführung / Netzwerk / Schreibvorgänge / Anmeldeinformationen.
2. Scan-Nachweis protokollieren: Scanner + Befund + passende Version + Datum. Kein Scan = unbekannt, nicht sicher. Scanner-Meinungsverschiedenheit ⇒ auflisten, nicht mitteln.
3. Private Quelle ohne Scans ⇒ manuelle Vollprüfung ersetzt das Gate, als „ungescannt“ markiert.
4. Mittleres+ Risiko oder unerklärliches Verhalten ⇒ Benutzer entscheidet; nichts installiert, während es unklar ist.

6. Installation

# Erkennt den Agenten automatisch (Erkennung dem Benutzer melden); Multi-Agent-Maschinen: --agent übergeben
npx skills add <owner/repo>@<skill> --copy -y

• Kanal 2 – versionsfixierte / npm-unerreichbare Alternative: gh skill install <owner/repo> <skill[@version]> --agent opencode (Vorschau; kopiert Dateien, kein Skills-Lock-Update ⇒ Ledger protokolliert Quelle+Version; immer --agent übergeben – der nicht-interaktive Standard ist github-copilot). Ein Kanal pro Skill – nicht mischen.
• --copy = Snapshot-Isolation, NICHT Versionsfixierung: kein Upstream-Sync, keine Versionsidentität, Neuinstallation ändert es. Reproduzierbarkeit ⇒ Ledger protokolliert: Quelle + Pfad + Version/Commit (+Hash).
• Projektkritische Workflow-Skills: --copy, niemals Symlink (Symlink folgt dem Upstream).
• skills-lock.json wird erstellt ⇒ committen (Wiederherstellung: npx skills experimental_install); sicherstellen, dass .agents/ nicht in .gitignore ist.
• Wirksamkeit variiert: OpenCode lädt heiß nach (bestätigt); andere Agenten benötigen möglicherweise einen Neustart ⇒ Benutzer zum Neustart + erneuten Überprüfung auffordern.
• GitHub nicht erreichbar ⇒ melden + lokalen Cache vorschlagen; niemals stillschweigend überspringen.

7. Überprüfen & protokollieren (vier Ebenen; fehlende Ebene = „ungeprüft“)

• Datei: existiert, Pfad korrekt, Referenzen vollständig
• Manifest: npx skills ls stimmt mit Lockfile & Festplatte überein (sichtbar ≠ ladbar)
• Laden: Zielagent lädt den Skill tatsächlich
• Verhalten: eine repräsentative positive Aufgabe funktioniert
• Entscheidungen schreiben (was/warum/zurückgestellt/geprüft-bis) → .agents/skills-rationale.md
• Entfernen: bevorzugen npx skills remove <name> -y (Parameter gemäß npx skills --help); niemals nur das Verzeichnis löschen (Lockfile-Desynchronisation); Quelle+Version vor dem Löschen protokollieren; Sichern, wenn nicht wiederherstellbar; vier Ebenen danach erneut prüfen.

3. Audit-Modus

Beinhaltet diesen Skill selbst. Bericht → Benutzerfreigabe → Ausführung. Prüfungen:

1. Duplikate: Beschreibungen clustern ⇒ Kandidatengruppen ⇒ Auslöser/E/A/Seiteneffekte/Abhängigkeiten/Versionen vergleichen; Ersatzbeleg + Freigabe ⇒ zusammenführen/entfernen; sonst beide behalten (zu vergleichen). Niemals aufgrund von Ähnlichkeit löschen.
2. Konflikte: Widersprüche im gleichen Szenario ⇒ Zitate + Umfang protokollieren ⇒ Benutzer entscheidet.
3. Bloat: Keine Nutzungstelemetrie – „nie ausgelöst“ = benutzerseitig. Messbar: Beschreibungsblähung vs. Funktion, Überschneidung mit häufigeren Skills. Herabstufen ⇒ Zustand-Wiederherstellungspfad.
4. Tote Referenzen: Erforderliche Eingabe (fehlend = blockierend) / optionale Abhängigkeit (abwesend = überspringen) / erwartete Ausgabe (zur Laufzeit erstellt; Abwesenheit ≠ Fehler). Tote Referenz ⇔ erforderliche Eingabe fehlt + keine Wiederherstellung. Bericht: Nachweis → Empfehlung → Auswirkung → Autorisierung. Vor dem Löschen: Wiederherstellbarkeit bestätigen (npx skills find); nicht wiederherstellbar ⇒ sichern + fragen. Ergebnisse → Ledger.

4. Wartung & Durchsetzung

AGENTS.md-Regelvorlagen, Auslöser-Fehler-Diagnoseschleife, 15-Szenarien-Testsatz, Release-Ablauf → MAINTENANCE.md – vor/nach der Bearbeitung dieses Skills ausführen.