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gener8v/gener8v.claude-skills.engineering

Encontra e executa os comandos de teste, lint, verificação de tipos, construção e servidor de desenvolvimento de um projeto, interpreta os resultados corretamente e cria um banco de dados descartável para trabalhos de UI que precisam de dados realistas. Nunca semeia o banco de dados real ou padrão do projeto. Use antes de 'executar os testes', 'lintar isso', 'compila?', 'inicie o aplicativo para eu ver', 'semear alguns dados de demonstração' e antes de afirmar que uma alteração funciona. Não é para implantação ou design de pipeline de CI; use as próprias ferramentas de deploy do projeto para isso.

O que é gener8v.claude-skills.engineering?

Esta skill capacita agentes de IA a descobrir e executar comandos de desenvolvimento essenciais (teste, lint, type-check, build e dev-server) em um projeto, garantindo que os resultados sejam interpretados corretamente. Ela define um processo rigoroso: primeiro, busca comandos em instruções do repositório, run tasks, pipelines de CI ou padrões do ecossistema; depois, executa de forma controlada (modo único, sem watch, mantendo códigos de saída); e finalmente, analisa os resultados com base no código de saída, contagens de testes e tratamento de testes instáveis ou falhas preexistentes. Um recurso exclusivo é o gerenciamento cuidadoso de dados para trabalho de UI: a skill segue regras para semear um banco de dados descartável (nunca o real ou padrão) conforme documentado em `resources/throwaway-data.md`. Suporta plataformas de IA como Claude Code, Cursor, Codex e outras, sendo ideal para desenvolvedores que precisam validar alterações localmente antes de relatar ou abrir PRs. Ela é frequentemente chamada por skills relacionadas, como `engineering:github-pr-merge` e `engineering:documentation-bootstrap`.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/gener8v/gener8v.claude-skills.engineering/tree/HEAD/skills/development-commands

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Documentação

Comandos de desenvolvimento

1. Encontre os comandos

Use a primeira fonte que responder. Informe o comando antes de executá-lo.

  1. Instruções do repositório: CLAUDE.md, CONTRIBUTING.md, README.md. Em um repositório de pipeline gener8v, .gener8v/context.md lista os comandos de verificação para cada repositório.
  2. Executor de tarefas: Makefile, justfile, Taskfile.yml, scripts de package.json, seções de ferramentas de pyproject.toml, tox.ini, noxfile.py.
  3. Workflow de CI: .github/workflows/*.yml. O que o CI executa define "os testes passam".
  4. Padrão do ecossistema: resources/ecosystems.md.

Se o projeto for executado em contêineres (compose.yaml, docker-compose.yml, um dev container), execute os comandos dentro do contêiner da maneira que o projeto documenta. Consulte resources/ecosystems.md.

2. Execute

  • Comece de forma restrita: um arquivo de teste ou um pacote. Em seguida, execute a suíte completa antes de relatar.
  • Não inicie o modo watch. Muitos executores de teste observam por padrão. Use o formulário "executar uma vez" (resources/ecosystems.md).
  • Mantenha o código de saída ao encurtar a saída:
    set -o pipefail
    <comando> 2>&1 | tail -n 60
    echo "exit=$?"
    
  • Inicie um servidor de desenvolvimento em segundo plano. Aguarde até que sua URL responda. Pare-o quando terminar.

3. Leia o resultado

  • O código de saída decide. Texto como "concluído" não significa sucesso.
  • Conte. Relate os testes passados, falhos e ignorados. Ignorados, esperados para falhar e "nenhum teste coletado" não são passes.
  • Testes instáveis. Execute um teste falho mais uma vez, sozinho. Se passar, relate como instável. Não o esconda.
  • Falhas que já existiam antes. Verifique o branch base: a execução de CI mais recente (gh run list --branch <base> --limit 3) ou uma execução em uma worktree separada. Relate essas falhas como "já falhando em <base>". Não as use para justificar suas próprias falhas.
  • Não enfraqueça um teste para fazê-lo passar. Se o teste estiver errado, diga o porquê e altere-o em um commit separado e visível.

4. Dados para trabalho de UI

Quando a UI precisar de dados realistas, siga resources/throwaway-data.md. A regra resumida: semeie apenas um banco de dados que você criou para essa finalidade. Nunca semeie o banco de dados real, padrão ou compartilhado do projeto.

5. Relate

Informe o comando, o código de saída, as contagens e o primeiro erro real de cada falha. Se você não executou algo (por exemplo, testes de ponta a ponta que precisam de credenciais), diga isso.

Skills relacionadas

  • engineering:github-pr-merge e engineering:github-issue-workflow chamam esta skill antes de um PR.
  • engineering:documentation-bootstrap a utiliza para encontrar os comandos que a documentação deve listar.

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