Add New Entry
Formatiert rohe URLs in legendengestylte Wiki-Einträge für das azure-openai-llm-wiki Repo
Funktioniert mit Setup
Was es kann
Ein Repo-Wartungs-Skill, der eine rohe temp.md-Checkliste von URLs in ordnungsgemäß formatierte Markdown-Einträge für die azure-openai-llm-wiki-Sektionsdateien umwandelt, wobei dateispezifische Legendenregeln (Datumsformat, Sternabzeichen, Emoji-Symbole, Sektionsnamen, 15-Wort-Beschreibungen) angewendet werden. Wird ausgelöst, wenn neue Ressourcen zu dieser Wissensbasis hinzugefügt werden; explizit nicht zum Bearbeiten bestehender Einträge oder zum Umstrukturieren von Sektionen. Verlässt sich auf Python-Hilfsskripte im code/-Verzeichnis des Repos, um GitHub-Beschreibungen, Erstellungsdaten und Sternanzahlen abzurufen.
Testbericht
SKILL.md unter .agent/skills/add-new-entry/SKILL.md gefunden; Frontmatter hat name+description. Die 3 referenzierten Skripte stichprobenartig geprüft: 404 unter dem skill-relativen Pfad, aber 200 unter repo-root code/ (fetch_github_description.py, get_github_dates.py, add_github_stars.py) – der Skill ist an den Repo-Root gekoppelt, nicht eigenständig. Keine Sicherheitslücken. Für OUTPUT habe ich eine 2-zeilige temp.md (ein GitHub-Repo + ein arXiv-Paper) eingegeben und eine baseline_entries.md (meine natürliche Formatierung) vs. skill_entries.md (den Legendenregeln folgend) erstellt. Konkrete gemessene Unterschiede: Der Skill verwendete das Bindestrich+Klammer-Datum `(Feb 2023)` und kein Emoji für den azure.md-Eintrag vs. Doppelpunkt+Klammer `[Jan 2025]` mit dem 📑-Symbol, das innerhalb von `[DeepSeek-R1📑]` für den Forschungseintrag angehängt wurde; er setzte ein echtes github-stars-Abzeichen nur auf die GitHub-Zeile, während die Baseline fälschlicherweise auch ⭐ auf die arXiv-Zeile setzte; Beschreibungen wurden auf 9 und 6 Wörter reduziert vs. dem ausführlichen, namenswiederholenden Text der Baseline. Die Baseline hatte keine Daten und identische Formatierung für beide. Das arXiv-Datum habe ich aus der ID-Regel (2501→Jan 2025) abgeleitet; das GitHub-Erstellungsdatum müsste das Skript bestätigen.
Getestet am: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone --depth 1 https://github.com/kimtth/azure-openai-llm-wiki.git /tmp/add-new-entry-src mkdir -p ~/.claude/skills cp -R /tmp/add-new-entry-src/.agent/skills/add-new-entry ~/.claude/skills/add-new-entry # REPO-COUPLED: the skill body runs `python code/<script>.py` (fetch_github_description.py, # get_github_dates.py, add_github_stars.py) and edits section/*.md — these live in the cloned # repo ROOT, not in the skill folder, so a standalone skill-dir install is incomplete. # To actually run the workflow, work from inside /tmp/add-new-entry-src (or your own clone) # where code/ and section/ exist, and create a local temp.md input file first. # Deps: Python 3 + network access to GitHub and Semantic Scholar APIs.
Befehle & Beispiel-Prompts
/add-new-entryFormatiert rohe URLs in legendengestylte Wiki-Einträge für das azure-openai-llm-wiki Repo
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
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