Add New Entry
Formatea URLs crudas en entradas de wiki con estilo de leyenda para el repositorio azure-openai-llm-wiki
Funciona con configuración
Qué hace
Una habilidad de mantenimiento de repositorio que convierte una lista de verificación de URLs crudas temp.md en entradas de markdown formateadas correctamente para los archivos de sección de azure-openai-llm-wiki, aplicando reglas de leyenda por archivo (formato de fecha, insignias de estrellas, símbolos emoji, nombres de sección, descripciones de 15 palabras). Se activa al añadir nuevos recursos a esa base de conocimientos; explícitamente no para editar entradas existentes o reestructurar secciones. Se basa en scripts auxiliares de Python en el directorio code/ del repositorio para obtener descripciones de GitHub, fechas de creación y recuentos de estrellas.
Informe de la prueba
SKILL.md encontrado en .agent/skills/add-new-entry/SKILL.md; el frontmatter tiene name+description. Verifiqué los 3 scripts referenciados: 404 en la ruta relativa a la habilidad pero 200 en la raíz del repositorio code/ (fetch_github_description.py, get_github_dates.py, add_github_stars.py) — la habilidad está acoplada a la raíz del repositorio, no es autocontenida. Sin problemas de seguridad. Para la SALIDA, alimenté un 2-line temp.md (un repositorio de GitHub + un artículo de arXiv) y produje un baseline_entries.md (mi formato natural) vs skill_entries.md (siguiendo las reglas de la leyenda). Diferencias concretas medidas: la habilidad usó dash+parens date `(Feb 2023)` y no emoji para la entrada azure.md vs colon+brackets `[Jan 2025]` con el símbolo 📑 añadido dentro de `[DeepSeek-R1📑]` para la entrada de investigación; colocó una real github-stars badge solo en la línea de GitHub mientras que la línea base erróneamente slapped ⭐ en la línea de arXiv también; las descripciones dropped to 9 and 6 words vs baseline's verbose, name-repeating text. La línea base no tenía fechas y un formato idéntico para ambos. La fecha de arXiv la derivé de la ID rule (2501→Jan 2025); la fecha de creación de GitHub necesitaría el script para confirmarla.
Probado el: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
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.
Comandos y prompts de ejemplo
/add-new-entryFormatea URLs crudas en entradas de wiki con estilo de leyenda para el repositorio azure-openai-llm-wiki
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
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