Add New Entry
Formate des URL brutes en entrées wiki stylisées selon la légende pour le dépôt azure-openai-llm-wiki
Fonctionne avec configuration
Ce que fait
Compétence de maintenance de dépôt qui transforme une liste de contrôle d'URL brute temp.md en entrées markdown correctement formatées pour les fichiers de section azure-openai-llm-wiki, appliquant des règles de légende par fichier (format de date, badges étoiles, symboles emoji, noms de section, descriptions de 15 mots). Se déclenche lors de l'ajout de nouvelles ressources à cette base de connaissances ; explicitement pas pour l'édition d'entrées existantes ou la restructuration de sections. S'appuie sur des scripts d'aide Python sous le répertoire code/ du dépôt pour récupérer les descriptions GitHub, les dates de création et les nombres d'étoiles.
Rapport de test
SKILL.md trouvé à .agent/skills/add-new-entry/SKILL.md ; le frontmatter a name+description. Vérifié les 3 scripts référencés : 404 au chemin relatif de la compétence mais 200 à la racine du dépôt code/ (fetch_github_description.py, get_github_dates.py, add_github_stars.py) — la compétence est couplée à la racine du dépôt, non autonome. Pas de failles de sécurité. Pour la SORTIE, j'ai fourni un temp.md de 2 lignes (un dépôt GitHub + un article arXiv) et produit un baseline_entries.md (mon formatage naturel) vs skill_entries.md (suivant les règles de la légende). Différences mesurées concrètes : la compétence a utilisé la date avec tiret+parenthèses `(Feb 2023)` et aucun emoji pour l'entrée azure.md vs deux-points+crochets `[Jan 2025]` avec le symbole 📑 ajouté à l'intérieur de `[DeepSeek-R1📑]` pour l'entrée de recherche ; elle a placé un vrai badge github-stars uniquement sur la ligne GitHub tandis que la base a à tort apposé ⭐ sur la ligne arXiv aussi ; les descriptions ont été réduites à 9 et 6 mots vs le texte verbeux et répétitif de la base. La base n'avait pas de dates et un formatage identique pour les deux. La date arXiv que j'ai dérivée de la règle d'ID (2501→Jan 2025) ; la date de création GitHub nécessiterait le script pour confirmation.
Testé le: 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.
Commandes et exemples de prompts
/add-new-entryFormate des URL brutes en entrées wiki stylisées selon la légende pour le dépôt azure-openai-llm-wiki
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
Add this new resource from temp.md to a sectionFile this entry into the correct wiki pageAdd a new tool entry to the knowledge base