Analysiert eine Codebasis und empfiehlt Claude Code-Automatisierungen (hooks, subagents, skills, plugins, MCP servers). Verwenden, wenn der Benutzer nach Automatisierungsempfehlungen fragt, seine Claude Code-Einrichtung optimieren möchte, Verbesserungen der Claude Code-Workflows erwähnt, fragt, wie Claude Code erstmalig für ein Projekt eingerichtet wird, oder wissen möchte, welche Claude Code-Funktionen er nutzen sollte.
DEIN EQUIPMENT
Dateien, Tags und die Installation in drei Schritten
Tipp: Lies Dokumentation und Code vor der ersten Nutzung, damit du Funktion und benötigte Berechtigungen kennst.
NÄCHSTE SKRIPTE
Empfohlen basierend auf Tags und Kategorie
Eingebauter Skill zum Erstellen von API-Automatisierung für das Projekt test-automation, physisch unter `.claude/skills/api-test-E10/` abgelegt. Er dient dazu, Schnittstellen-Testmethoden und pytest-Fälle unter `\test-automation\E10自动化\接口自动化测试` hinzuzufügen, zu warten, zu ergänzen und zu migrieren. Auslösende Szenarien umfassen das Hinzufügen neuer Schnittstellenmethoden oder Testfälle, das Nachziehen nicht abgedeckter Schnittstellen anhand von Java Controller-Quellcode oder Jacoco-Berichten, die Wartung bestehender Methoden und Fälle, die Ergänzung der Parametrisierung, die Korrektur von Schnittstellen-Assertions, das Einfügen von Code an angegebenen Positionen, die Suche nach doppelten Implementierungen per URL, die Behandlung von UTF-8-chinesischer Kodierung sowie die Ausführung von pytest mit iterativer Fehlerbehebung auf Basis echter Fehler bis zum Bestehen. Laufzeitartefakte werden im Projektstammverzeichnis unter `api_test_dwp_temp/` abgelegt.
Claude Code-Agent-Erzeugungssystem, das benutzerdefinierte Agenten und Sub-Agenten mit erweiterter YAML-Frontmatter, Tools-Zugriffsmustern und MCP-Integrationsunterstützung gemäß bewährten Produktionsmustern erstellt
Strukturierter Workflow zum Selbstdebugging von KI-Agentenfehlern mithilfe von Erfassung, Diagnose, kontrollierter Wiederherstellung und Introspektionsberichten. Verwenden, wenn ein Agentenlauf fehlschlägt und eine reproduzierbare Diagnose anstelle eines erneuten Versuchs benötigt wird.
Erstelle einen belegbasierten ECC-Installationsplan für ein bestimmtes Repository, indem du Skills, Commands, Rules, Hooks und Extras mittels paralleler, repository-bewusster Überprüfungsdurchläufe in die Buckets DAILY und LIBRARY sortierst. Verwende dies, wenn ECC auf das tatsächlich vom Projekt Benötigte reduziert werden soll, anstatt das gesamte Bundle zu laden.