agentleFS
Sign inStart free
Boom-VittBoom-Vitt/skills-thai/skills/engineering/prototype/SKILL.md

prototype

Skill5 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub

สร้าง prototype แบบใช้แล้วทิ้งเพื่อตอบคำถามด้านการออกแบบ ใช้เมื่อ user อยาก sanity-check ว่า state model หรือ logic ที่คิดไว้เวิร์คไหม หรืออยากลองสำรวจว่า UI ควรหน้าตาเป็นยังไง

194 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

Used with

Projects with it also use playtest-report, soak-test and 10 more.

Other files people use alongside this one.

Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
  • CoralGameSkill

    playtest-report

    Generates a structured playtest report template or analyzes existing playtest notes into a structured format. Use this to standardize playtest feedback collection and analysis.

    Also in 12 projects that use this

  • lilangMaxSkill

    soak-test

    Generate a soak test protocol for extended play sessions. Defines what to observe, measure, and log during long play sessions to surface slow leaks, fatigue effects, and edge cases that only appear after sustained play. Primarily used in Polish and Release phases.

    Also in 9 projects that use this

  • lilangMaxSkill

    team-live-ops

    Orchestrate the live-ops team for post-launch content planning: coordinates live-ops-designer, economy-designer, analytics-engineer, community-manager, writer, and narrative-director to design and plan a season, event, or live content update.

    Also in 9 projects that use this

  • CoralGameSkill

    team-polish

    Orchestrate the polish team: coordinates performance-analyst, technical-artist, sound-designer, and qa-tester to optimize, polish, and harden a feature or area for release quality.

    Also in 14 projects that use this

  • +5 more from lilangMax
  • +3 more from CoralGame

The file

Create a free account to mount
Files
SKILL.md

Prototype

prototype คือ code ใช้แล้วทิ้งที่มีไว้ตอบคำถาม ตัวคำถามคือสิ่งที่กำหนดรูปร่างของมัน

เลือก branch

ระบุก่อนว่ากำลังตอบคำถามไหน — จาก prompt ของ user, จาก code รอบ ๆ, หรือถามตรง ๆ ถ้า user อยู่แถวนั้น:

  • "logic / state model แบบนี้เวิร์คไหม?" → LOGIC.md สร้าง terminal app เล็ก ๆ แบบ interactive ที่ดัน state machine ผ่าน case ที่คิดตามบนกระดาษได้ยาก
  • "หน้าตาควรเป็นยังไง?" → UI.md สร้าง UI หลาย variation ที่ต่างกันแบบสุดขั้วบน route เดียว สลับได้ผ่าน URL search param และแถบลอยด้านล่างจอ

สอง branch นี้ให้ผลลัพธ์ที่ต่างกันมาก — เลือกผิดเท่ากับเสีย prototype ทั้งตัวไปเปล่า ๆ ถ้าคำถามกำกวมจริง ๆ และติดต่อ user ไม่ได้ ให้ default ไปที่ branch ที่เข้ากับ code รอบ ๆ มากกว่า (module ฝั่ง backend → logic; page หรือ component → UI) แล้วระบุสมมติฐานนั้นไว้ที่ด้านบนสุดของ prototype

กติกาที่ใช้กับทั้งสอง branch

  1. ใช้แล้วทิ้งตั้งแต่วันแรก และทำเครื่องหมายให้ชัดว่าเป็นแบบนั้น วาง code ของ prototype ไว้ใกล้จุดที่มันจะถูกใช้จริง (ข้าง ๆ module หรือ page ที่กำลัง prototype ให้) เพื่อให้ context ชัดเจน — แต่ตั้งชื่อให้คนที่เปิดผ่านมาเห็นก็รู้ทันทีว่านี่คือ prototype ไม่ใช่ production สำหรับ UI route แบบใช้แล้วทิ้ง ให้ทำตาม routing convention ที่โปรเจกต์ใช้อยู่แล้ว อย่าคิดโครงสร้าง top-level ใหม่ขึ้นมาเอง
  2. รันได้ด้วยคำสั่งเดียว ใช้อะไรก็ได้ที่ task runner เดิมของโปรเจกต์รองรับ — pnpm <name>, python <path>, bun <path> ฯลฯ user ต้องเริ่มมันได้โดยไม่ต้องคิดเลย
  3. ไม่มี persistence โดย default state อยู่ใน memory เท่านั้น persistence คือสิ่งที่ prototype กำลัง ตรวจสอบ ไม่ใช่สิ่งที่มันควรพึ่งพา ถ้าคำถามเกี่ยวข้องกับ database โดยตรง ให้ใช้ scratch DB หรือ local file ที่ตั้งชื่อบอกชัด ๆ ทำนอง "PROTOTYPE — ลบทิ้งได้"
  4. ข้ามความเนี้ยบไปเลย ไม่ต้องมี test ไม่ต้องมี error handling เกินกว่าที่ทำให้ prototype รันได้ ไม่ต้องมี abstraction ประเด็นคือเรียนรู้อะไรบางอย่างให้เร็ว
  5. โชว์ state ออกมา หลังทุก action (ฝั่ง logic) หรือทุกครั้งที่สลับ variant (ฝั่ง UI) ให้ print หรือ render state ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดออกมา เพื่อให้ user เห็นว่าอะไรเปลี่ยนไป
  6. เก็บผลเมื่อเสร็จ เอาการตัดสินใจที่ผ่านการพิสูจน์แล้วไปใส่ใน code จริง แล้วเก็บตัว prototype ไว้เป็น primary source: commit มันลง branch ใช้แล้วทิ้ง นอก main และทิ้ง context pointer ชี้ไปที่ branch นั้นไว้บน issue ของงาน implement เก็บคำตอบไว้ด้วย — ข้อสรุปและคำถามที่มันช่วยตอบ — ใน issue หรือใน commit ส่วน branch main เก็บไว้แค่การตัดสินใจที่ผ่านการพิสูจน์แล้วเท่านั้น

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

Check your setup, free