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Cem-Tas96Cem-Tas96/claude-skills/feature-delivery/SKILL.md

feature-delivery

Skill1 starsChanged 3 months agoNo licenceView on GitHub

Enterprise-Implementierungs-Disziplin für JEDE nicht-triviale Code-Änderung auf JEDEM Projekt. Diesen Skill verwenden BEVOR und WÄHREND Code geschrieben wird — wann immer ein Feature, ein Fix, ein Refactor oder eine Verhaltensänderung umgesetzt wird, besonders bei State-/Rollen-/Payment-/ Auth-/Async-/SSR-/Cross-Layer-Änderungen. Der Skill zwingt den Agent ZUERST den vollständigen Blast-Radius zu kartieren (alle Aufrufer, Konsumenten, Reverse-Pfade, duplizierte Configs, generierte Artefakte), den Zustandsraum zu modellieren (State-Table, Invarianten, Falsy-Fälle, Contracts) und erst DANN — vollständig und symmetrisch — zu implementieren. Ziel: 1 Prompt → vollständig & korrekt eingebautes Feature, ohne vergessene Stellen, ohne Folgekommit-Ketten. Orchestriert /feature-testing (Test-Beweis), /verify (Real-Runtime-Beweis) und /security-review (Diff-Security). Führt bei jedem Aufruf einmal täglich einen Threat-Intel-Refresh aus (neueste CVEs/Angriffe → Exposure-Check gegen unseren Code) und härtet auf Enterprise-Security-Niveau inkl. Paywall-/Abuse-Schutz (VPN/IP/Geo, Coupon-Abuse). Ergänzt /performance-boost. Denkt wie IT-Architekt + Security-Engineer. Läuft als autonome LOOP-ENGINE (Loop Engineering): jeder Aufruf gibt dem Lauf EIN Ziel und er promptet sich selbst — findet die Arbeit, erledigt sie, prüft sie mit unabhängigen Subagenten (Writer ≠ Reviewer), merkt den Fortschritt in einem durablen Checkpoint und macht weiter bis die DoD wirklich erfüllt ist. Nutzt die fünf Loop-Bausteine (Automation/Worktrees/Skills/Connectors/Subagents) risiko-proportional statt Hand-Holding.

  • Reads credentials
  • Commits and pushes

8 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

We split this skill into the rules it gives an agent

1 rule. 0 are common, 1 is distinctive, and 0 are very specific to this project.

  • 0

    Common

    Most of the 7 edited versions we read keep these.

  • 1

    Distinctive

    This author's own choices. Worth a look.

  • 0

    Very specific

    Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.

No licence file, so all rights are reserved — read it at the source. We count its rules but don't quote them. Read them on GitHub.

“Common” is measured: kept by at least 6 in 10 of the 7 edited versions of this file we could read. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.

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.