lab-draft
Skill3 starsChanged 11 days agoMITView on GitHub
Создать черновик лабораторного отчёта report.md по заданию, фактическим результатам и требованиям оформления LabAI.
In this repository9 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- lab-conclusionSkill
- lab-helpSkill
- lab-improveSkill
- lab-instructionsSkill
- lab-reportSkill
- lab-researchSkill
- lab-setupSkill
- lab-updateSkill
The file
Files
Пользователь хочет создать черновик отчёта по лабораторной работе. Черновик — это полный текст report.md без изображений (с плейсхолдерами), для ревью перед финальной генерацией документа.
Что делать
Шаг 1. Проверка config.json
Прочитай .lab/config.json. Если файл не найден — сообщи пользователю: «Сначала запусти $lab-setup для
настройки проекта.» и остановись.
Шаг 2. Чтение источников
Прочитай все необходимые файлы:
.lab/config.json— конфигурация (стиль, предмет, тип работы)..lab/gost-content.md— правила написания текста по ГОСТ..lab/assignment.md— разобранное задание..lab/source-material.md— полный текст исходного документа. Может содержать теоретические сведения, методические указания и примеры помимо самого задания — используй их как справочный материал при написании отчёта.- Файлы в
.lab/reference-docs/(дополнительная теория по работе) instructions.md— если существует и содержит заполненные результаты ([ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ СЮДА]заменены на реальные данные).
Шаг 3. Проверка правильности выполнения инструкции
Если в инструкции были плейсхолдеры вида [ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ СЮДА] или если их не было, но пользователь сам вставил
результаты некоторых своих команд - проверь, правильно ли он выполнил инструкцию. Совпал ли ожидаемый результат с
реальным. Выполнено ли задание полностью и полноценно, нет ли противоречий. Если есть проблемы - не начинай писать
отчет, а доработай инструкцию (добавь дополнительные шаги, которые исправят сложившуюся у пользователя проблему и
доведут выполнение задания до конца). Такие доработки помечай символом ⚠️ и дополнительно сообщи о них пользователю в
чате. Пользователь выполнит все инструкции и заново запустит команду. Если все в порядке - приступай к следующему шагу.
Шаг 4. Анализ готовых изображений
Перед написанием отчёта проверь наличие папки images/ в корне проекта. Если она существует и содержит файлы:
- Прочитай каждый файл изображения доступным инструментом просмотра изображений (в Codex CLI –
view_image). - Проанализируй содержимое — текст на скриншотах, данные, интерфейсы, результаты команд.
- Сопоставь изображения с шагами инструкции по СМЫСЛУ (не по имени файла и не по дате создания!). Смотри, что изображено на каждом скриншоте, и определи, какому шагу инструкции оно соответствует.
- Используй данные с изображений при написании отчёта. На скриншотах могут быть конкретные значения, IP-адреса, результаты команд, сообщения об ошибках и т.д. — все эти детали нужно отразить в тексте отчёта. Не придумывай данные, если они видны на скриншотах.
Это критически важно: отчёт должен описывать то, что реально произошло (видно на скриншотах), а не абстрактные действия.
Шаг 5. Исследование (при необходимости)
Если для написания отчёта не хватает знаний (специфические технологии, протоколы, алгоритмы и т.д.) — выполни поиск в интернете доступным инструментом веб-поиска. Не выдумывай.
Шаг 6. Создание report.md
Создай файл report.md в корне проекта. Содержание:
Структура:
- Цель работы — сформулировать на основе задания.
- Ход работы — все пункты задания выполнены и описаны подробно:
- Последовательность действий описана детально.
- Результаты объяснены, на возникающие вопросы даны ответы.
- Умозаключения по ходу текста (не только в конце).
- Если в задании есть контрольные вопросы — ответы на них в соответствующих местах.
- Плейсхолдеры
[ВСТАВИТЬ РИСУНОК N ЗДЕСЬ]в местах, где нужны скриншоты/рисунки. - Подписи
Рисунок N. Описаниепод каждым плейсхолдером. - Ссылки на рисунки и таблицы в тексте:
(Рисунок N)илина Рисунке N.
НЕ включать:
- Раздел дополнительного исследования (добавляется через
$lab-research). - Итоговый вывод (добавляется через
$lab-conclusion).
Стиль:
- Стиль из
config.preferences.report_style:first_person→ «Я выполнил», «Я настроил», «Мне удалось установить»impersonal→ «Было выполнено», «Была проведена настройка», «Удалось установить»result_only→ только результат выполнения, без описания процесса. Минимальный объём, максимальная лаконичность.
- Уровень детализации из
config.example.detail_level:"detailed"— подробное описание каждого действия, развёрнутые пояснения к каждому шагу, абзац на каждый пункт задания, максимально подробное описание, что делали, зачем, почему это так работает и так далее."moderate"— ключевые действия описаны, краткие пояснения, без избыточной детализации."brief"— лаконичный стиль: что сделано + результат, минимум объяснений.
- Если в
config.example.style_notesесть заметки о стиле примера — учитывай их (характерные обороты, структура, формат подписей и т.д.). - Все правила из gost-content.md: ё, кавычки «», тире –, №, запятая в дробях, аббревиатуры расшифрованы.
- Избегать «Вывод: ...» → «Таким образом, ...», «Получили, что ...».
Замечание по рисункам: пользователь в инструкции мог посчитать, что ему недостаточно количество рисунков ( скриншотов), которые предложил ты, и он добавил дополнительно свои рисунки, обозначив их на подобии ДОБАВЬ СЮДА РИСУНОК или РИСУНОК или Добавил сюда рисунок. В этом случае тебе нужно понять по контексту, что будет изображено на этом рисунке (скорее всего это еще один скриншот), подписать этот рисунок в отчете и изменить нумерацию последующих рисунков с учетом добавления нового.
Шаг 7. Сообщение о следующих шагах
После создания report.md сообщи пользователю:
- Черновик создан. Просмотри его и при необходимости:
$lab-improve— доработать отчёт по замечаниям.$lab-research— добавить раздел дополнительного исследования (еслиconfig.preferences.needs_research= true).$lab-conclusion— написать итоговый вывод.$lab-report— сгенерировать финальный документ (DOCX/PDF/MD).
- Не забудь положить скриншоты в папку
images/.
Дополнительный контекст от пользователя
Используй сообщение пользователя, в котором вызван навык, и уже известный контекст разговора. Не ожидай отдельной подстановки аргументов.
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
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.

