claude-features-update
Skill0 starsChanged 7 months agoMITView on GitHub
Prueft und integriert die neuesten Claude Code Features in den aktuellen Projekt-Workflow. Erkennt fehlende Automatisierungen und schlaegt Verbesserungen vor. Aktiviere bei "Claude Features updaten", "neue Features", "Workflow optimieren", "Automatisierung verbessern", "was gibt es Neues".
In this repository10 other files it gives its agents.
- accessibility-a11ySkill
- bulletproof-containerSkill
- create-agentSkill
- create-skillSkill
- dokumentenaustauschSkill
- find-skillsSkill
- owasp-securitySkill
- projekt-audit-kundenplanSkill
- session-endSkill
- setup-claude-envSkill
The file
Files
Claude Code Features Update
Prueft welche Claude Code Features im aktuellen Projekt genutzt werden und schlaegt fehlende Automatisierungen vor.
Schritt 1: Aktuelle Feature-Nutzung analysieren
echo "=== Claude Code Feature-Nutzung ==="
# Plugins
echo "--- Plugins ---"
python3 -c "
import json
try:
d = json.load(open('$HOME/.claude/settings.json'))
plugins = d.get('enabledPlugins', {})
for p, enabled in plugins.items():
status = 'aktiv' if enabled else 'inaktiv'
print(f' {p}: {status}')
except: print(' Keine settings.json')
"
# LSP Plugins
echo "--- LSP Server ---"
for cmd in pyright typescript-language-server astro-ls intelephense gopls vue-language-server svelteserver tailwindcss-language-server vscode-css-languageserver yaml-language-server docker-langserver; do
which $cmd > /dev/null 2>&1 && echo " $cmd: installiert" || echo " $cmd: FEHLT"
done
# Rules
echo "--- Rules ---"
ls .claude/rules/*.md 2>/dev/null | while read f; do echo " $(basename $f)"; done
[ ! -d .claude/rules ] && echo " KEINE Rules konfiguriert"
# Hooks
echo "--- Hooks ---"
if [ -f .claude/hooks.json ]; then
python3 -c "
import json
d = json.load(open('.claude/hooks.json'))
hooks = d.get('hooks', [])
print(f' {len(hooks)} Hooks konfiguriert')
for h in hooks:
event = h.get('matcher', {}).get('event', '?')
name = h.get('matcher', {}).get('name', h.get('matcher', {}).get('tool_name', ''))
print(f' - {event}: {name}')
"
else
echo " KEINE Hooks konfiguriert"
fi
# MCP Server
echo "--- MCP Server ---"
if [ -f .mcp.json ]; then
python3 -c "
import json
d = json.load(open('.mcp.json'))
for k in d.get('mcpServers', {}).keys():
print(f' - {k}')
"
else
echo " KEINE MCP Server konfiguriert"
fi
# Agenten
echo "--- Agenten ---"
ls .claude/agents/*.md 2>/dev/null | while read f; do echo " $(basename $f .md)"; done
[ ! -d .claude/agents ] && echo " KEINE Agenten konfiguriert"
# Memory
echo "--- Memory ---"
PROJECT_PATH=$(pwd)
MEMORY_DIR="$HOME/.claude/projects/$(echo $PROJECT_PATH | sed 's|/|-|g' | sed 's|^-||')/memory"
if [ -f "$MEMORY_DIR/MEMORY.md" ]; then
echo " MEMORY.md: $(wc -l < "$MEMORY_DIR/MEMORY.md") Zeilen"
ls "$MEMORY_DIR"/*.md 2>/dev/null | grep -v MEMORY.md | while read f; do echo " Detail: $(basename $f)"; done
else
echo " KEINE Memory konfiguriert"
fi
# Skills (projektspezifisch)
echo "--- Projekt-Skills ---"
ls .claude/skills/*/SKILL.md 2>/dev/null | while read f; do
dir=$(dirname $f)
echo " $(basename $dir)"
done
[ ! -d .claude/skills ] && echo " KEINE projekt-spezifischen Skills"Schritt 2: Feature-Katalog pruefen
Folgende Claude Code Features existieren. Fuer jedes Feature pruefen ob es im aktuellen Projekt sinnvoll waere:
Kern-Features
| Feature | Status | Beschreibung |
| LSP | pruefen | Code-Analyse, Type-Checking, Go-to-Definition |
| Rules | pruefen | Pfad-spezifische Coding-Standards |
| Hooks | pruefen | Event-basierte Automatisierung |
| MCP Server | pruefen | Externe Service-Verbindungen |
| Agenten | pruefen | Spezialisierte Sub-Agenten |
| Memory | pruefen | Persistentes Projekt-Wissen |
Automatisierungs-Features
| Feature | Status | Beschreibung |
/loop | pruefen | Wiederkehrende Tasks (Health-Checks, Monitoring) |
| Headless Mode | pruefen | claude -p "..." fuer CI/CD und Cron |
| Async Hooks | pruefen | Non-blocking Hintergrund-Tasks |
| Agent Teams | pruefen | Parallele Agent-Ausfuehrung |
| Worktree Isolation | pruefen | Isolierte Agent-Umgebungen |
Workflow-Features
| Feature | Status | Beschreibung |
| Skills (projekt) | pruefen | Wiederverwendbare Projekt-Workflows |
| Skills (global) | pruefen | Cross-Projekt Automatisierung |
| Plugins | pruefen | Gebundelte Skills + Agents + References |
| Pre-commit Hooks | pruefen | Automatische Checks vor Git Commit |
| Notification Hooks | pruefen | Desktop-Benachrichtigungen |
Integration-Features
| Feature | Status | Beschreibung |
| Figma Plugin | pruefen | Design-to-Code (wenn UI-Projekt) |
| Stripe Plugin | pruefen | Payment-Integration (wenn E-Commerce) |
| CodeRabbit | pruefen | AI Code Review |
| Playground | pruefen | Interaktive HTML-Prototypen |
| Linear | pruefen | Issue-Tracking Integration |
Schritt 3: Empfehlungen generieren
Basierend auf der Analyse dem User eine Tabelle mit Empfehlungen zeigen:
| Feature | Empfehlung | Grund |
| [Feature] | [Einrichten / Bereits OK / Nicht relevant] | [Warum] |
Priorisierung
- Kritisch (sofort): Fehlende LSP, fehlende Security-Rules, fehlende Secret-Detection
- Wichtig (bald): Fehlende Hooks, fehlende Agenten, fehlende Memory
- Nice-to-have (optional): Loop-Templates, zusaetzliche MCP Server, Plugins
Schritt 4: Automatisch einrichten (nach User-Bestaetigung)
Fuer jedes empfohlene Feature:
- Kurz erklaeren was es tut
- User fragen ob es eingerichtet werden soll
- Einrichten (via
/setup-claude-envoder manuell) - Verifizieren dass es funktioniert
Schritt 5: Neueste Features checken
Claude Code wird regelmaessig aktualisiert. Folgende Features pruefen und integrieren wenn verfuegbar:
echo "=== Claude Code Version ==="
claude --version 2>/dev/null || echo "claude CLI nicht im PATH"
echo "=== Installierte Plugins ==="
python3 -c "
import json
try:
d = json.load(open('$HOME/.claude/plugins/installed_plugins.json'))
for name, entries in d.get('plugins', {}).items():
if entries:
v = entries[0].get('version', '?')
updated = entries[0].get('lastUpdated', '?')[:10]
print(f' {name}: v{v} (updated {updated})')
except: print(' Keine plugins.json')
"Feature-Checkliste (aktualisieren wenn neue Features erscheinen)
- Extended Thinking (alwaysThinkingEnabled in settings.json)
- Agent Teams (parallele Agenten)
- Worktree Isolation (isolierte Agent-Umgebungen)
- Async Hooks (non-blocking Hintergrund-Tasks)
- Notification Hooks (Desktop-Benachrichtigungen)
- Headless Mode (claude -p fuer Automation)
- MCP Server (externe Datenquellen)
- Figma Integration (Design-to-Code)
- CodeRabbit (AI Code Review)
- Playground (interaktive Prototypen)
- Custom Keybindings (~/.claude/keybindings.json)
- Loop Automation (/loop fuer Monitoring)
- Pre-commit Hooks (Qualitaetspruefung vor Commit)
- Stop Hooks (Validierung beim Session-Ende)
Schritt 6: Zusammenfassung
Dem User zeigen:
- Welche Features bereits genutzt werden
- Welche Features neu eingerichtet wurden
- Welche Features als naechstes sinnvoll waeren
- Naechste empfohlene Aktion
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.

