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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/Prorise-cool/prorise-claude-skills --skill gh-bootstrapLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Affichage de SKILL.md
| name | gh-bootstrap |
| description | 一站式 GitHub 仓库配置初始化工具。 |
| allowed-tools | Task, AskUserQuestion, Read, Bash, Glob, Grep, Write |
基准路径:
.claude/skills/devops-specialist/references/domains/github-platform/bootstrap/
bootstrap/
├── phases/
│ ├── 01-detection.md
│ ├── 02-collection.md
│ ├── 02.1-quick-mode.md
│ ├── 02.2-custom-mode.md
│ ├── 02.3-full-mode.md
│ ├── 02.9-finalize-config.md
│ ├── 03-conflict.md
│ ├── 04-execution.md
│ └── 05-report.md
├── specs/
│ ├── detection-rules.md
│ ├── execution-rules.md
│ ├── manual-actions.md
│ ├── presets.md
│ └── template-catalog.md
├── templates/
│ └── README.md
└── SKILL.md
一站式 GitHub 仓库配置初始化工具，将项目配置时间从数小时缩短到几分钟。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ gh-bootstrap Skill Architecture │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ SKILL.md (入口) │
│ ↓ │
│ Phase 1: Detection → 扫描项目，识别语言/框架/现有配置 │
│ ↓ │
│ Phase 2: Collection → 交互式收集配置 (AskUserQuestion) │
│ ↓ │
│ Phase 3: Conflict → 检测冲突，制定处理策略 │
│ ↓ │
│ Phase 4: Execution → 下载模板 + 直接复制（仅替换变量） │
│ ↓ │
│ Phase 5: Report → 生成执行报告和后续建议 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
phases/(逻辑) + specs/(配置) + templates/(视图)⚠️ 禁止自行编写配置文件！必须遵循以下规则：
在开头调用问答式表单，询问用户的沟通语言（决定了与你沟通），询问用户编写后续模板使用的语言（Issue模板之类） 若用户确认了使用中文 or Chinese 你必须在后续的所有模板的编写都尽量以中文友好
Read specs/template-catalog.md → git clone 模板仓库 → Read 模板文件 → 直接复制 + 变量替换 → Write 输出
specs/template-catalog.md 获取精确的文件路径映射template-catalog.md 中下载对应的推荐仓库{{projectName}}、{{description}}、{{author}} 等）{{owner}}、{{repo}}、badges URL 等）node-version、python-version 等）为检测到的版本${{ secrets.* }}、${{ github.* }} 表达式（这些是 GitHub Actions 语法）@v4模板中的变量占位符必须全部替换，不能留空！ 这些变量在 Phase 2 收集阶段必须全部确定。
违反以上规则将导致工作流失效！详见 04-execution.md
用户触发 gh-bootstrap
│
▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Phase 1 │ ──▶ │ Phase 2 │ ──▶ │ Phase 3 │
│ Detection │ │ Collection │ │ Conflict │
│ 项目检测 │ │ 配置收集 │ │ 冲突检测 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
│
┌────────────────────────────────────────┘
▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Phase 4 │ ──▶ │ Phase 5 │
│ Execution │ │ Report │
│ 执行生成 │ │ 报告总结 │
└─────────────┘ └─────────────┘
{project-root}/
├── .github/
│ ├── workflows/
│ │ └── ci.yml
│ ├── ISSUE_TEMPLATE/
│ │ ├── bug_report.md
│ │ └── feature_request.md
│ ├── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
│ ├── dependabot.yml
│ ├── labels.yml
│ └── CODEOWNERS
├── README.md
├── LICENSE
├── .gitignore
└── CONTRIBUTING.md
| Document | Purpose |
|---|---|
| phases/01-detection.md | 智能项目检测 |
| phases/02-collection.md | 交互式配置收集 |
| phases/03-conflict.md | 冲突检测与处理 |
| phases/04-execution.md | 模板下载与直接复制 |
| phases/05-report.md | 执行报告 |
| specs/detection-rules.md | 检测规则定义 |
| specs/presets.md | 预设配置定义 |
| specs/template-catalog.md | 推荐模板仓库目录 |
Autonomous pipeline manager that orchestrates the entire development workflow. You are the leader of this process.
Specialist in self-healing data pipelines — uses air-gapped local SLMs and semantic clustering to automatically detect, classify, and fix data anomalies at scale. Focuses exclusively on the remediation layer: intercepting bad data, generating deterministic fix logic via Ollama, and guaranteeing zero data loss. Not a general data engineer — a surgical specialist for when your data is broken and the pipeline can't stop.
Expert AI/ML engineer specializing in machine learning model development, deployment, and integration into production systems. Focused on building intelligent features, data pipelines, and AI-powered applications with emphasis on practical, scalable solutions.
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