ソース情報
- リポジトリ
- feiskyer/koder
- ソースの最終更新活動
- 2025年12月3日 13:13
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 92
- フォーク
- 26
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/feiskyer/koder --skill small-skillコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | small-skill |
| description | Small skill with basic content for token testing |
| license | MIT |
This skill describes a compact but realistic set of code formatting guidelines. It is used in tests that measure token counts for skill metadata versus full content. The text is intentionally longer than the template skill so that the savings from progressive disclosure are obvious when only the lightweight metadata is injected into the system prompt.
black and ruff to do most of the work.When formatting is predictable, reviewers can focus on the substance of a change instead of spending time commenting on indentation, line length, or import ordering. A good rule of thumb is that humans should spend their attention on naming, structure, and correctness, while automated tools enforce the small mechanical rules.
Most developers experience formatting rules through their editor or IDE. To keep friction low:
.editorconfig) in the repository.The important part is that everyone on the team runs the same tools with
the same configuration. If a project uses black, developers should not
disable it locally or override its defaults in surprising ways.
In real projects there is almost always some legacy code that does not match the current formatting rules. A practical approach is:
This incremental strategy allows teams to converge toward a consistent style without breaking every open feature branch. The tests in this repository treat this document as a "small" skill that still contains enough natural language to produce a meaningful token count.