소스 정보
- 저장소
- a16z/jolt
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 25일 01:47
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 1,022
- 포크
- 331
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/a16z/jolt --skill implement-spec명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | implement-spec |
| description | Autonomous one-shot implementation from an approved spec (local/cloud only) |
| argument-hint | [spec file path] |
This skill runs locally or in Claude Code cloud (claude.ai/code) — NOT in CI. It needs write access to the repo to create commits and push to the PR branch.
<Execution_Policy>
claude-spec-approved label, warn that it hasn't been analyzed yet (implementation from an unanalyzed spec risks rework), but proceed if the user insists.
</Execution_Policy>specs/*.md file in this PR (exclude TEMPLATE.md). If a path is provided in {{ARGUMENTS}}, use that.jolt-eval/README.md: Understand the eval framework — the spec's Intent → Invariants and Evaluation → Performance sections may reference it.explore agents to understand the modules, types, and patterns the implementation will touch.jolt-eval references and list:
/new-invariant <name> subtask./new-objective <name> subtask.**Implementation plan for: {spec title}**
**Changes:**
1. {file/module} — {what changes and why}
2. ...
**Order:** {dependency chain}
**Parallel tasks:** {which can run simultaneously}
**Estimated scope:** {number of files, rough line count}
/new-invariant <name> for each new invariant/new-objective <name> for each new objective
Commit these additions as their own logical units.Cycle until all checks pass (up to 5 cycles):
cargo fmt -qcargo clippy --all --features host --message-format=short -q --all-targets -- -D warningscargo clippy --all --features host,zk --message-format=short -q --all-targets -- -D warningscargo nextest run -p jolt-prover-legacy muldiv --cargo-quiet --features hostcargo nextest run -p jolt-prover-legacy muldiv --cargo-quiet --features host,zkcargo nextest run -p jolt-eval --cargo-quiet — runs every invariant's seed-corpus + random-inputs tests; any named in the spec must pass.If the same error persists 3 times, stop and post a PR comment describing the fundamental issue.
Run parallel validation:
cargo run -p jolt-eval --bin measure-objectives -- --objective <name> and confirm it moved in the declared direction (or stayed within the declared tolerance). All invariants named or introduced in the spec's Intent → Invariants section must pass — the Phase 3 cargo nextest run -p jolt-eval covers seed corpus + random inputs.Fix any issues found and re-validate.
Status from proposed/approved to implemented in the spec file.**Implementation complete for: {spec title}**
**Changes made:**
- {file} — {summary}
- ...
**Evaluation results:**
- {criterion 1}: PASS
- {criterion 2}: PASS
- ...
**Tests:** All passing (host + zk modes)
**Lint:** Clean
Task: Implement the spec in this PR. {{ARGUMENTS}}
Wrap a Rust function in a Jolt zero-knowledge proof
Spec analysis with ambiguity scoring — interactive locally, single-pass remotely via label
Deep code review of a pull request using parallel analysis agents (semantic consistency, bugs, tech debt, security). USE FOR: - Reviewing PRs for bugs, security issues, and code quality - Analyzing new abstractions for consistency and correctness - Identifying tech debt and architectural concerns - Posting review comments to specific lines on GitHub TRIGGERS: - "review PR", "code review", "review changes" - "diff review", "PR feedback", "check PR" - "analyze diff", "critique code", "review code" - "pull request review", "GitHub PR review"