Ersteller · danicat
Letzte Aktualisierung · 24. Aug. 2026
engineering-flow
Engineering standards, decision pipelines, and code hygiene guidelines for software development. Covers architectural decision workflows (RFCs and ADRs), task prioritization, grounded technical research, semantic versioning, and clean code practices like explicit error handling a
Nur Sandbox
Installationsziele
Codex-Installationsprompt
Install the "engineering-flow" agent skill from https://github.com/danicat/skills/tree/main/coding/engineering-flow. Read its SKILL.md or equivalent instructions first, install only the files needed for this workspace, and summarize any required setup before using it. Skill purpose: Engineering standards, decision pipelines, and code hygiene guidelines for software development. Covers architectural decision workflows (RFCs and ADRs), task prioritization, grounded technical research, semantic versioning, and clean code practices like explicit error handling and dead code removal. Activate when designing system architecture, planning releases, refactoring codebases, establishing project standards, or resolving technical uncertainty. After the install attempt, report the result to https://www.openagentskill.com/api/agent/outcome with POST JSON {"event_id":"install_<unique-id>","skill_slug":"danicat-engineering-flow","task":"Install engineering-flow","agent":"codex","outcome":"success","install_used":true}. Replace event_id with a unique value and outcome with success or failed. Report success only after the skill is installed and a minimal verification passes.Asset-Profil
Recherche und Wissensarbeit
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
Szenario
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Agent-Fit
Claude Code + CLI + Codex
Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.
Installieren
Bereit
npx skills add danicat/skills --skill engineering-flow
Wartung
Aktuell
Heute gepusht
Risiko
Prüfung nötig
Low GitHub adoption signal
GitHub-Qualität
16
59/100 Qualität · 75/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
Low GitHub adoption signal · Quality score needs review
Agent-Adoptionskarte
Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick
Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.
Qualität
VielversprechendUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Vertrauen
Nur SandboxNützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
OpenAgentSkill Trust Score v5
Menschliche Prüfung vor Installation
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Stars
16 GitHub-Stars
Repository-Aktivität
16 Stars und 3 Forks
Wartung
Heute gepusht
Lizenz
Apache-2.0
Installieren
npx skills add danicat/skills --skill engineering-flow
Installationssicherheit
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsfläche
network or browser access
Agent-Ergebnisse
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Dokumentation
Starker README/SKILL.md-Kontext
Risikoübersicht
Vor Produktion prüfen
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 16 GitHub stars
- Stars/forks activity: 16 stars, 3 forks; issue activity unavailable in current metadata
Installationsbereitschaft
Installationspfad verfügbar
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Lizenz ist angegeben
- Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege
Agent-lesbare Metadaten
Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.
Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.
View technical data+
Agent-lesbare Metadaten
Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.
Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.
Geeignete Aufgaben
- Testing and QA-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Run test suites
Geeignete Agents
Installationsentscheidung
- Befehl
- npx skills add danicat/skills --skill engineering-flow
- Richtlinie
- Prüfen
- Menschliche Prüfung
- Ja
Vertrauen und Risiko
- Vertrauen
- 67/100
- Audit
- 78/100
- Risikoebene
- Prüfung nötig
Ergebnis-Loop
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- Event-ID
- resolve
- Ergebnisse
- 5
Installationsbefehl
npx skills add danicat/skills --skill engineering-flowNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 16 GitHub stars
Alternative
Last30days Skill
53.5K Stars
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
Alternative
Academic Research Skills
38.4K Stars
npx skills add Imbad0202/academic-research-skills
Alternative
GPT Researcher
28.0K Stars
npx skills add assafelovic/gpt-researcher
Alternative
DeepResearch
19.8K Stars
npx skills add Alibaba-NLP/DeepResearch
Agent-Sicherheit v2
58/100 · Vor Installation prüfen
Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.
Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.
Mittel
Netzwerkzugriff
Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.
Mittel
Dateisystemzugriff
Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.
Mittel
Datenbankzugriff
Die Skill kann Schemata prüfen, Datenbanken abfragen oder mit persistenten Speichern arbeiten.
- Low GitHub adoption signal
Agent-Auflösungsplan
Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.
Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20engineering-flow%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20engineering-flow%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/danicat-engineering-flow/install
Agent sollte prüfen
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Prompt kopieren
Task: Use engineering-flow in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20engineering-flow%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/danicat-engineering-flow/install
Install command: npx skills add danicat/skills --skill engineering-flow
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent-Übergabe
Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
Installationsübergabe
/api/skills/danicat-engineering-flow/install
LLM-Textformat
/api/skills/danicat-engineering-flow/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=engineering-flow&limit=3
Agent-Prompt
Use engineering-flow for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/danicat-engineering-flow/install, then install with: npx skills add danicat/skills --skill engineering-flowRegistry-Metadaten
Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.
Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.
Manifest
/api/registry/manifest/danicat-engineering-flow
LLM-Text
/api/registry/manifest/danicat-engineering-flow?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/danicat-engineering-flow
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20engineering-flow%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Testing and QA
Use-Case-Tags
Plattformen
Claude Code
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 78/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Fallback candidate for Testing and QA
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rolle im Stack
Fallback-Kandidat
Primäre Eignung
Testing and QA
Vertrauenslabel
Zuerst prototypisieren
Installationspfad
Befehl bereit
Verwenden wenn
- Testing and QA-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
Evidenz
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- Qualitätsprofil 59/100
- 1 OpenAgentSkill-Interaktionen
zuerst prüfen
- Low GitHub adoption signal
Implementierungspfad
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Testing and QA-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Vertrauensprofil
Nur Sandbox
Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
GitHub-Akzeptanz
Beheben16 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Beheben16 Stars und 3 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
BestandenHeute gepusht
Lizenzklarheit
BestandenApache-2.0
Positive Signale
- KI-Prüfung genehmigt
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Kürzlich gewartetes Repository
- Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
- Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf
Vor Installation prüfen
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 16 GitHub stars
- Stars/forks activity: 16 stars, 3 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
- Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich
Empfohlene Aktion
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Qualitätsprofil
Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Verify behavior
Testing and QA
I need my agent to test a web app, reproduce bugs, and verify fixes.
Operate local tools
Local desktop
I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
Similar skills that may fit this task.
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
Übersicht
--- name: engineering-flow description: > Engineering standards, decision pipelines, and code hygiene guidelines for software development. Covers architectural decision workflows (RFCs and ADRs), task prioritization, grounded technical research, semantic versioning, and clean code practices like explicit error handling and dead code removal. Activate when designing system architecture, planning releases, refactoring codebases, establishing project standards, or resolving technical uncertainty. license: Apache-2.0 metadata: category: coding tags: "engineering, standards, architecture, workflow, quality, hygiene" author: Daniela Petruzalek (daniela@danicat.dev) version: "0.2.0" catalog: https://skills.danicat.dev ---
# Engineering Flow
Engineering standards, decision pipelines, and code hygiene rules.
---
## Delivery Principles
Ship working software in small, verifiable increments: - Keep changes scoped to a single logical objective. - Avoid speculative abstractions and overengineering. - Implement thin, vertical slices from entrypoint to persistence. - Verify each slice with automated tests and compiler checks before proceeding.
---
## Design Pipeline: RFCs and ADRs
Separate exploration from permanent architectural choices:
```mermaid graph TD A[Ambiguous Goal / High Uncertainty] --> B[RFC in design/rfc/] B -->|Consensus Reached| C[ADR in design/adr/] C --> D[Implementation Tasks] E[Trivial / Low-Uncertainty Task] --> D ```
- RFCs (`design/rfc/`): Use during exploration when requirements are ambiguous, trade-offs need debate, or multiple viable architectures exist. RFCs are fluid working documents. - ADRs (`design/adr/`): Use to record finalized decisions. ADRs are immutable historical logs capturing context, chosen architecture, and accepted trade-offs. - Tasks: Break ADR conclusions into concrete checklist items with clear acceptance criteria.
---
## Task Prioritization
Categorize work by technical certainty and business value:
| | High Technical Certainty | Low Technical Certainty | | :--- | :--- | :--- | | **High Value** | **Direct execution**: Implement interactively with compiler feedback and tight test loops. | **Research & Spikes**: Do not write production code yet. Run throwaway spikes in `scratch/` or draft an RFC. | | **Low Value** | **Delegate**: Offload to background tasks or subagents. | **Defer / Discard**: Drop or postpone until certainty increases or value is demonstrated. |
---
## Research & Evidence Hierarchy
Do not guess APIs, package syntax, or model behaviors. Ground technical decisions in primary sources:
```text [1] Source Code (highest authority) └── [2] Official Documentation & API Reference └── [3] Official Release Notes & Announcements └── [4] Industry Expert Articles (< 3 months old) └── [5] Community Posts (< 3 months old) └── [6] Stale Articles (> 3 months old — discard) └── [7] Social Media (unverified — cross-check first) ```
Research rules: - Test APIs and compiler behavior with throwaway scripts in `scratch/` before modifying production code. - Discard community posts older than 3 months for fast-moving packages and AI tooling. - Always include clickable URLs when citing documentation or external examples.
---
## Dependency Version Verification
Never guess version numbers, dependency syntax, or model names: - Inspect local project manifests (`go.mod`, `package.json`, `pyproject.toml`) for existing pinned constraints. - Query package registries directly (`npm view <pkg> version`, `go list -m -versions <pkg>`, `pip index versions <pkg>`) or verify current dependency documentation. - Verify AI model names and API versions against current official documentation before updating API calls (e.g., verifying current Gemini model names against Google GenAI documentation).
---
## Semantic Versioning & 0.x Zero-Debt Rule
Follow Semantic Versioning (`MAJOR.MINOR.PATCH`): - Increment `MAJOR` (`X.0.0`) for backwards-incompatible API changes. - Increment `MINOR` (`x.Y.0`) for backwards-compatible new features. - Increment `PATCH` (`x.y.Z`) for backwards-compatible bug fixes.
### The 0.x Zero-Debt Policy - In `0.x` development, never attempt backwards compatibility. - Do not add compatibility shims, deprecation wrappers, alias redirects, or fallback branches to support previous `0.x` shapes. Refactor callers and interfaces directly.
---
## Broken Window Code Hygiene
Enforce clean code standards across every edit: - Delete dead code, unreachable branches, unused variables, and stale comments immediately. - Implementation comments must explain current logic only. Never write comments detailing how earlier versions worked or why code was rewritten; historical context belongs exclusively in ADRs and RFCs. - Keep names clean, unambiguous, and consistent across variables, types, and files. - Handle every error explicitly at the origin point. Never discard errors (e.g., `_ = err`, empty `catch`, or unhandled promises). - Never suppress linter errors with ignore directives (`//nolint`, `# noqa`, `eslint-disable`). Fix the underlying code. - Logging is not error handling. An error must be handled, propagated to the caller, or aborted with a clean exit.
---
## Pre-Release Quality Gate
Before staging, committing, or pushing code: - Run the full build, format, lint, and test suite. - Verify all modified files satisfy the Broken Window Code Hygiene criteria. - Never commit or push with failing tests, broken formatting, or active lint errors.
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- Apache-2.0
- Letzte Aktualisierung
- 24. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 24. Aug. 2026
Entscheidungsübersicht
Fallback-Kandidat
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 85/100
- Wartung
- 100/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- Erfolgsrate
- —
- Letzter Fehler
- —
- Ergebnisse
- 0
- Ausgabequalität
- —
- Fehlgeschlagen
- 0
- Nicht relevant
- 0
- Installationen
- 0
- Durch Risiko blockiert
- 0
- Einrichtung erforderlich
- 0
- Produktion
- 0
Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.
Installieren
Zum Agent-Workflow hinzufügen
Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.
Wachstums-Loop
Share-Kit
Szenariobasierter Entwurf für engineering-flow, bereit für einen manuellen X-Post.
A practical pick for design or creative work: engineering-flow: Engineering standards, decision pipelines, and code hygiene guidelines for software development. Covers architectural decis... 16 stars https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for engineering-flow: https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow?ref=x Install: npx skills add danicat/skills --skill engineering-flow
Quelle des Eintrags
Registry-indexiert
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- Ersteller
- danicat
- Quelle
- danicat/skills
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
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[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow)Autor
danicat
@danicat
Tags
Plattform-Fit
Gesundheitssignale
- GitHub-Stars
- 16
- Qualitätswert
- 32/100
- Letzter GitHub-Push
- 23. Aug. 2026
- Framework-Hinweise
- Unbekannt
- OpenAgentSkill-Aufrufe
- 1
- Installationskopien
- 0
- Externe Klicks
- 0
Community-Signal
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Vertrauen & Sicherheit
Nur Sandbox
- GitHub-Akzeptanz16 GitHub-StarsBeheben
- Star-/Fork-Aktivität16 Stars und 3 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBeheben
- Aktuelle WartungHeute gepushtBestanden
- LizenzklarheitApache-2.0Bestanden
- README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
- Abhängigkeits-/Laufzeitrisikonetwork or browser surfaceBestanden
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