@danicat

Ersteller · danicat

Letzte Aktualisierung · 24. Aug. 2026

engineering-flow

Prüfen · 67Im Registry indexiert

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

OpenAgentSkill Trust Score
67/100

Nur Sandbox

Qualität59/100
Audit78/100
Stars16
Verified installs0

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.

Bereich ansehen

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

RechercheRAG and knowledgeagent-skill

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

Vielversprechend
59

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Vertrauen

Nur Sandbox
67

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
78

Maschinenlesbare 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.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

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+

Geeignete Aufgaben

  • Testing and QA-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Run test suites

Geeignete Agents

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

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-flow

Nicht 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

Agent-Sicherheit v2

58/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Per API auflösen

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.

Textplan öffnen

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.

Installations-API öffnen

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-flow

Registry-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 öffnen

Agent-Fit

58/100

Testing and QA

Plattformen

Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 78/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for Testing and QA

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

58
Bereitschaft
Prototyp
Phase

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

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Testing and QA-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 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.

67
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Beheben

16 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Beheben

16 Stars und 3 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

Heute gepusht

Lizenzklarheit

Bestanden

Apache-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.

59
GitHub-Stars
16
Aktualität
Heute
Installationsbereit
Ja
Lizenz
Apache-2.0
Vor Installation prüfen: Low GitHub adoption signal

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Alle vergleichen

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

58
Bereit
Prototyp
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

78
Prüfung nötig
Sicherheit
85/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
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

X

Szenariobasierter Entwurf für engineering-flow, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
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
X-Entwurf öffnen
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
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Registry-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
danicat
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

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Eigentümeranspruch

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Dieser Registry-indexiert-Eintrag wird danicat zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

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Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/danicat-engineering-flow?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow)
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[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/danicat-engineering-flow?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/danicat-engineering-flow?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow)

Autor

D

danicat

@danicat

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

67
  • 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