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
Profil de l’actif
Recherche et travail de connaissance
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
Scénario
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Adéquation Agent
Claude Code + CLI + Codex
Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.
Installer
Prêt
npx skills add danicat/skills --skill engineering-flow
Maintenance
À jour
Mis à jour aujourd’hui
Risque
Revue nécessaire
Low GitHub adoption signal
Qualité GitHub
16
59/100 Qualité · 75/100 Confiance
Tags de couverture
Notes de revue
Low GitHub adoption signal · Quality score needs review
Carte d’adoption Agent
Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil
Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.
Qualité
PrometteurUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Confiance
Sandbox uniquementCandidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Audit
Revue nécessaireRevue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Trust Score OpenAgentSkill v5
Revue humaine avant installation
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Stars
16 stars GitHub
Activité du dépôt
16 stars et 3 forks
Maintenance
Mis à jour aujourd’hui
Licence
Apache-2.0
Installer
npx skills add danicat/skills --skill engineering-flow
Sécurité d’installation
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
network or browser access
Résultats Agent
Pas encore de données de résultats Agent
Documentation
Contexte README/SKILL.md solide
Résumé des risques
Revoir avant production
- 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
Préparation à l’installation
Chemin d’installation disponible
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- La licence est déclarée
- Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven
Métadonnées lisibles par Agent
Données de décision lisibles par machine pour ce skill.
Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.
Tâches adaptées
- workflows Testing and QA
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
- Run test suites
Agents adaptés
Décision d’installation
- Commande
- npx skills add danicat/skills --skill engineering-flow
- Politique
- Revoir
- Revue humaine
- Oui
Confiance et risque
- Confiance
- 67/100
- Audit
- 78/100
- Niveau de risque
- Revue nécessaire
Boucle de résultat
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- ID d’événement
- resolve
- Résultats
- 5
Commande d’installation
npx skills add danicat/skills --skill engineering-flowNe pas utiliser quand
- Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 16 GitHub stars
Skill alternatif
Last30days Skill
53.5K Stars
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
Skill alternatif
Academic Research Skills
38.4K Stars
npx skills add Imbad0202/academic-research-skills
Skill alternatif
GPT Researcher
28.0K Stars
npx skills add assafelovic/gpt-researcher
Skill alternatif
DeepResearch
19.8K Stars
npx skills add Alibaba-NLP/DeepResearch
Sécurité Agent v2
58/100 · Revoir avant installation
Candidat utilisable, mais l’Agent doit afficher les notes de permissions et d’audit avant l’installation.
Une approbation humaine est requise avant l’installation dans un espace de travail réel.
Moyen
Accès réseau
La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.
Moyen
Accès au système de fichiers
La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.
Moyen
Accès à la base de données
La skill peut inspecter des schémas, interroger des bases de données ou travailler avec des stockages persistants.
- Low GitHub adoption signal
Cibles d’installation
Installer ce skill dans votre workflow Agent
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install danicat-engineering-flowPlan de résolution Agent
Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.
L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.
Ouvrir JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20engineering-flow%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Texte Resolve
/api/agent/resolve?task=Use%20engineering-flow%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Relais d’installation
/api/skills/danicat-engineering-flow/install
L’Agent doit vérifier
- 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.
Copier le prompt
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.Relais Agent
Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
Relais d’installation
/api/skills/danicat-engineering-flow/install
Format texte LLM
/api/skills/danicat-engineering-flow/install?format=text
Trouver des alternatives
/api/skills/search?q=engineering-flow&limit=3
Prompt Agent
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-flowMétadonnées Registry
Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.
L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.
Manifest
/api/registry/manifest/danicat-engineering-flow
Texte LLM
/api/registry/manifest/danicat-engineering-flow?format=text
Alias d’installation
/api/registry/install/danicat-engineering-flow
Recommander
/api/registry/recommend?task=Use%20engineering-flow%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Adéquation Agent
Testing and QA
Tags de cas d’usage
Plateformes
Claude Code
Rapport d’audit
Revue nécessaire · 78/100
Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Panneau de décision Agent
Fallback candidate for Testing and QA
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rôle dans la pile
Candidate de secours
Pertinence principale
Testing and QA
Libellé de confiance
Prototyper d’abord
Chemin d’installation
Commande prête
À utiliser lorsque
- workflows Testing and QA
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
Preuves
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- profil qualité 59/100
- 1 événements OpenAgentSkill
revoir d’abord
- Low GitHub adoption signal
Chemin d’implémentation
- 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Testing and QA de bout en bout.
- 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.
Profil de confiance
Sandbox uniquement
Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Adoption GitHub
Corriger16 stars GitHub
Activité stars/forks
Corriger16 stars et 3 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
ValidéMis à jour aujourd’hui
Clarté de licence
ValidéApache-2.0
Signaux positifs
- Revue IA approuvée
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- Dépôt maintenu récemment
- La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
- La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent
Réviser avant installation
- 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
- Pas encore de rapports de résultats Agent réels
- Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance
Action recommandée
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Profil qualité
Prometteur candidat pour les workflows Agent
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Adéquation au workflow
Utilisez cette skill dans ces scénarios
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.
Adéquation au workflow
Ajouter à un workflow complet
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.
Liste d’alternatives
Comparer avant installation
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
Vue d’ensemble
--- 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.
Détails techniques
- Version
- 1.0.0
- Licence
- Apache-2.0
- Dernière mise à jour
- 24 août 2026
- Publié
- 24 août 2026
Instantané de décision
Candidate de secours
recent repository activity
Audit
Revue d’installation
Revue d’installation et d’adoption
- Sécurité
- 85/100
- Maintenance
- 100/100
- Installer
- 92/100
Preuves validées par Agent
Preuves validées par Agent
Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.
- Taux de réussite
- —
- Échec récent
- —
- Résultats
- 0
- Qualité de sortie
- —
- Échecs
- 0
- Non pertinent
- 0
- Installations
- 0
- Bloqué par le risque
- 0
- Configuration requise
- 0
- Production
- 0
Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.
Installer
Ajouter au workflow Agent
Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.
Boucle de croissance
Kit de partage
Brouillon guidé par scénario pour engineering-flow, prêt pour une publication manuelle sur X.
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
Réponse facultative avec commande d’installation
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
Source de la fiche
Indexé par Registry
Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.
- Créateur
- danicat
- Source
- danicat/skills
- Indexé par
- Index communautaire OpenAgentSkill
L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.
Revendiquer ce skillRevendication du propriétaire
Revendiquer cette fiche de skill
Cette fiche Indexé par Registry est attribuée à danicat, mais n’est pas encore marquée officielle. Revendiquez-la pour ajouter un signal de propriétaire vérifié et rendre les futures mises à jour de lancement, d’installation et d’audit plus fiables.
Kit de backlinks créateur
Ajoutez les badges de preuve à votre README
Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-engineering-flow)Auteur
danicat
@danicat
Tags
Adéquation plateforme
Signaux de santé
- Stars GitHub
- 16
- Score de qualité
- 32/100
- Dernier push GitHub
- 23 août 2026
- Indications de framework
- Inconnu
- Vues OpenAgentSkill
- 1
- Copies d’installation
- 0
- Clics sortants
- 0
Signal de communauté
Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.
Confiance et sécurité
Sandbox uniquement
- Adoption GitHub16 stars GitHubCorriger
- Activité stars/forks16 stars et 3 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesCorriger
- Maintenance récenteMis à jour aujourd’huiValidé
- Clarté de licenceApache-2.0Validé
- Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
- Risque dépendances/runtimenetwork or browser surfaceValidé
Skills associés
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.
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Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
19.8K Stars