Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Programowanie · Pisanie

write-docs

/write-docs

Pisze dokumentację z rzeczywistymi, sprawdzonymi przykładami, uruchamiając polecenia przez użytkownika i zapisując ich faktyczne wyniki.

Repozytorium
dot-ai ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
28.09.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
1
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 28.09.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Pisze dokumentację z rzeczywistymi, sprawdzonymi przykładami, uruchamiając polecenia przez użytkownika i zapisując ich faktyczne wyniki.

Oryginalny opis (EN)

Write documentation with real, validated examples. Executes commands through the user to capture actual output. Use for any new documentation or major doc updates.

Jak działa

  1. Principles
  2. Workflow
  3. Example Execution Request Formats
  4. Important Rules
  5. File Locations
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 178 linii, 956 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: write-docs
description: Write documentation with real, validated examples. Executes commands through the user to capture actual output. Use for any new documentation or major doc updates.
---

# Write Documentation

Write accurate, user-focused documentation with real examples by executing operations through the user.

## Principles

1. **Execute-then-document**: Never write examples without real output
2. **Chunk-by-chunk**: Write one section at a time, get confirmation before proceeding
3. **User-focused**: Write for users, not developers
4. **Validate prerequisites**: Run setup steps from existing docs to verify they work
5. **Claude runs infrastructure, user runs MCP**: Claude executes all bash/infrastructure commands. Only ask user for MCP client interactions (the actual user-facing examples).
6. **Fix docs when broken**: If existing docs don't work during setup, STOP and discuss updating those docs before proceeding.

## Workflow

### Step 1: Identify the Documentation Target

Ask the user what documentation to write. Options:
- New feature guide (e.g., "knowledge base guide")
- Update existing guide
- API reference
- Setup/configuration guide

### Step 2: Fresh Environment Setup

**ALWAYS start with a clean test cluster to ensure reproducible documentation.**

**Follow the actual docs (`docs/setup/mcp-setup.md`) - this validates they work.**

**Claude executes all infrastructure steps directly using Bash tool:**

1. **Tear down existing test cluster if present**
   ```bash
   kind delete cluster --name dot-ai-test 2>/dev/null || true
   rm -f ./kubeconfig.yaml
   ```

2. **Create fresh Kind cluster with local kubeconfig**
   ```bash
   kind create cluster --name dot-ai-test --kubeconfig ./kubeconfig.yaml
   export KUBECONFIG=./kubeconfig.yaml
   ```

3. **Install prerequisites (ingress controller)**
   ```bash
   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/main/deploy/static/provider/kind/deploy.yaml
   # Wait for ingress to be ready
   kubectl wait --namespace ingress-nginx --for=condition=ready pod --selector=app.kubernetes.io/component=controller --timeout=300s
   ```

4. **Follow docs/setup/mcp-setup.md** (skip controller if not needed for the feature)
   - Step 1: Set environment variables (use existing API keys from env)
   - Step 2: Install controller via Helm (skip if feature doesn't need it)
   - Step 3: Install MCP server via Helm
   - Step 4: Tell user to configure MCP client
   - Step 5: Tell user to verify with "Show dot-ai status"

5. **For unreleased features: Build and use local images**

   If documenting a feature not yet in published charts:
   ```bash
   # Build MCP server image
   npm run build
   docker build -t dot-ai:test .
   kind load docker-image dot-ai:test --name dot-ai-test

   # Build agentic-tools plugin image
   docker build -t dot-ai-agentic-tools:test ./packages/agentic-tools
   kind load docker-image dot-ai-agentic-tools:test --name dot-ai-test
   ```

   Add these flags to helm install:
   ```
   --set image.repository=dot-ai \
   --set image.tag=test \
   --set image.pullPolicy=Never \
   --set plugins.agentic-tools.image.repository=dot-ai-agentic-tools \
   --set plugins.agentic-tools.image.tag=test \
   --set plugins.agentic-tools.image.pullPolicy=Never
   ```

**IMPORTANT**: Always use `KUBECONFIG=./kubeconfig.yaml` for all kubectl/helm commands.

**If any step fails or doesn't match existing docs**: STOP and discuss whether to update those docs before proceeding.

**Why fresh cluster?** Ensures documentation examples work from a known clean state and validates setup docs.

### Step 3: Outline the Documentation

Present an outline of sections to write. Example:
```
1. Overview (what it does, when to use it)
2. Prerequisites
3. Basic Usage (with real examples)
4. Advanced Features
5. API Reference
6. Troubleshooting
7. Next Steps
```

Get user confirmation on the outline before proceeding.

### Step 4: Write Chunk-by-Chunk

**🚨 CRITICAL: One section at a time. NEVER write multiple sections or the whole doc at once.**

For each section:

1. **Execute first** — Run every command or ask user to run every MCP interaction that will appear in this section. Do this BEFORE writing any documentation prose.
   - **Bash commands**: Claude runs these directly using Bash tool
   - **MCP interactions**: Ask user to send intent and share output (these are the user-facing examples we're documenting)
2. **Wait for output** — For MCP interactions, user shares the actual output. For bash commands, capture the real output.
3. **Write and apply the chunk immediately** — Write the documentation section using real output and apply the edit directly (Write or Edit tool). Do NOT ask for permission — the user will cancel the edit if they want changes. Do NOT show the markdown in a code block and ask "should I write this?" — just write it.
4. **Proceed to next section** — Move to the next section and repeat.

**Key distinction**: Infrastructure/setup = Claude runs it. User-facing MCP examples = User runs it and shares output.

**NEVER do these:**
- ❌ Write the entire document in one go
- ❌ Write multiple sections before getting confirmation
- ❌ Show proposed markdown and ask "want me to write this?"
- ❌ Write examples without executing the commands first
- ❌ Skip execution for "simple" or "standard" commands — validate everything

### Step 5: Cross-Reference Check

After all sections are written:
- Verify internal links work
- Check links to other docs exist
- Update `mcp-tools-overview.md` if adding a new tool guide
- Update any index pages

### Step 6: Final Review

Tell the user: "Documentation complete. Please review the full file and let me know if any adjustments are needed."

## Example Execution Request Formats

**For MCP tool operations:**
```
Please send this intent to your MCP client:
"Ingest this document into the knowledge base: [content] with URI: [url]"

Share the response you receive.
```

**For status checks:**
```
Please ask: "Show dot-ai status"

Share what you see for the Vector DB collections.
```

**For bash commands:**
```
Please run:
kubectl get pods -n dot-ai

Share the output.
```

## Important Rules

- **Never invent output** - Always use real responses from the user
- **Never skip validation** - Every example must be executed first
- **Keep sections small** - One concept per chunk for easy review
- **Use user language** - Avoid internal/developer terminology
- **Include error cases** - Document what happens when things go wrong
- **Full flags in commands** - Always use long-form flags (e.g., `--filename` not `-f`, `--namespace` not `-n`, `--output` not `-o`). Full flags are more self-documenting for users unfamiliar with the tools.

## File Locations

- Feature guides: `docs/guides/mcp-*-guide.md`
- Setup guides: `docs/setup/*.md`
- Tool overview: `docs/guides/mcp-tools-overview.md`
- Images: `docs/img/`

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · vfarcic/dot-ai100MIT
hassan-mohiddin/freeflow100MIT
Agenta-AI/agenta100MIT
comet-ml/opik100Apache-2.0
browseros-ai/browseros100BSD-3-Clause
wilbeibi/claude-toolkit100MIT
bennypowers/cem100GPL-3.0
tale-project/tale100MIT
GitbookIO/gitbook-skills100MIT

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki cafd46f96243 (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100dot-ai-write-docs
    Pisze dokumentację z prawdziwymi, zwalidowanymi przykładami, wykonując polecenia przez użytkownika, aby uchwycić rzeczywiste wyniki, dla nowej dokumentacji i większych aktualizacji.
  • 100documentation
    Pisze, aktualizuje i poprawia dokumentację projektu w Markdown: README, dokumentację API, przewodniki użytkownika i ADR, także po zmianach kodu wymagających opisu dla użytkownika.
  • 100generating-api-docs
    Tworzy dokumentację API z przykładami, przewodnikami uwierzytelniania i SDK.
  • 100generating-api-docs
    Tworzy dokumentację API z przykładami, przewodnikami uwierzytelniania i SDK.
  • 100writing-filament-docs
    Pisze i aktualizuje dokumentację Filament dla deweloperów, z przykładami i wskazówkami bezpieczeństwa, pod katalogami docs i packages.
  • 100api-doc-authoring
    Pisze dokumentację API wokół przypadku użycia programisty, z wykonanymi przykładami i opisem odzyskiwania po błędach.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.