본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

cc-prototype

Disposable spike in an isolated worktree. Not a merge candidate.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md1.5 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

prototype

Invoke as $cc-prototype. The user request follows the skill mention.

Prototype Workflow

Prototype request: $ARGUMENTS

Step 0 — CCEP Bootstrap

Command: prototype (fixed for this workflow — do not infer from user text)

  1. Run: npx cc-codeconductor ccep profile prototype --output json to get the phases and their roles.
  2. For each delegated phase, run: npx cc-codeconductor ccep compile --command prototype --phase <phase-id> "$ARGUMENTS" --view prompt --output json
  3. After planner/intake JSON is available, run: npx cc-codeconductor ccep evaluate --command prototype --input <planner.json> --output json. If stop is true, show questions or risks and wait for human input.
  4. Pass each subagent only the compiled prompt for its phase — never forward raw $ARGUMENTS to planners.

Step 1 — Bounds (architect)

Invoke architect. Define what the spike may touch, time-box, and what must not leak into main. Do not treat this as a production Technical Plan.

STOP here. Wait for approval of the spike bounds.


Step 2 — Spike (implementer)

Invoke implementer in a Git worktree that is not a merge candidate. Label the Implementation Summary as disposable. Do not open a PR against protected branches.


Completion

Report bounds, worktree path, and what was learned. Recommend $cc-feature or $cc-fix if the spike should become real work.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Use when adding monitoring, metrics, logging, or tracing to Spring AI or LLM integration code. Covers token tracking, latency measurement, cost estimation, and prompt/response logging. Use when user mentions AI monitoring, token costs, or LLM observability.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

lgzarturo/springboot-course32026년 10월 20일 업데이트

android

무료

Provides expert knowledge for building modern native Android apps using Kotlin, Jetpack Compose, Material Design 3, MVI architecture, Hilt dependency injection, and Media3/ExoPlayer.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

lgzarturo/springboot-course32026년 10월 20일 업데이트

Design, implement, review, and audit Android Jetpack Compose UI/UX for phone interfaces. Use when a request concerns concrete Compose layout, components, interaction, accessibility, or visual behavior. Do not activate for framework or dependency presence alone; non-UI Android work is excluded.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

lgzarturo/springboot-course32026년 10월 20일 업데이트

Provides expert knowledge for designing, implementing, and managing REST API versioning strategies with deprecation workflows.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

lgzarturo/springboot-course32026년 10월 20일 업데이트

astro

무료

Provides expert knowledge for building Astro 5+ sites with Islands Architecture, Content Collections, TypeScript, and performance-first rendering strategies.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

lgzarturo/springboot-course32026년 10월 20일 업데이트

Audits token storage mechanisms to prevent XSS-based JWT theft.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

lgzarturo/springboot-course32026년 10월 20일 업데이트

lgzarturo의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고