本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

checkpoint-brief

Project completed stage Artifacts into a concise human-review block in `DECISIONS.md`; use before a Workflow checkpoint, not for Workflow routing or approval.

インストール方法を見る

含まれるファイル(2)

  • SKILL.md1.6 KB
  • scripts/run.py1.1 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Checkpoint Brief

Prepare the review surface between machine-produced Artifacts and a human checkpoint. This Skill summarizes; it does not choose a Workflow, approve a checkpoint, or modify semantic Artifacts.

Inputs

  • the active PIPELINE.lock.md
  • the stage Artifacts named by the current Unit
  • the existing DECISIONS.md

Output

  • one current checkpoint block in DECISIONS.md

Steps

  1. Read the locked Workflow and current checkpoint.
  2. Inspect only the declared stage Artifacts.
  3. Summarize scope, structure, coverage, and unresolved choices without adding new research claims.
  4. Upsert the checkpoint block while preserving the approval checklist and prior Decision history.
  5. Stop before approval. human-checkpoint owns the approval Decision.

Acceptance

  • DECISIONS.md names the current checkpoint and the Artifacts reviewed.
  • unresolved choices are explicit and bounded.
  • no approval is inferred or written.
  • no Pipeline lock, Unit state, or semantic Artifact is changed.

Script

uv run python .codex/skills/checkpoint-brief/scripts/run.py \
  --workspace workspaces/<name> \
  --checkpoint C2 \
  --inputs 'outline/taxonomy.yml;outline/outline.yml'

The Pipeline adapter supplies the current Unit's declared inputs. Manual invocations must do the same; an empty input list is reported as unreviewable rather than inferred from unrelated Workspace files.

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

Internal template for creating or refactoring a skill into the repository's reference-first shape. **Trigger**: reference-first template, blueprint skill, create a reusable skill, refactor a script-heavy skill. **Use when**: you need a lean `SKILL.md`, explicit `references/`, machine-readable `assets/`, and a minimal deterministic `run.py`.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5132026年10月5日 更新

Download a small corpus of open-access arXiv survey/review PDFs about agentic systems and extract text for style learning.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5132026年10月5日 更新

Extract per-subsection “anchor facts” (NO PROSE) from evidence packs so the writer is forced to include concrete numbers/benchmarks/limitations instead of generic summaries.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5132026年10月5日 更新

Curate reader-facing survey tables for the Appendix (clean layout + high information density), using only in-scope evidence and existing citation keys.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5132026年10月5日 更新

Build a final, machine-readable argument snapshot from current H3 sections and refresh section fingerprints before merge.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5132026年10月5日 更新

Audit one research Workspace for declared Unit outputs and Pipeline target Artifacts, writing `output/CONTRACT_REPORT.md`; use for mid-Run coverage snapshots or final delivery completeness, not deep provenance integrity.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5132026年10月5日 更新

WILLOSCAR のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する