rpa-init — скилл
Скилл онбординга в репозиторий: агент читает код, документацию и тесты, поднимает окружение, прогоняет тесты и пишет отчет
- 1 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Агент устанавливает зависимости и запускает тесты проекта
Установка
- Работает в
Ручная установка
/plugin marketplace add EvilFreelancer/rpa-skills
/plugin install rpa-init@rpa-skillsДоступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Агент устанавливает зависимости и запускает тесты проекта
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
По команде /rpa-init агент изучает структуру проекта, документацию и тестовый код, который скилл считает спецификацией поведения. Затем устанавливает зависимости так, как это описано в проекте, запускает тесты и фиксирует падения без исправлений. В конце выдает отчет по шаблону: назначение проекта, окружение, команды тестов, покрытые сценарии, пробелы, риски и следующие шаги.
Для кого. Для разработчиков, которые начинают работу с незнакомым репозиторием и хотят быстро загрузить контекст агенту.
Подходит, если
- Первая сессия агента в новом проекте
- Нужно понять, какое поведение закреплено тестами
- Нужно проверить, что окружение поднимается и тесты проходят
Не подходит, если
- Нельзя устанавливать зависимости или запускать тесты на этой машине
- Нужно сразу исправлять баги: скилл только фиксирует падения
Пример запроса к агенту
/rpa-initОграничения
Сценарий по умолчанию ориентирован на Python и pytest, для других стеков агент следует их стандартным командам. Качество отчета зависит от наличия документации и тестов в проекте.
Как отключить. Удалите плагин rpa-init через /plugin или папку rpa-init из каталога скиллов.
Частые вопросы
Исправляет ли скилл упавшие тесты?
Нет, он записывает, где и почему тесты упали, и не правит код без отдельной просьбы.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыОдиннадцать скиллов ведут агента от идеи до проверенного кода через PRD и RFC, которые хранятся в файлах репозитория
Скилл автономной итерации для агента: правка, проверка, откат неудачных изменений и повтор цикла к заданной метрике
Скилл /improve: сильная модель проверяет репозиторий и пишет самодостаточные планы правок, а исполнение отдаете более дешевой модели
Плагин Grid Dynamics загружает в сессию кодового агента общие инженерные стандарты, архитектуру и рабочие процессы команды
rpa-gen-rules: правила проекта для агентов
rpa-gen-rules
Скилл генерирует согласованные правила проекта для Cursor, Claude Code и Codex с послойной разработкой и BDD
Скилл разработки под доказательства: агент окружает код спецификацией и набором проверок, чтобы построчное ревью стало необязательным
Коротко о README
rpa-init входит в каталог rpa-skills Павла Рыкова и собран из коллекции промптов cursor-vibe-prompts. README описывает назначение, шаги работы агента и способы установки как плагин Claude Code или как папку скилла для Cursor, Codex и Kimi Code CLI. Вызов возможен слеш-командой, через @-контекст или автоматически по описанию. Лицензия MIT.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: rpa-init version: 1.0.0 description: > Run when the user invokes /rpa-init or asks to onboard or warm up context on a repository. The agent studies code, reads documentation and test code, sets up the dev environment as the project expects, runs tests, and writes a short project report. No extra user brief is required. --- # RPA project initialization (context warm-up) ## Intent Treat automated tests as the project long-term memory. Initialization maps **documented intent**, **behavior encoded in tests**, and **implementation**. Prefer learning from tests and docs before inferring only from production code. ## Preconditions you must verify yourself 1. Read **application source**, **docs**, and **tests** (test code is part of the specification). 2. **Dev environment** - install dependencies and prepare the environment the repo documents (for example `python -m venv .venv`, `pip install -e .`, `uv sync`, `npm ci`, or commands from `README` / CI). If the stack is not Python, follow that ecosystem's norms. 3. Locate how tests are run. Default for Python: `pytest` via `.venv` when present. Respect `pytest.ini`, `pyproject.toml`, or `tox` / `nox` if present. 4. Identify entrypoints: `README`, `docs/`, package layout, `main` modules, CLI. ## Workflow 1. **Scan** repository structure (layout, monorepo packages if any). 2. **Read** user-facing documentation and specs. 3. **Study test code** (naming, fixtures, markers, integration vs unit). This is the BDD-facing view of expected behavior. 4. **Set up dev environment** so tests can run (create venv, install deps, any documented bootstrap). Note blockers if setup cannot be completed. 5. **Run the test suite**, for example: ```bash .venv/bin/pytest -q ``` If tests fail, record where and why (do not fix unless the user asked). 6. **Summarize** in a concise report (see template). Use English for code-related terms if the codebase uses English; respond in the user's language for narrative. ## Constraints - Comments in any new code: English only. - Do not add secrets or keys. - If the repository is not Python, still follow the same pattern: official install and test commands, then report.