Changelog Generator (Grade A)Sicherheitseingesetzte Entwicklerfähigkeit für Claude AI. Grade A. Erstelle aus Conventional Commit Geschichte einen CHANGELOG.md mit gruppierten Abschnitten und Versionshauptüberschriften. Wende an, wenn der Benutzer fordert, einen zu erstellen oder zu aktualisieren

Warum Sie das nutzen sollten?

Audience | Key Benefits | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | Individual | 30%+ Tokensparnis, Vermeidung von Wiederholungen bei Standards, Sicherheits-Guardrails, sofortige Strukturierung | Teams | Konsistentes AI-Verhalten, sofortige Einarbeitung, kodifizierte Muster, kumulierte Kosteneinsparungen | Organisationen | Immer‑an-Compliance, gleiche Standards über 1.000 Projekte, zentrale Governance, messbarer ROI

Asked by Yaw Owusu · Jun 11, 2026

Was kannst du anpassen?

| Abschnitt | Was es steuert | Beispiel | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | projekt | Projektdaten | Name, Beschreibung, Repository‑URL | | techStack | Sprache, Framework, Tools | TypeScript + Express oder Python + FastAPI | | Pfade | Verzeichnisstruktur | Wo Handler, Services und gemeinsamer Code liegen | | domäne | Geschäftsobjekte | Order, Product, Customer + Lebenszykluszustände | | Muster | Code‑Muster | 7‑Stufen‑Handler‑Flow, Fehlerbehandlungsstrategie | | testen | Qualitätsgates | 90% Coverage, Test/Lint/Type‑Check‑Befehle | | Datenbank | DB-Konventionen | Soft‑Delete‑Feld, Zeitstempel‑Spalten, Benennung | | Pakete | Interne Pakete | @your‑org‑Scope, Registry‑URL | | Konventionen | Git und Workflow | Branch‑Präfixe, Commit‑Format, PR‑Vorlagen |

Asked by Zofia Kaczmarek · May 23, 2026

Was erkennt es?

| Kategorie | Signale | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Sprache | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, Dateierweiterungen | | Framework | Abhängigkeiten in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Datenbank | ORM-Konfigurationen (prisma/, sequelize, typeorm), .sql-Dateien, Migrationsordner | | Testen | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastruktur | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, Cloud‑SDK‑Abhängigkeiten | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Yara Mansour · May 17, 2026

Was steckt drin?

| Layer | Count | Was es tut | Wie es ausgelöst wird | |-------|-------|--------------------------------------------|-------------------------------------| | Rules | 47 | Erzwingt Code‑Standards bei jeder AI‑Interaktion | Automatisch — immer an | | Agents | 62 | Spezialisierte Assistenten für komplexe Aufgaben | Auf Abruf — /agent-name | | Skills | 50 | Schritt‑für‑Schritt geführte Workflows mit Checklisten | Kontextuell — wenn Muster passen | | Commands | 37 | Leichte, token‑effiziente Schnellaktionen | Auf Abruf — /command | | Hooks | 12 | Automatisierungsskripte im AI‑Loop | Ereignis‑getrieben — vor/nach Aktionen | | Templates | 9 | Gerüst für Handler, Komponenten, Tests usw. | Referenziert von Skills und Agents |

Asked by Margaret Whitfield · Apr 5, 2026

Wie funktioniert es?

Layer 1 — Pre‑Processing: Hooks injizieren den Projektkontext und blockieren gefährliche Befehle, bevor dein Prompt das KI-System erreicht. Layer 2 — Rules Engine: 47 immer‑angeschaltete Regeln sorgen für Token‑Effizienz, Sicherheit, Architektur, Code‑Standards, Datenbankkonventionen und Test‑Thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: Das passende Modul aktiviert sich — ein Agent, eine Skill oder ein Befehl — basierend auf deinem Prompt. Layer 4 — Post‑Processing: Hooks validieren die Ausgabe, formatieren automatisch, scannen nach Geheimnissen und prüfen die Abdeckung.

Asked by Hasan Demir · Mar 8, 2026