Changelog Generator (Grade A)უსაფრთხოდ შემოწმებული განვითარების უნარი Claude AI‑სთვის. Grade A. შექმენით CHANGELOG.md Conventional Commit‑ის ისტორიიდან, დაყოფილი განყოფილებებით და ვერსია სათაურებით. გამოიყენეთ, როცა მომხმარებელი ითხოვს შექმნას ან განახლება

რატომ უნდა გამოიყენოთ ეს?

| აუდიტორი | ძირითადი უპირატესობები | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | ინდივიდუალური | 30%+ ტოკენული დანახარჯის შენახვა, სტანდარტების განმეორების შეჩერება, უსაფრთხოების დაცვა, დაუყოვნებლივი scaffolding | | გუნდები | მუდმივი AI‑ის ქცევა, „day‑one“ onboarding, კოდირებული მარნახები, გაერთიანებული ხარჯების შენახვა | | ორგანიზაციები | მუდმივი შესაბამისობა, ერთიანი სტანდარტები 1,000+ პროექტებზე, ცენტრალური მმართველობა, გაზომვადი ROI

Asked by Yaw Owusu · Jun 11, 2026

რა შეგიძლიათ მოირგოთ?

| სექცია | რას აკონტროლებს | მაგალითი | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | პროექტის იდენტობა | Name, description, repo URL | | techStack | Language, framework, tools | TypeScript + Express or Python + FastAPI | | paths | Directory structure | Where handlers, services, and common code live | | domain |

Asked by Zofia Kaczmarek · May 23, 2026

რა აღმოაჩენს?

| კატეგორია | სიგნალები | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, ფაილის გაფართოებები | | Framework | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Database | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql files, migration folders | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK deps | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Yara Mansour · May 17, 2026

What's Inside?

| Layer | Count | What It Does | How It's Triggered | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Rules | 47 | Enforces coding standards on every AI interaction | Automatically — always on | | Agents | 62 | Specialized assistants for complex tasks | On demand — /agent-name | | Skills | 50 | Step‑by‑step guided workflows with checklists | Contextually — when patterns match | | Commands | 37 | Lightweight, token‑efficient quick actions | On demand — /command | | Hooks | 12 | Automation scripts in the AI loop | Event‑driven — before/after actions | | Templates | 9 | Scaffolding for handlers, components, tests, etc. | Referenced by skills and agents |

Asked by Margaret Whitfield · Apr 5, 2026

How It Works?

Layer 1 — Pre‑Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always‑on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post‑Processing: Hooks validate output, auto‑format, scan for secrets, and verify coverage.

Asked by Hasan Demir · Mar 8, 2026