Changelog Generator (Grade A)Bezpiecznie testowana umiejętność rozwoju dla Claude AI. Klasa A. Generuje CHANGELOG.md z historii Conventional Commit z grupowanymi sekcjami i nagłówkami wersji. Używaj, gdy użytkownik chce utworzyć lub zaktualizować

Dlaczego warto tego używać?

| Odbiorca | Kluczowe korzyści | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Indywidualny | oszczędność ponad 30% tokenów, eliminacja powtarzania standardów, zabezpieczenia, natychmiastowe szkieletowanie | | Zespoły | spójne zachowanie AI, onboarding od pierwszego dnia, zakodowane wzorce, narastające oszczędności kosztów | | Organizacje | stała zgodność, jednolite standardy w 1 000 projektów, centralne zarządzanie, mierzalny zwrot z inwestycji |

Asked by Yaw Owusu · Jun 11, 2026

Co możesz dostosować?

| Sekcja | Co kontroluje | Przykład | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Tożsamość projektu | Nazwa, opis, URL repozytorium | | techStack | Język, framework, narzędzia | TypeScript + Express lub Python + FastAPI | | paths | Struktura katalogów | Gdzie znajdują się handlery, serwisy i kod wspólny | | domain | Byt biznesowy | Order, Product, Customer + stany cyklu życia | | patterns | Wzorce kodu | 7‑etapowy przepływ handlera, strategia obsługi błędów | | testing | Bramy jakości | 90% pokrycia, komendy test/lint/type‑check | | database | Konwencje DB | Pole soft delete, kolumny timestamp, nazewnictwo | | packages | Pakiety wewnętrzne | Zakres @your‑org, URL rejestru | | conventions | Git i workflow | Prefiksy branchy, format commitów, szablony PR |

Asked by Zofia Kaczmarek · May 23, 2026

Co wykrywa?

| Kategoria | Sygnały | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Język | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, rozszerzenia plików | | Framework | Zależności w package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, itp.) | | Baza danych | Konfiguracje ORM (prisma/, sequelize, typeorm), pliki .sql, foldery migracji | | Testowanie | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastruktura | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, zależności cloud SDK | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Yara Mansour · May 17, 2026

Co znajduje się w środku?

| Warstwa | Liczba | Co robi | Jak jest wyzwalana | | --- | --- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Reguły | 47 | Wymusza standardy kodowania przy każdej interakcji z AI | Automatycznie — zawsze włączone | | Agenci | 62 | Specjalistyczni asystenci do złożonych zadań | Na żądanie — /nazwa‑agenta | | Umiejętności | 50 | Krok‑po‑kroku prowadzone workflowy z listami kontrolnymi | Kontekstowo — gdy pasują wzorce | | Komendy | 37 | Lekkie, tokenowo‑efektywne szybkie akcje | Na żądanie — /komenda | | Hooki | 12 | Skrypty automatyzacji w pętli AI | Zdarzeniowo — przed/po akcjach | | Szablony | 9 | Szablony dla handlerów, komponentów, testów itd. | Odwoływane przez umiejętności i agentów |

Asked by Margaret Whitfield · Apr 5, 2026

Jak to działa?

Warstwa 1 — Pre‑processing: Hooki wstrzykują kontekst projektu i blokują niebezpieczne polecenia, zanim Twój prompt dotrze do AI. Warstwa 2 — Silnik reguł: 47 zawsze‑włączonych reguł zapewnia efektywność tokenów, bezpieczeństwo, architekturę, standardy kodu, konwencje baz danych i progi testowania. Warstwa 3 — Specjalistyczne przetwarzanie: Odpowiedni komponent aktywuje się — agent, skill lub komenda — w zależności od Twojego promptu. Warstwa 4 — Post‑processing: Hooki weryfikują wynik, automatycznie formatują, skanują pod kątem tajemnic i sprawdzają pokrycie.

Asked by Hasan Demir · Mar 8, 2026