acreadiness-assess

oleh github

Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill acreadiness-assess

/acreadiness-assess — AI-readiness assessment

Use this skill whenever the user asks for an AI-readiness assessment, a readiness check, an audit, or wants to see how AI-ready their repository is.

This skill is the Measure step in AgentRC's Measure → Generate → Maintain loop. The result is a self-contained HTML dashboard the user can open with file:// or commit to the repo.

Steps

  1. Confirm prerequisites. Node 20+ must be on PATH. If unsure, run node --version.

  2. Decide on a policy (optional but encouraged):

    • If the user provided --policy <source>, capture it.
    • Otherwise check agentrc.config.json for a policies array.
    • If neither, run with no policy (built-in defaults).
    • For a primer on policies, suggest the acreadiness-policy skill.
  3. Run the readiness scan in the repo root with structured output:

    npx -y github:microsoft/agentrc readiness --json [--policy <source>] [--per-area]
    

    The CommandResult<T> JSON envelope is your input for the next step.

  4. Hand off to the ai-readiness-reporter custom agent to interpret the JSON and produce reports/index.html. The agent renders via the bundled template report-template.html (shipped alongside this skill) so every report has an identical look & feel. The agent:

    • Reads the bundled report-template.html and substitutes placeholders with real data.
    • Inlines all CSS, ships a single static file (works under file://).
    • Renders maturity level, overall score, grade, pass-rate vs threshold.
    • Breaks down all 9 pillars across Repo Health (8) and AI Setup (1) with what it measures, why it matters for AI, current state, and a specific recommendation.
    • Tags every pillar with an AI relevance badge (High / Medium / Low).
    • Surfaces Extras separately (they never affect the score).
    • Shows the Active Policy including any disabled/overridden criteria and thresholds.
    • Produces a Prioritised Remediation Plan (🔴 Fix First / 🟡 Fix Next / 🔵 Plan).
    • Embeds the raw AgentRC JSON for reuse.
  5. Tell the user where the report lives (reports/index.html) and how to open it. Summarise in chat: maturity level, overall score, top three lowest pillars, and the single highest-leverage next action (almost always: run the acreadiness-generate-instructions skill).

Notes

  • AgentRC also has a built-in HTML renderer (--visual / --output report.html) but its output is intentionally generic. This skill produces a tailored, opinionated dashboard via the custom agent — closer to a code review than a metrics dump.
  • For CI gating, recommend agentrc readiness --fail-level <n> (1–5).
  • The skill never modifies repository files other than creating reports/index.html.

Lebih banyak skill dari github

console-rendering
github
Instruksi untuk menggunakan sistem rendering konsol berbasis tag struct di Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Gunakan keterampilan ini ketika pengguna secara eksplisit meminta untuk memetakan, mendokumentasikan, atau mempelajari basis kode yang sudah ada. Aktifkan untuk perintah seperti "petakan basis kode ini", "dokumentasikan…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Menghasilkan file instruksi agen AI yang disesuaikan melalui perintah instruksi AgentRC. Menghasilkan .github/copilot-instructions.md (default, direkomendasikan untuk Copilot di VS…
official
acreadiness-policy
github
Bantu pengguna memilih, menulis, atau menerapkan kebijakan AgentRC. Kebijakan menyesuaikan penilaian kesiapan dengan menonaktifkan pemeriksaan yang tidak relevan, mengganti dampak/tingkat, mengatur…
official
add-educational-comments
github
Tambahkan komentar edukatif ke file kode untuk mengubahnya menjadi sumber belajar yang efektif. Menyesuaikan kedalaman penjelasan dan nada dengan tiga tingkat pengetahuan yang dapat dikonfigurasi: pemula, menengah, dan mahir. Secara otomatis meminta file jika tidak ada yang disediakan, dengan pencocokan daftar bernomor untuk pemilihan cepat. Memperluas file hingga 125% hanya menggunakan komentar edukatif (batas keras: 400 baris baru; 300 untuk file di atas 1.000 baris). Mempertahankan encoding file, gaya indentasi, kebenaran sintaks, dan...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Menulis, men-debug, dan mengoptimalkan skrip otomatisasi Adobe Illustrator menggunakan ExtendScript (JavaScript/JSX). Gunakan saat membuat atau memodifikasi skrip yang memanipulasi…
official
agent-governance
github
Kebijakan deklaratif, klasifikasi intensi, dan jejak audit untuk mengontrol akses dan perilaku alat agen AI. Kebijakan tata kelola yang dapat dikomposisikan mendefinisikan alat yang diizinkan/diblokir, filter konten, batas kecepatan, dan persyaratan persetujuan — disimpan sebagai konfigurasi, bukan kode. Klasifikasi intensi semantik mendeteksi perintah berbahaya (eksfiltrasi data, eskalasi hak istimewa, injeksi perintah) sebelum eksekusi alat menggunakan sinyal berbasis pola. Dekorator tata kelola tingkat alat memberlakukan kebijakan pada fungsi...
official
agent-owasp-compliance
github
Evaluasi sistem agen AI terhadap OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 — standar industri untuk postur keamanan agen.
official