acreadiness-assess

作成者: 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.

githubのその他のスキル

console-rendering
github
Goにおける構造体タグベースのコンソールレンダリングシステムの使用手順
official
acquire-codebase-knowledge
github
ユーザーが既存のコードベースのマッピング、ドキュメント化、またはオンボーディングを明示的に依頼した場合にこのスキルを使用します。「このコードベースをマッピングして」「ドキュメント化して…」といったプロンプトで起動します。
official
acreadiness-generate-instructions
github
AgentRCのinstructionsコマンドを使用して、カスタマイズされたAIエージェント指示ファイルを生成します。.github/copilot-instructions.md(デフォルト、VS CodeのCopilotに推奨)を出力します…
official
acreadiness-policy
github
ユーザーがAgentRCポリシーを選択、作成、または適用するのを支援します。ポリシーは、関連性のないチェックを無効にしたり、影響度/レベルを上書きしたり、設定することで、レディネススコアリングをカスタマイズします。
official
add-educational-comments
github
コードファイルに教育的なコメントを追加し、効果的な学習リソースに変換します。説明の深さとトーンを、設定可能な3つの知識レベル(初心者、中級、上級)に適応させます。ファイルが提供されない場合は自動的にリクエストし、番号付きリストで素早く選択できます。教育的なコメントのみを使用してファイルを最大125%拡張します(ハードリミット:新しい行400行、1,000行を超えるファイルは300行)。ファイルのエンコーディング、インデントスタイル、構文の正確性を保持し、...
official
adobe-illustrator-scripting
github
ExtendScript(JavaScript/JSX)を使用して、Adobe Illustratorの自動化スクリプトの作成、デバッグ、最適化を行います。スクリプトを作成または修正して操作する際に使用します…
official
agent-governance
github
宣言的なポリシー、意図分類、および監査証跡により、AIエージェントのツールアクセスと動作を制御します。構成可能なガバナンスポリシーは、許可/ブロックされたツール、コンテンツフィルター、レート制限、承認要件を定義し、コードではなく設定として保存されます。セマンティック意図分類は、パターンベースのシグナルを使用して、ツール実行前に危険なプロンプト(データ流出、権限昇格、プロンプトインジェクション)を検出します。ツールレベルのガバナンスデコレーターは、関数にポリシーを適用します...
official
agent-owasp-compliance
github
AIエージェントシステムを、エージェントセキュリティ態勢の業界標準であるOWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10に照らして評価します。
official