changeset-validation

作成者: openai

openai-agents-js のチェンジセットを、git diff(未コミットのローカル変更を含む)に対してLLMの判断で検証します。packages/ や .changeset/ が対象の場合に使用します…

npx skills add https://github.com/openai/openai-agents-js --skill changeset-validation

Changeset Validation

Overview

This skill validates whether changesets correctly reflect package changes and follow the repository rules. It relies on the shared prompt in references/validation-prompt.md so local Codex reviews and GitHub Actions share the same logic. Experimental or preview-only feature additions that are explicitly labeled as such in the diff may remain a patch bump when they do not change existing behavior. Major bumps are only allowed after the first major release; before that, do not use major bumps for feature-level changes.

Quick start

Local (Codex-driven):

  1. Run:
    pnpm changeset:validate-prompt
    
  2. Apply the rules from references/validation-prompt.md to the generated prompt.
  3. Respond with a JSON verdict containing ok/errors/warnings/required_bump (English-only strings).

CI (Codex Action):

  1. Run:
    pnpm changeset:validate-prompt -- --ci --output .github/codex/prompts/changeset-validation.generated.md
    
  2. Use openai/codex-action with the generated prompt and JSON schema to get a structured verdict.

Workflow

  1. Generate the prompt context via pnpm changeset:validate-prompt.
  2. Apply the rules in references/validation-prompt.md to judge correctness.
  3. Provide a clear verdict and required bump (patch/minor/major/none).
  4. If the changeset needs edits, update it and re-run the validation.

Branch-level changeset rule (do not skip)

  • If any .changeset/*.md file is already present in the current branch diff, treat it as the active changeset. Do not add a new changeset file.
  • Instead, update the existing changeset file by rewriting its summary to reflect the primary change relative to main. Do not try to capture every incremental update.
  • Keep the summary at one line; replace the line as needed rather than appending. If you must include multiple points, compress them into a single line.

Shared source of truth

  • Keep the prompt file as the single source of validation rules.
  • Keep the script lightweight: it should only gather context and emit the prompt.

Resources

  • references/validation-prompt.md

openaiのその他のスキル

user-context
openai
Data Analyticsプラグインの永続的なソースルーティング設定、オンボーディングロジック、セットアップ進捗、およびセマンティックレイヤーレジストリを読み込むか管理します。
official
notion-research-documentation
openai
Notionのコンテンツを調査し、構造化されたブリーフ、レポート、または引用付きの比較にまとめます。対象クエリを使用してNotionページを検索・取得し、テーマごとに調査結果を整理し、インラインのソース引用と参考文献セクションを追加します。範囲とユーザーの目的に応じて、4つの出力形式(クイックブリーフ、調査サマリー、比較、包括的レポート)から選択します。組み込みテンプレートを使用してNotionページを作成・更新し、新しい情報が到着するたびにソースを直接リンクし、変更を追跡します...
official
rcsb-pdb-skill
openai
コアメタデータ、Search APIクエリ、FASTAダウンロードのためのコンパクトなRCSB PDBリクエストを送信します。ユーザーが簡潔なRCSBサマリーを希望する場合に使用し、生のJSONや…を保存します。
official
pdf
openai
PDFの読み取り、作成、検証(視覚的レンダリングおよびプログラムによる生成を含む)。Poppler(pdftoppm)を使用して、納品前にレイアウト、スペーシング、タイポグラフィを視覚的に検査するためにPDFページをPNGにレンダリング。reportlabを使用してプログラム的にPDFを生成し、信頼性の高いフォーマットを実現。pdfplumberまたはpypdfを使用してテキストとメタデータを抽出。品質基準を遵守:テキストのクリッピングなし、要素の重なりなし、テーブルの破損なし、レンダリングアーティファクトなし。ASCIIハイフンのみ、人間が読める引用を使用。
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
ターミナル駆動のブラウザ自動化で、要素スナップショットとインタラクティブなUIワークフローを備えています。playwright-cliラッパースクリプト(npxが必要)を介して動作し、ヘッドレスモードとヘッドモードの両方をサポートし、ビジュアルデバッグが可能です。コアワークフローは、ページを開き、安定した要素参照のためにスナップショットを取得し、参照を使用して操作し、ナビゲーションやDOM変更後に再スナップショットを取得します。フォーム入力、クリック、タイピング、マルチタブ管理、スクリーンショット/PDFキャプチャ、フローデバッグ用のトレース記録を含みます。要素参照(例:e3、e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
単一バリアントのコンパクトなUKB-TOPMed PheWASサマリーを取得します。rsID、GRCh37、またはGRCh38の入力を受け付け、必要なGRCh38クエリに解決します。以下の場合に使用します…
official
code-review-context
openai
モデル可視コンテキスト
official