README, SKILL.md или topics репозитория совпадают с задачей в проекте.
Нужно дать агенту готовый GitHub-первоисточник, а не писать инструкцию с нуля.
Когда не использовать
Репозиторий не подходит, если нужен полностью готовый результат без проверки лицензии, кода и актуальности.
Не используйте как единственный источник истины для security-sensitive решений.
Сигналы проекта
По этим признакам MCP рекомендует skill агенту.
CLAUDE.md.claude/claude-codepackage.jsonPythondetail:настройка промптов, правил, памяти и контекста AI-агентаcapability:создаёт файлы, компоненты или инструкции по заданному контекстуcapability:собирает повторяемые agent workflows и автоматизацииcapability:проверяет деплой, CI/CD, инфраструктуру и наблюдаемостьcapability:настраивает промпты, контекст, память или поведение LLM-агентаtopic:claude-codetopic:agenttopic:agent-developmenttopic:ai-agenttopic:claudetopic:educational
Файлы, которые агент должен проверить
CLAUDE.md.claude/claude-codepackage.jsonREADME.md
Инструкция для агента
Используй skill learn claude code. Открой источник https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code, изучи README и примеры. Применяй только идеи, которые подходят текущему проекту; не копируй код без проверки лицензии, зависимостей и безопасности.
Подключи Wikivibe MCP и получи скил для текущей задачи.
Endpoint: https://wikivibe.ru/mcp/
Transport: streamable-http
После подключения вызови:
- get_skill(slug: "shareai-lab-learn-claude-code")
Прочитай скил, затем проанализируй текущий проект локально. Не отправляй исходный код во внешний MCP: передавай только безопасную выжимку — стек, зависимости, список файлов, цель и проблемы.