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Claude Code and agent skill by timzaak/web-dev-skills

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Checking that the SKILL.md file is still in the repository.

Generate human-readable project documentation — tutorials, getting-started guides, architecture overviews, API references, deployment or onboarding docs — by scanning the codebase for real facts. Output prefers an existing docs-web site over docs/tutorials/. Use when the user asks to write project docs, tutorials, guides, onboarding material, or a module walkthrough. Not for PRDs, technical designs, or API schema generation.

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npx vskill@latest install timzaak/web-dev-skills/t-doc

SKILL.md

写项目教程文档

扫描代码库,提取架构、API、配置、部署等信息,写给新人能读懂的项目教程。文档要像工程师写的,不像自动生成的 API 文档。

使用场景

  • 用户执行 /t-doc [名称]
  • 用户要写项目文档、教程、上手指南、README 教程、onboarding 文档
  • 用户需要面向新人的项目或模块 walkthrough

不要用于 PRD、技术设计、纯 API schema 自动生成,或只改某个文档小段落的任务。

参数和语言

命令格式:

text
/t-doc [项目或模块名]

名称 必填,1-50 字符,只允许英文、数字、连字符、下划线。不合法就终止,并提示:

text
请提供合法的名称。例如:/t-doc my-project

输出语言跟随用户输入;用户没明确指定时默认中文。

教程位置判定

写作前先在项目根目录判定教程目标,后续扫描、已有文档检查、写入和验证都使用同一个目标:

  1. 如果存在 docs-web/,优先把教程集成到该文档站点中,不再写入 docs/tutorials/。
  2. 读取 docs-web/README.md、package.json、站点配置、内容源配置、路由和已有页面,识别真实的内容目录、文件格式、语言结构与导航方式。例如内容可能位于 docs-web/content/docs/,但不要只凭目录名硬编码。
  3. 沿用站点已有约定:使用 .md 或 .mdx,放进现有教程分组或文档内容层级;多语言站点按现有语言目录组织;同步更新 meta.json、sidebar、nav、索引页等导航入口,确保教程能通过 Web 页面访问和发现。
  4. docs-web/ 存在但无法从配置和现有内容确认内容源或路由规则时,列出已识别的候选位置并询问用户,不要静默回退到 docs/tutorials/。
  5. 只有项目根目录不存在 docs-web/ 时,才使用 docs/tutorials/ 和下面的 Markdown 默认结构。

目标确定后检查其中是否已有对应教程。若存在,先告诉用户已有内容,询问覆盖还是增量更新。

  • 覆盖:重写目标教程。
  • 增量更新:先读已有文档,只补充或修正变化部分。

信息收集

动笔前先扫描项目。优先看这些来源:

来源关注点
README.md项目定位、技术栈、运行方式
package.json, Cargo.toml, pyproject.toml依赖和版本
src/, app/, lib/ 入口文件模块结构、路由、核心抽象
docs/, guides/, protocols/现有文档和规范
docs-web/ 的配置、内容与导航文件文档站内容源、格式、语言、路由和导航约定
docker-compose.yml, Dockerfile部署方式
.github/workflows/, .gitlab-ci.yml, JenkinsfileCI/CD
.env.example, config/配置项
数据库 migration 文件数据模型

Glob 搜索要避开依赖目录。优先用明确路径,例如 .github/workflows/*.yml、Dockerfile、根目录下的 compose 文件;必须用 ** 时,用 path 限定范围,避免扫到 node_modules、vendor、.venv。

按项目规模选择扫描深度:

  • 小项目(少于 30 个源文件):直接用 Glob 和 Grep 全扫。
  • 中大项目(30-200 个源文件):先读入口文件和 README 建骨架,再按模块深入。
  • 大项目(超过 200 个源文件):先让用户指定覆盖范围,不要一次写完整项目。

扫完先给用户摘要:项目一句话、关键模块、还缺什么信息。连入口文件都找不到时,先问用户再继续。

输出结构

不存在 docs-web/ 时,默认写到:

text
docs/tutorials/
├── index.md
├── getting-started.md
├── architecture.md
├── api-reference.md
├── configuration.md
└── deployment.md

按项目实际裁剪。没有 API 层就不写 api-reference.md;部署只是 git push 的话,放在 getting-started.md 末尾即可。

存在 docs-web/ 时,章节目标相同,但输出路径、扩展名和层级跟随站点已有约定。不要强制创建 tutorials/ 子目录或 index.md;如果站点用元数据生成教程入口和顺序,就更新对应元数据。如果站点有多语言结构,只生成用户要求的语言;用户未指定且站点已有多语言版本时,先在大纲中说明准备生成哪些语言。

具体章节骨架见 references/doc-templates.md。

写作要求

写作前读取 references/writing-style.md。每章写完后也按里面的自检清单检查一遍。

核心要求:

  • 直接说事,不写"本文将""让我们"。
  • 命令、配置、请求示例必须来自实际代码或项目文件,不能编。
  • 架构说明要有判断:说明为什么这样选,必要时指出取舍。
  • 代码示例要能复制运行,不用伪代码和占位 API key。
  • 只在流程图能明显降低理解成本时使用 Mermaid。
  • 不写空洞总结,不堆加粗标题、排比、口号和装饰性 emoji。

工作流程

  • 目标判定:按“教程位置判定”选定 docs-web/ 的实际内容源或 docs/tutorials/。
  • 信息收集:按上面的来源扫描,用批量搜索建立项目事实;使用 docs-web/ 时同时确认页面格式、路由、导航和验证命令。
  • 确认大纲:告诉用户准备写哪些章节、各章覆盖什么,等用户确认或调整。
  • 逐章编写:确认后按章节写入目标目录。
  • 自检修订:按 references/writing-style.md 检查所有文件,改掉 AI 味、空话和不可验证内容;修订只动文风,不新增项目文件里不存在的事实,也不丢仍然成立的主张;使用 docs-web/ 时运行站点已有的类型检查或构建命令,确认页面可生成且导航可达。

不要跳过大纲确认。先确认再写,避免整套文档返工。

逐章编写

推荐顺序:

  • index.md
  • getting-started.md
  • architecture.md
  • api-reference.md(如果需要)
  • configuration.md(如果需要)
  • deployment.md(如果需要)

可以用 subagent 分章写;具体调用按 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/protocols/subagent-dispatch.md 执行。每个 subagent 必须拿到:

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

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Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
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  • OpenHands
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  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
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