C
configured-agent
Przechowuj konfigurację pluginów Claude w plikach .local.md z YAML frontmatter
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
Szybkie info
- Autor
- anthropics
- Kategoria
- Data Science
- Gwiazdki GitHub
- 150,316
- Wyświetlenia
- 83
O skillu
Skill do zarządzania ustawieniami pluginów Claude Code. Umożliwia przechowywanie konfiguracji per-projekt w plikach .claude/plugin-name.local.md z YAML frontmatter i treścią markdown. Pozwala na odczyt ustawień z hooków, komend i agentów, przechowywanie stanu pluginu oraz definiowanie zachowań konfigurowalnych przez użytkownika. Idealne dla twórców pluginów, którzy chcą umożliwić użytkownikom dostosowanie zachowania bez edycji kodu źródłowego.
Jak używać
- Utwórz plik konfiguracyjny w katalogu projektu o nazwie .claude/nazwa-pluginu.local.md. Plik powinien zawierać YAML frontmatter (między --- i ---) z ustawieniami oraz treść markdown poniżej.
- W sekcji YAML frontmatter zdefiniuj zmienne konfiguracyjne, takie jak enabled, strict_mode, max_retries czy dowolne inne ustawienia właściwe dla Twojego pluginu. Możesz używać wartości logicznych, tekstu, liczb i list.
- W treści markdown poniżej frontmatter umieść dodatkowy kontekst, instrukcje, prompty lub dokumentację, którą chcesz przekazać pluginowi.
- Dodaj plik .claude/*.local.md do .gitignore, aby ustawienia nie były commitowane do repozytorium — są to pliki zarządzane przez użytkownika.
- W kodzie pluginu (bash, Python, JavaScript) odczytaj plik .claude/nazwa-pluginu.local.md i sparsuj YAML frontmatter, aby uzyskać dostęp do ustawień. Sprawdź najpierw, czy plik istnieje.
- Wykorzystaj odczytane ustawienia w hookach, komendach i agentach pluginu, aby dostosować zachowanie na podstawie konfiguracji per-projekt.
Podobne skille
T
threejs
autor: mrgoonie
Data Science
2,2281743
S
skill-creator
autor: anthropics
Data Science
180,62759147
M
market-research-reports
autor: davila7
Data Science
32,57616115
M
ml-paper-writing
autor: davila7
Data Science
32,5762681
A
a-stock-analysis
autor: openclaw
Data Science
48153
D
deep-research
autor: davidorex
Data Science
16151