Passe das Readiness-Scoring an, indem du JSON-Policies erstellst und anwendest, um Checks zu deaktivieren, Impact-Levels zu überschreiben und Pass-Rate-Schwellenwerte festzulegen.
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- 11. Nov. 2026
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- MIT
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Was macht der acreadiness-policy Skill?
acreadiness-policy ist ein Agent Skill. Passe das Readiness-Scoring an, indem du JSON-Policies erstellst und anwendest, um Checks zu deaktivieren, Impact-Levels zu überschreiben und Pass-Rate-Schwellenwerte festzulegen.
Zusammenfassung erzeugt aus der SKILL.md des Skills.
Über den acreadiness-policy skill
Dieses Skill ermöglicht es Entwicklern, die AgentRC nutzen, das Readiness-Scoring durch das Erstellen und Anwenden von JSON-Policies anzupassen. Nutzer können die Messung der Readiness individuell gestalten, indem sie irrelevante Checks deaktivieren, Impact-Levels für spezifische Kriterien überschreiben und Pass-Rate-Schwellenwerte festlegen. Ein Agent sollte dieses Skill laden, wenn ein Nutzer einen Strict Mode, benutzerdefinierte Scoring-Gewichtungen oder CI-Gating für seine Repositories implementieren möchte.
Das Skill verwaltet JSON-Dateien, die Kriterien, Extras und Schwellenwerte enthalten, um die Scoring-Engine zu modifizieren. Es bietet Tools, um aktive Policies anzuzeigen, neue Policies mit dem new Command zu erstellen und sie mit dem apply Command anzuwenden. Nutzer können mehrere Policies kombinieren, zum Beispiel eine organisatorische Baseline mit einem spezifischen Team-Override, um eine granulare Kontrolle zu erreichen. Während bestehende Checks wie readme oder lint-config modifiziert werden können, lassen sich keine neue Detection-Logik hinzufügen; dies erfordert das TypeScript-Plugin-System.
Was ein agent damit machen kann
- 1Irrelevante Checks deaktivierenEntferne spezifische Säulen wie Observability aus dem Scoring-Prozess für eine statische Website.
- 2CI-Gating erzwingenRichte einen Continuous Integration Schritt ein, der fehlschlägt, wenn ein Repository ein bestimmtes Reifegrad-Level nicht erreicht.
- 3Organisatorische Standards schichtenWende eine globale Baseline-Policy zusammen mit einem spezifischen Team-Override an, um einen kombinierten Score zu berechnen.
Geschrieben basierend auf dem SKILL.md des skills. Jeder use case wurde gegen ein zitat daraus geprüft.
So installierst du den acreadiness-policy Skill
Jeder Befehl kopiert den Skill-Ordner in das Skills-Verzeichnis des Clients. Starte den Client neu oder beginne eine neue Session, um ihn zu laden.Den acreadiness-policy Skill in Claude Code installieren
~/.claude/skills/acreadiness-policy/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy ~/.claude/skills/acreadiness-policyDen acreadiness-policy Skill in Claude Code (project) installieren
.claude/skills/acreadiness-policy/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy .claude/skills/acreadiness-policyDen acreadiness-policy Skill in Codex installieren
~/.agents/skills/acreadiness-policy/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy ~/.agents/skills/acreadiness-policyDen acreadiness-policy Skill in Gemini CLI installieren
~/.gemini/skills/acreadiness-policy/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy ~/.gemini/skills/acreadiness-policyDen acreadiness-policy Skill in Claude.ai installieren
npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy acreadiness-policy && zip -r acreadiness-policy.zip acreadiness-policy # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → acreadiness-policy.zip
Automatisierte Checks
Geluften am 15. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Hat unsere automatischen Prüfungen bestanden. Das ist kein Sicherheitsaudit: Lesen Sie die Skripte, bevor ein Agent sie ausführt. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbargithub/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/acreadine ↗Bestanden
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗Bestanden
- Keine Download-und-Ausführen-Muster oder Zugangsdatendiebstahl in SkriptenNo scripts in the skill folderBestanden
- Keine versteckten Anweisungen in SKILL.mdNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acreadine ↗Bestanden
- Vorab erlaubte Tools sind eingeschränktNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acreadine ↗Bestanden
- SKILL.md folgt dem Agent-Skills-FormatValid name and description; says when to use it; 97 linesgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acreadine ↗Bestanden
SKILL.md
Auf GitHub ansehen/acreadiness-policy — AgentRC policies
Use this skill when the user asks about policies, strict mode, custom scoring, disabling checks, org standards, or CI gating of readiness.
A policy is a small JSON file with three optional sections — criteria, extras, thresholds — that customise how AgentRC scores readiness.
Built-in examples
AgentRC ships with three example policies in examples/policies/:
| Policy | What it does |
|---|---|
strict.json |
100% pass rate, raises impact on key criteria |
ai-only.json |
Disables all repo-health checks, focuses on AI tooling |
repo-health-only.json |
Disables AI checks, focuses on traditional quality |
Recommend these as starting points before writing a custom policy.
Policy schema
{
"name": "my-policy",
"criteria": {
"disable": ["env-example", "observability", "dependabot"],
"override": {
"readme": { "impact": "high", "level": 2 },
"lint-config": { "title": "Linter required" }
}
},
"extras": {
"disable": ["pre-commit"]
},
"thresholds": {
"passRate": 0.9
}
}
Impact weights
| Impact | Weight |
|---|---|
| critical | 5 |
| high | 4 |
| medium | 3 |
| low | 2 |
| info | 0 |
Score = 1 − (deductions / max possible weight). Grades: A ≥ 0.9, B ≥ 0.8, C ≥ 0.7, D ≥ 0.6, F < 0.6.
Sub-commands
show
List policies currently in effect (from agentrc.config.json policies array, or none).
new <name>
Scaffold policies/<name>.json with sensible defaults. Walk the user through:
- What to disable — irrelevant pillars or extras for their stack (e.g. disable
observabilityfor a static site). - What to raise — override
impacttohighorcriticalfor must-haves (e.g.readme,codeowners). - Pass-rate threshold — typical org baselines:
0.7(lenient),0.85(standard),1.0(strict). - Reference the policy from
agentrc.config.json:{ "policies": ["./policies/<name>.json"] }
apply <path-or-pkg>
Run agentrc readiness --json --policy <source> and re-render the report by handing off to the assess skill / ai-readiness-reporter agent. Supports chaining:
npx -y github:microsoft/agentrc readiness --json --policy ./org-baseline.json,./team-frontend.json
CI gating
Combine policies with --fail-level to enforce a minimum maturity level in CI:
- run: npx -y github:microsoft/agentrc readiness --policy ./policies/strict.json --fail-level 3
Advanced
JSON policies can disable, override, and set thresholds — but cannot add new criteria. For new detection logic, point users at AgentRC's TypeScript plugin system (docs/dev/plugins.md).
Operating rules
- Never silently disable a pillar. If the user wants to disable
observability, confirm and explain the trade-off. - Prefer overriding
impactover disabling. Disabling hides the gap entirely; overriding lets it still appear in the report. - Recommend extras stay enabled. They cost nothing — they don't affect the score.
- Suggest layering — most orgs want a baseline policy + per-team overrides chained with
--policy a.json,b.json.
Dateien in diesem Skill
1acreadiness-policy Skill-Fragen
Wie installiere ich den acreadiness-policy Skill in Claude Code?
Führe npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy ~/.claude/skills/acreadiness-policy aus. Claude Code lädt Skills aus ~/.claude/skills (alle Projekte) oder .claude/skills (ein Projekt) und nutzt einen Skill, wenn seine Beschreibung zur Aufgabe passt.
Welche Clients können den acreadiness-policy Skill nutzen?
Jeder Client, der das Agent Skills-Format liest: Claude Code, Codex, Gemini CLI und claude.ai (als ZIP hochladen). Skripte im Skill laufen nur dort, wo der Client Codeausführung erlaubt.
Kann ich über eine Policy-Datei neue Kriterien hinzufügen?
Nein, JSON-Policies können Checks deaktivieren, überschreiben und Schwellenwerte festlegen, aber keine neuen Kriterien hinzufügen. Für neue Detection-Logik musst du das TypeScript-Plugin-System nutzen.
Wie wird der Readiness-Score berechnet?
Der Score wird mit der Formel berechnet: Score = 1 − (Abzüge / maximal mögliche Gewichtung).