Sesuaikan penilaian readiness dengan membuat dan menerapkan kebijakan JSON untuk menonaktifkan pengecekan, menimpa level dampak, dan mengatur ambang batas pass-rate.
- Bintang GitHub
- 41.038
- File
- 1
- Commit terakhir
- 11 Nov 2026
- Lisensi
- MIT
- Tool yang diizinkan
- —
Apa fungsi skill acreadiness-policy?
acreadiness-policy adalah agent skill. Sesuaikan penilaian readiness dengan membuat dan menerapkan kebijakan JSON untuk menonaktifkan pengecekan, menimpa level dampak, dan mengatur ambang batas pass-rate.
Ringkasan dibuat dari SKILL.md skill ini.
Tentang skill acreadiness-policy
Skill ini memungkinkan developer yang menggunakan AgentRC untuk menyesuaikan penilaian readiness dengan membuat dan menerapkan kebijakan JSON. Anda dapat mengatur bagaimana readiness diukur dengan menonaktifkan pengecekan yang tidak relevan, menimpa level dampak untuk kriteria tertentu, dan mengatur ambang batas pass-rate. Agent harus memuat skill ini saat pengguna perlu menerapkan strict mode, bobot penilaian kustom, atau CI gating untuk repositori mereka.
Skill ini mengelola file JSON yang berisi kriteria, extras, dan thresholds untuk memodifikasi scoring engine. Skill ini menyediakan tools untuk menampilkan kebijakan yang aktif, membuat kerangka kebijakan baru dengan command baru, dan menerapkannya menggunakan command apply. Anda dapat menggabungkan beberapa kebijakan sekaligus, seperti menggabungkan baseline organisasi dengan override tim tertentu, untuk mendapatkan kontrol yang granular. Meskipun dapat memodifikasi pengecekan yang sudah ada seperti readme atau lint-config, skill ini tidak dapat menambahkan logika deteksi baru, yang memerlukan sistem plugin TypeScript.
Apa yang bisa dilakukan agent dengannya
- 1Menonaktifkan pengecekan yang tidak relevanMenghapus pilar tertentu seperti observability dari proses penilaian untuk sebuah website statis.
- 2Menerapkan CI gatingMenyiapkan langkah continuous integration yang akan gagal jika repositori tidak memenuhi tingkat kematangan tertentu.
- 3Melapis standar organisasiMenerapkan kebijakan baseline global bersamaan dengan override tim spesifik untuk menghitung skor gabungan.
Ditulis dari SKILL.md milik skill tersebut. Setiap use case diverifikasi dengan kutipan darinya.
Cara install skill acreadiness-policy
Setiap perintah menyalin folder skill ke direktori skills client. Restart client atau mulai sesi baru untuk memuatnya.Install skill acreadiness-policy di Claude Code
~/.claude/skills/acreadiness-policy/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy ~/.claude/skills/acreadiness-policyInstall skill acreadiness-policy di Claude Code (project)
.claude/skills/acreadiness-policy/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy .claude/skills/acreadiness-policyInstall skill acreadiness-policy di Codex
~/.agents/skills/acreadiness-policy/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy ~/.agents/skills/acreadiness-policyInstall skill acreadiness-policy di Gemini CLI
~/.gemini/skills/acreadiness-policy/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy ~/.gemini/skills/acreadiness-policyInstall skill acreadiness-policy di Claude.ai
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
Pengecekan otomatis
Berjalan 15 Nov 2026Laporan lengkap →Lolos cek otomatis kami. Ini bukan audit keamanan: baca skripnya sebelum membiarkan agent menjalankannya. Cara kerja checks
- Source repository terhubung dan dapat dijangkaugithub/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/acreadine ↗Lolos
- Lisensi open source (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Lolos
- Ada commit atau release dalam satu tahun terakhirLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗Lolos
- Skrip tanpa unduh-lalu-jalankan atau pencurian kredensialNo scripts in the skill folderLolos
- Tidak ada instruksi tersembunyi di SKILL.mdNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acreadine ↗Lolos
- Tool yang diizinkan otomatis dibatasiNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acreadine ↗Lolos
- SKILL.md mengikuti format Agent SkillsValid name and description; says when to use it; 97 linesgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acreadine ↗Lolos
SKILL.md
Lihat di GitHub/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.
Berkas dalam skill ini
1Pertanyaan seputar skill acreadiness-policy
Bagaimana cara install skill acreadiness-policy di Claude Code?
Jalankan npx degit github/awesome-copilot/skills/acreadiness-policy ~/.claude/skills/acreadiness-policy. Claude Code memuat skill dari ~/.claude/skills (semua proyek) atau .claude/skills (satu proyek) dan menggunakan skill saat deskripsinya cocok dengan tugas.
Client mana saja yang bisa menggunakan skill acreadiness-policy?
Client apa pun yang membaca format Agent Skills: Claude Code, Codex, Gemini CLI, dan claude.ai (unggah sebagai ZIP). Script dalam skill hanya berjalan di client yang mengizinkan eksekusi kode.
Bisakah saya menambahkan kriteria baru menggunakan file kebijakan?
Tidak, kebijakan JSON dapat menonaktifkan, menimpa, dan mengatur ambang batas, tetapi tidak dapat menambahkan kriteria baru. Anda harus menggunakan sistem plugin TypeScript untuk logika deteksi baru.
Bagaimana skor readiness dihitung?
Skor dihitung menggunakan formula: Score = 1 − (deductions / max possible weight).