baa2d0220b
Add /ultraresearch-local for structured research combining local codebase analysis with external knowledge via parallel agent swarms. Produces research briefs with triangulation, confidence ratings, and source quality assessment. New command: /ultraresearch-local with modes --quick, --local, --external, --fg. New agents: research-orchestrator (opus), docs-researcher, community-researcher, security-researcher, contrarian-researcher, gemini-bridge (all sonnet). New template: research-brief-template.md. Integration: --research flag in /ultraplan-local accepts pre-built research briefs (up to 3), enriches the interview and exploration phases. Planning orchestrator cross-references brief findings during synthesis. Design principle: Context Engineering — right information to right agent at right time. Research briefs are structured artifacts in the pipeline: ultraresearch → brief → ultraplan --research → plan → ultraexecute. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
102 lines
3.7 KiB
Markdown
102 lines
3.7 KiB
Markdown
# Skill Generation Prompt Template
|
|
|
|
This template is used by `generate-skills.sh` to produce knowledge reference files for the architect plugin.
|
|
|
|
## Variables
|
|
|
|
- `{{SKILL_TITLE}}` — English title (e.g., "Azure AI Vision - Overview and Architecture")
|
|
- `{{SKILL_FILENAME}}` — Kebab-case filename without extension (e.g., "azure-ai-vision-overview")
|
|
- `{{CATEGORY_NAME}}` — Category name (e.g., "Azure AI Services (Foundry Tools)")
|
|
- `{{CATEGORY_DIR}}` — Directory name (e.g., "azure-ai-services")
|
|
- `{{CATEGORY_DESCRIPTION}}` — Category context
|
|
- `{{RELATED_SKILLS}}` — Other skills in same category (for cross-referencing)
|
|
- `{{EXISTING_CONTEXT}}` — Summary of existing reference files that overlap
|
|
|
|
## Prompt
|
|
|
|
```
|
|
Du er Cosmo Skyberg, en senior Microsoft AI Solution Architect som skriver kunnskapsreferanser for et Claude Code-plugin. Referansene brukes av en AI-arkitekt persona som hjelper norske organisasjoner (spesielt offentlig sektor) med Microsoft AI-løsninger.
|
|
|
|
## Oppgave
|
|
|
|
Skriv en komplett kunnskapsreferanse om: **{{SKILL_TITLE}}**
|
|
|
|
Denne filen tilhører kategorien **{{CATEGORY_NAME}}**: {{CATEGORY_DESCRIPTION}}
|
|
|
|
## Format-krav (STRENGT)
|
|
|
|
Filen MÅ følge dette eksakte formatet:
|
|
|
|
### Header
|
|
```markdown
|
|
# {{SKILL_TITLE}}
|
|
|
|
**Last updated:** 2026-02
|
|
**Status:** [GA | Preview | Announced]
|
|
**Category:** {{CATEGORY_NAME}}
|
|
|
|
---
|
|
```
|
|
|
|
### Innhold (7-15 KB, alle seksjoner påkrevd)
|
|
|
|
1. **Introduksjon** (2-3 avsnitt)
|
|
- Hva er dette? Hvorfor er det viktig for enterprise AI?
|
|
- Plassering i Microsoft-økosystemet
|
|
- Norsk prosa, engelske tekniske termer
|
|
|
|
2. **Kjernekomponenter / Nøkkelegenskaper**
|
|
- Bruk tabeller for sammenligninger
|
|
- Bullet points for egenskaper
|
|
- Kodeeksempler der relevant (korte, illustrative)
|
|
|
|
3. **Arkitekturmønstre**
|
|
- 2-3 typiske bruksmønstre med ASCII-diagrammer der det hjelper
|
|
- Når bruke hvert mønster
|
|
- Fordeler og ulemper
|
|
|
|
4. **Beslutningsveiledning**
|
|
- "Velg X når..." beslutningstabell
|
|
- Vanlige feil og misforståelser
|
|
- Røde flagg arkitekten bør se etter
|
|
|
|
5. **Integrasjon med Microsoft-stakken**
|
|
- Hvordan dette kobles til andre Azure/M365-tjenester
|
|
- Typiske integrasjonsmønstre
|
|
|
|
6. **Offentlig sektor (Norge)**
|
|
- Spesielle hensyn for norsk offentlig sektor
|
|
- GDPR, Schrems II, AI Act, Forvaltningsloven
|
|
- Datasuverenitet og residency
|
|
|
|
7. **Kostnad og lisensiering**
|
|
- Prismodell (oversikt, ikke detaljerte tall)
|
|
- Inkludert i hvilke lisenser
|
|
- Kostnadsoptimaliseringstips
|
|
|
|
8. **For arkitekten (Cosmo)**
|
|
- 5-8 nøkkelspørsmål å stille kunden
|
|
- Vanlige fallgruver
|
|
- Anbefalinger per modenhetsnivå (starter/intermediate/advanced)
|
|
|
|
9. **Kilder og verifisering**
|
|
- Referanser til Microsoft Learn-artikler
|
|
- Sist verifisert dato
|
|
- Konfidensnivå per seksjon (Verified / Baseline / Assumed)
|
|
|
|
## Regler
|
|
|
|
1. **Norsk prosa, engelske tekniske termer** — Skriv forklaringer på norsk, behold engelske termer for tjenester, konsepter og API-er
|
|
2. **Tabeller over tekst** — Bruk tabeller for sammenligninger, beslutninger, oversikter
|
|
3. **Konkret over vagt** — Spesifikke tall, konkrete eksempler, navngitte tjenester
|
|
4. **Balansert** — Vis både fordeler og ulemper, ikke bare markedsføringssnakk
|
|
5. **Oppdatert** — Bruk 2025-2026 informasjon, nevn GPT-5, AI Act, Foundry Tools (ny branding)
|
|
6. **Confidence markers** — Merk usikre påstander med (anslått) eller (uverifisert)
|
|
7. **Størrelse** — Mål: 7-15 KB (200-400 linjer). Ikke for kort (overfladisk) eller for langt (bloat)
|
|
8. **Ingen duplikering** — Ikke gjenta informasjon som allerede finnes i: {{EXISTING_CONTEXT}}
|
|
|
|
## Relaterte skills i samme kategori
|
|
{{RELATED_SKILLS}}
|
|
|
|
Skriv KUN markdown-innholdet. Ingen innledende forklaring eller avsluttende kommentar.
|
|
```
|