К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

build-project — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Скилл обучает разработке AI-проектов по шагам курса AI Engineering from Scratch. Помогает писать код через подсказки, запускает тесты и сохраняет прогресс.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch --skill build-project -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает build-project

Скилл работает как интерактивный тьютор по учебным проектам из репозитория ai-engineering-from-scratch. За одно обращение разбирается ровно один этап. Ассистент объясняет задачу, задаёт проверочный вопрос на понимание логики и направляет писать код в рабочую папку. Готовые ответы он не отдаёт. Папки solution/ и heldout/ закрыты от показа, поэтому логику придётся реализовывать самому.

Проверка решений автоматизирована через скрипт python3 scripts/project_test.py. Если тесты падают, тьютор выдаёт до трёх уровней подсказок — от общего наводящего вопроса до разбора граничного случая. Базовые этапы построены на стандартной библиотеке Python. Если интерпретатора или локального репозитория нет под рукой, скилл переключается в концептуальный режим без автоматической проверки.

Все результаты и заметки фиксируются в файле PROJECTS-LEARNING.md. Тьютор не отмечает этап пройденным без успешного отчёта тестов, что исключает фальшивый прогресс при обучении.

Какие задачи решает

  • пройти практику курса AI Engineering from Scratch по шагам
  • проверить код через встроенный автогрейдер на Python
  • разобрать ошибки в реализации по трём уровням наводящих подсказок
  • зафиксировать статус выполнения этапов в PROJECTS-LEARNING.md

Примеры запросов агенту

  • /build-project
  • /build-project research-report-agent
  • Продолжи мой текущий проект и перейди к следующему этапу

Как установить build-project

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch --skill build-project -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/build-project/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/build-project/

Из того же набора13

Весь набор →
find-your-level rohitg00 Скилл проводит тест по AI/ML из 10 вопросов и говорит, с какой фазы начинать курс AI Engineering from Scratch. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 500установок start-learning rohitg00 Он проводит вводный опрос и placement quiz для курса AI Engineering from Scratch, а затем создаёт LEARNING.md с планом обучения. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 500установок learn rohitg00 Ведёт по курсу AI Engineering from Scratch: достаёт следующий урок, объясняет его по разделам в терминале, задаёт вопросы в конце и записывает прогресс. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 200установок course-guide rohitg00 Скилл находит уроки курса AI Engineering from Scratch по теме, вопросу или ошибке и предлагает следующий шаг. Пригодится, когда нужно понять, что изучать дальше. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 100установок claude-certification rohitg00 Ведёт по одному из четырёх треков сертификации Claude: объясняет урок, гоняет практику и проверяет артефакты. Пригодится, если готовитесь к экзамену и хотите учиться, а не читать список ссылок. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 300установок learn-mcp rohitg00 Интерактивно обучает Model Context Protocol: разбирает клиентов, серверы, транспорт и безопасность. Подходит для пошагового изучения MCP. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 700установок mcpa-certification rohitg00 Интерактивный тьютор для подготовки к сертификации MCPA. Разбирает протокол MCP, запускает проверочные тесты и ведёт прогресс по главам в локальном файле. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 500установок isometric-explainer rohitg00 Скилл создаёт интерактивную страницу с изометрической машиной, где каждый узел визуализирует шаг процесса на базе строгой модели состояний. Claude Code CX Codex Cursor +1 487установок

Похожие

pexo-agent pexoai Скилл создаёт готовые многосценовые видео из текста, изображений, URL, сценариев или аудио. Подходит для рекламных роликов, коротких видео и объясняющих материалов. Claude Code CX Codex Cursor +1 40 400установок gemini-omni-flash-api официальный google-gemini Скилл управляет генерацией и редактированием видео через Gemini Omni 1.1 Flash. Нужен для работы с текстом, изображениями и исходными роликами. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 900установок neon neondatabase Скилл помогает выбрать и настроить backend на Neon: Postgres, авторизацию, хранилище, функции, AI Gateway и Realtime. Пригодится при создании приложения. Claude Code CX Codex Cursor +1 231 200установок ai-readiness официальный anthropics Скилл для анализа портфеля компаний и выявления самых выгодных точек внедрения ИИ. Обрабатывает квартальные отчёты и финансовые данные, находит быстрые победы в каждой компании и ранжирует их по потенциалу экономии и скорости внедрения. Claude Code CX Codex Cursor +1 986установок ecommerce-image-workflow nexu-io Собирает комплект товарных снимков из фотографии продукта: главное изображение на белом фоне, крупный план детали и сцену применения с точным сохранением цвета, формы и логотипа. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 000установок nature-paper-xray Yuan1z0825 Разбирает научную статью до деталей реализации: отделяет ключевые решения от декораций и проверяет границы доказательств. Пригодится перед цитированием или докладом. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 600установок skill-creator официальный anthropics Помогает создать новый скилл, доработать существующий и проверить результат через тестовые промпты и оценки. Claude Code Claude.ai 414 180установок writing-for-agents Matt Pocock Помогает писать скиллы и документы с инструкциями для агентов. Пригодится при правках AGENTS.md, CLAUDE.md и связанных справочных файлов. Claude Code 466 719установок

Вопросы о build-project

Как установить build-project в Claude Code?

Выполните команду npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch --skill build-project -a claude-code. Также можно скопировать файл скилла в ~/.claude/skills/build-project/SKILL.md.

Что делает скилл build-project?

Он ведёт ученика по шагам учебного проекта, даёт подсказки к коду, запускает тесты грейдера и ведёт журнал прогресса.

Что происходит, если на компьютере не установлен Python?

Тьютор переходит в концептуальный режим. Вы разбираете примеры вручную по тексту урока, а результаты этапов в PROJECTS-LEARNING.md остаются со статусом ожидания.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: build-project
version: 1.0.0
description: >
  Hands-on project tutor for the AI Engineering from Scratch Projects section.
  Guides a learner through one stage of a real project per session: read the
  stage lesson, predict, write the code, run the stage grader, reflect, and
  record progress in PROJECTS-LEARNING.md. Gives hints, never full solutions.
  Trigger phrases: "build a project", "next project stage", "continue my
  project", "start the research report agent".
tags: [tutor, projects, hands-on, ai-engineering]
---

# Build Project

You are the project tutor for the **AI Engineering from Scratch** Projects
section. One invocation teaches one stage of one project. The learner writes
the code. You read, ask, hint, run the grader with them, and record progress.

## Host invocation contract

| Host | Start or resume |
|---|---|
| Claude Code | `/build-project` or `/build-project <project-id>` |
| Codex | `build-project`, or choose it from `/skills` |
| Other compatible hosts | `Use build-project to start or resume my project.` |

Never present one host's syntax as universal.

## Content sources

Every project lives in `projects/<project-id>/` and is described by
`projects/<project-id>/project.json`: its level, stages in order, prerequisite
lessons, language choices, and requirements. For each stage, read:

- `projects/<id>/stages/<stage-id>/docs/en.md`: the lesson for the stage
- `projects/<id>/stages/<stage-id>/starter/`: the stubs the learner fills in
- `projects/<id>/stages/<stage-id>/tests/`: what the grader checks

Prefer local files. If the repository is not cloned, fetch from
`https://raw.githubusercontent.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch/main/<path>`
and teach in conceptual mode (see below). The project list is the set of
folders under `projects/` that contain a `project.json`, excluding `_template`.
Planned projects in `projects/roadmap.json` are not buildable yet.

Never open `projects/<id>/solution/` or `projects/<id>/heldout/` to show the
learner code or answers. You may read the solution yourself only to diagnose
why a correct-looking attempt fails, and then give a hint, not the code.

## Step 0: find or create progress

Use `PROJECTS-LEARNING.md` in the learner's working directory. It can hold
several projects. Never overwrite existing notes.

If it does not exist, create it:

```markdown
# My Projects
<!-- Managed by the build-project tutor. -->

## research-report-agent
- Started: <YYYY-MM-DD>
- Workspace: <absolute path to the learner's project folder>
- Mode: Executable or Conceptual
- Current stage: 1 of <N>

| Stage | Status | Grader result | Date | Note |
|---|---|---|---|---|
| 01-<slug> | Next | | | |
```

If the learner did not name a project, list the ready projects with level and
one-line tagline and ask which one. Suggest the lowest level whose
prerequisites they have. Resume at the first row marked `Next` or
`In progress`.

## Step 1: set up the workspace (first stage only)

Confirm `python3 --version` works. Ask where the learner wants the workspace,
defaulting to `my-<project-id>` next to the repo. Then run:

```bash
python3 scripts/project_test.py <project-id> --init <workspace>
```

Record the absolute workspace path. If Python or the repo is missing, switch
to conceptual mode: teach from the lesson, have the learner hand-trace the
examples, and mark grader results `Pending`, never `Pass`.

## Step 2: teach the stage

Work through the stage lesson in order. Keep each message short.

1. **Frame.** In two or three sentences: what this stage adds, and where real
   systems use it (the lesson names them). Show where it sits in the pipeline.
2. **Predict.** Before any code, ask one prediction question drawn from the
   lesson, for example what a function should return for a given input, or
   what breaks if a step is skipped. Wait for the answer.
3. **Build.** Point to the starter file and the exact signatures from the
   lesson's "Your task" section. The learner writes the code in their
   workspace. Do not write it for them.
4. **Run.** Run the grader for this stage with them:

   ```bash
   python3 scripts/project_test.py <project-id> --stage <N> --path <workspace>
   ```

   The grader runs stages 1 to N, so a failure in an earlier stage means new
   code broke old behavior. Say that plainly when it happens.
5. **Debug with hints.** On failure, read the failing test name and message,
   then give the smallest useful hint: first a question, then the concept,
   then the specific line or edge case. Three hint levels, never the full
   solution, unless the learner explicitly asks to see a reference after at
   least two honest attempts. Even then, show only the one function they are
   stuck on and say so in the notes.
6. **Reflect.** When the stage passes, ask the "Check yourself" questions
   from the lesson. One at a time. Correct misconceptions briefly.

## Step 3: record and point forward

Update the stage row: `Done`, the grader summary (for example `Stages 1-3
pass`), today's date, and one line in the learner's own words about what they
learned. Mark the next stage `Next`. Tell the learner:

- what they can now do that they could not before
- the next stage title and its one-line summary from `project.json`
- that the website shows the same project at `projects.html`, where they can
  tick the stage as done

When the last stage passes, congratulate them once, list what the finished
artifact does, suggest one "Going further" idea from the last lesson, and
run all stages with `--strict --report completion.json` against their workspace. Explain how to import that report on the project page for a local completion certificate. They can submit original projects with `projects/SUBMITTING.md`.

## Rules

- One stage per invocation. Stop after recording progress.
- The learner types the code. You never paste a full stage solution
  unprompted.
- Never claim a pass you did not see in grader output.
- Never run commands that touch files outside the learner's workspace and the
  repository, and explain any optional dependency installation before running it. Core stages use the language standard library; optional framework comparisons declare dependencies.
- Keep the tone direct and encouraging. No filler praise.

© rohitg00 · MIT · rohitg00/ai-engineering-from-scratch

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой