circleci-config — скилл для Codex: настройка CircleCI
Скилл анализирует .circleci/config.yml и помогает убрать лишнюю работу из CI, настроить кэширование и распараллелить узкие места. Пригодится, когда сборки затягиваются или пайплайн часто даёт сбои.
npx skills add openai/plugins --skill config -a codexЧто делает circleci-config
Скилл предлагает сначала найти самые долгие и нестабильные задачи, а затем менять конфигурацию небольшими шагами. Он рассматривает дублирующиеся задачи и триггеры, ключи кэша, передачу данных между задачами и распараллеливание. Для проверки предлагает заранее определить ожидаемые изменения метрик и критерии приёмки.
В зависимости от задачи скилл обращается к материалам о кэшировании, передаче данных, запуске тестов и настройке workflow. Он отдаёт сводку узких мест, обоснование изменений и план проверки с возможностью отката. Скилл советует исправлять конфигурацию, а не приложение, когда проблему можно решить настройками; добавлять повторы для маскировки постоянных ошибок он не предлагает. Перед анализом нужны конфигурационные файлы и сведения о длительности задач, сбоях или стоимости.
Какие задачи решает
- найти самые долгие задачи CircleCI
- сократить лишние шаги и дубли в пайплайне
- настроить ключи кэша по lockfile
- решить, как передавать данные между задачами
- распараллелить узкие места и проверить результат
Примеры запросов агенту
- Проверь
.circleci/config.yml: найди долгие задачи и предложи план проверки изменений. - Разбери кэширование в CircleCI и проверь, как устроены ключи кэша и lockfile.
- Посмотри на сбои тестов и предложи, как распараллелить только узкие места.
Как установить circleci-config
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/plugins --skill config -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/config/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/plugins --skill config -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/config/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/config/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/config/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install openai/plugins config2Вручную: положить файлы
.github/skills/config/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/circleci/skills/configВручную: положить файлы
.devin/skills/config/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Скиллы Codex: как установить, где лежат и как вызвать
Вопросы о circleci-config
Как установить circleci-config в Codex?
Выполните npx skills add openai/plugins --skill config -a codex. Файл скилла находится по пути .agents/skills/config/SKILL.md.
Что делает circleci-config?
Он анализирует конфигурацию CircleCI, ищет узкие места и предлагает изменения для задач, кэша, передачи данных и распараллеливания. Также формирует план проверки и отката.
Какие данные нужны скиллу для анализа CircleCI?
Нужны YAML-файлы из .circleci/, сведения о проблемах с длительностью, сбоями, стоимостью или поддержкой конфигурации, а также базовые метрики задач.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: circleci-config description: Optimize CircleCI configuration for speed, reliability, and maintainability. Use when users ask to improve `.circleci/config.yml`, reduce CI runtime, tune caching/workspaces/parallelism, remove pipeline waste, or fix flaky pipeline behavior caused by configuration choices. --- # CircleCI Config ## Overview Use this skill to improve CircleCI performance and stability without changing product behavior. Focus on measured bottlenecks first, then implement the smallest safe config changes with clear validation criteria. Read `references/cache-optimization.md` when the request involves `save_cache`, `restore_cache`, `persist_to_workspace`, `attach_workspace`, cache key design, dependency caching, lockfiles, or complaints about low cache hit rates, oversized caches, or wasted persistence steps. Read `references/persisting-data.md` when the request involves choosing between caches, workspaces, and artifacts, or when data is being moved between jobs inefficiently. Read `references/test-results-and-splitting.md` when the request involves slow test jobs, parallelism, flaky test visibility, missing JUnit XML, or `circleci tests run`. Read `references/patterns.md` when the request involves approvals, branch/tag filters, schedules, deploy flow structure, or environment promotion patterns. ## Inputs To Gather - `.yaml` and `.yml` files in `.circleci/` and any reusable config fragments - Current pain points: duration, flakiness, cost, or maintainability - Baseline metrics: slowest jobs, most frequent retries/failures, queue and run times - Risk tolerance for structural changes ## Workflow 1. Build a baseline. - Identify top 1-3 longest jobs and top flaky jobs. - Capture before metrics (duration, pass rate, retries). 2. Remove pipeline waste. - Eliminate duplicate jobs/workflows. - Tighten branch/tag filters and workflow triggers. 3. Improve dependency and artifact flow. - Fix cache keys to include deterministic lockfile checks. - Use workspaces/artifacts to avoid rebuilding identical outputs. - Prefer cache scopes that are narrow, reproducible, and cheap to restore. 4. Apply safe parallelism. - Parallelize only proven bottlenecks. - Keep fan-out/fan-in readable and deterministic. 5. Validate impact. - Define expected metric changes and acceptance criteria before finalizing. ## Guardrails - Prefer configuration fixes before proposing application code changes. - Do not add blanket retries to hide deterministic failures. - Preserve deployment safety gates while optimizing build/test stages. - Keep changes incremental and easy to revert. - Prefer language-specific cache directories over broad project snapshots. - Avoid cache keys that rotate every run unless the user explicitly wants effectively write-only caches. ## Output Contract Provide: 1. Baseline bottleneck summary. 2. Proposed or applied config changes with rationale. 3. Expected runtime/reliability impact. 4. Validation plan and rollback note.
© CircleCI · MIT · openai/plugins