К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

spike — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Скилл для одноразовых экспериментов, которые проверяют идею до начала основной разработки. Строит прототипы, сравнивает подходы и документирует выводы.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill spike -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает spike

Spike разбивает идею на 2–5 вопросов осуществимости, упорядочивает их по риску и создаёт отдельную папку для каждого эксперимента внутри spikes/. Для каждого прототипа скилл проводит исследование библиотек и инструментов, затем пишет runnable CLI, минимальную HTML-страницу или unit-тест, чтобы пощупать поведение вживую.

Спайк завершается вердиктом: VALIDATED, PARTIAL или INVALIDATED — с перечислением того, что сработало, что нет, и рекомендаций для настоящей сборки. Для параллельного сравнения подходов (например, pdfjs против camelot) делегирует задачи субагентам. Скилл работает в Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI и OpenCode. Hardcode всё: никаких Docker, env-файлов и сборщиков.

Какие задачи решает

  • проверить, осуществима ли идея, прежде чем писать production-код
  • сравнить два конкурирующих подхода лицом к лицу
  • выявить неизвестные, на которые документация не отвечает
  • потестить крайние случаи в контролируемой среде
  • задокументировать находки и рекомендации для финальной сборки

Примеры запросов агенту

  • Сделай спайк: проверь, можно ли стримить WebSocket-ответы быстрее 100 мс
  • Сравни pdfjs и camelot для парсинга многостраничного PDF
  • Покажи, возможно ли это вообще, прежде чем я возьмусь строить

Как установить spike

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill spike -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/spike/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/spike/

Из того же набора42

Весь набор →
dogfood Teknium (teknium1), Hermes Agent Скилл проводит разведочное тестирование веб-приложения через браузер: обходит страницы, ловит ошибки в консоли, копит скриншоты и отдаёт отчёт с багами. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 400установок humanizer Siqi Chen (@blader, https://github.com/blader/humanizer), ported by Hermes Agent Скилл убирает характерные AI-обороты и переписывает текст живее. Пригодится для постов, документации, писем и других черновиков. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 300установок popular-web-designs Hermes Agent + Teknium (design systems sourced from VoltAgent/awesome-design-md) 54 готовых дизайн-систем реальных сайтов (Stripe, Linear, Vercel, Claude) с CSS-токенами, типографикой и компонентами для быстрой вёрстки в стиле известных брендов. Claude Code CX Codex Cursor +1 914установок powerpoint Nous Research Создаёт, читает и редактирует презентации .pptx через python-pptx. Пригодится для сборки слайдов, разбора чужих deck-файлов и правок шаблонов. Claude Code CX Codex Cursor +1 751установок claude-design BadTechBandit Скилл для сборки HTML-артефактов — лендингов, прототипов, деков — в Claude Code, Codex и Cursor. Читает контекст проекта и собирает самодостаточный файл с вёрсткой и стилями. Claude Code CX Codex Cursor +1 645установок llm-wiki Hermes Agent Скилл для построения персональной базы знаний из interlinked markdown-файлов. Агент суммирует источники, перекрёстно ссылается и поддерживает консистентность, а вы курируете и направляете анализ. Claude Code CX Codex Cursor +1 603установок yuanbao Teknium (teknium1), Hermes Agent Скилл для взаимодействия с группами в Yuanbao: ищет участников, отправляет упоминания через @nickname и доставляет личные сообщения с файлами. Claude Code CX Codex Cursor +1 564установок songwriting-and-ai-music Teknium (teknium1), Hermes Agent Скилл помогает писать тексты песен, подбирать рифмы и составлять промпты для генератора Suno AI без упоминания имён защищённых артистов. Claude Code CX Codex Cursor +1 563установок

Похожие

argent-ios-device-setup software-mansion Инструкция для агента по подготовке физического iPhone, подключённого кабелем к Mac, для автоматизации argent. Пригодится при отладке тестов на реальном устройстве. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 900установок gitnexus-guide abhigyanpatwari Справочник по инструментам GitNexus и схеме графа знаний проекта. Помогает агенту выбирать команды для поиска связей в коде и анализа изменений. Claude Code CX Codex Cursor +1 806установок metrics-dashboard phuryn Скилл помогает спроектировать дашборд метрик продукта с North Star Metric, input-метриками, health-метриками и бизнес-метриками. Нужен, когда вы определяете KPI, настраиваете product analytics или строите план мониторинга данных. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 000установок brainstorm-ideas-existing phuryn Скилл для мозгового штурма идей существующего продукта с позиций PM, дизайнера и инженера. Пригодится, когда нужно генерировать фичи, решать выявленные возможности или работать в составе product trio. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 000установок mem0-vercel-ai-sdk mem0ai Скилл помогает подключить память Mem0 к Vercel AI SDK. Он учит агента внедрять историю и контекст в вызовы generateText и streamText. Claude Code CX Codex Cursor +1 508установок setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Скилл настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: задаёт трекер задач, метки триажа и расположение доменной документации. Запустите его перед первым использованием остальных скиллов. Claude Code 1 052 851установок to-tickets Matt Pocock Разбивает план, спецификацию или переписку на небольшие сквозные задачи и отмечает, какие из них блокируют остальные. Пригодится, когда нужно согласовать порядок работы до публикации задач в трекере. Claude Code 711 230установок writing-plans Jesse Vincent Скилл превращает требования к многошаговой задаче в подробный план реализации до начала работы с кодом. Пригодится, когда исполнителю нужно зафиксировать файлы, интерфейсы и проверки. Claude Code CX Codex 282 859установок

Вопросы о spike

Как установить spike в Claude Code?

Запусти npx skills add NousResearch/hermes-agent --skill spike -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/spike/SKILL.md.

Что делает spike?

Spike строит одноразовые прототипы, которые проверяют осуществимость идеи. Разбивает задачу на вопросы, исследует подходы, пишет код и выдаёт вердикт с рекомендациями для production-сборки.

Когда использовать spike, а когда сразу писать код?

Spike нужен, когда ответ нельзя найти в документации и риск провала высок. Если идея уже проверена или задача точно решаема — пиши сразу. Для production-пути используй скилл plan.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: spike
description: "Throwaway experiments to validate an idea before build."
version: 1.0.0
author: Hermes Agent (adapted from gsd-build/get-shit-done)
license: MIT
platforms: [linux, macos, windows]
metadata:
  hermes:
    tags: [spike, prototype, experiment, feasibility, throwaway, exploration, research, planning, mvp, proof-of-concept]
    related_skills: [sketch, subagent-driven-development]
---

# Spike

Use this skill when the user wants to **feel out an idea** before committing to a real build — validating feasibility, comparing approaches, or surfacing unknowns that no amount of research will answer. Spikes are disposable by design. Throw them away once they've paid their debt.

Load this when the user says things like "let me try this", "I want to see if X works", "spike this out", "before I commit to Y", "quick prototype of Z", "is this even possible?", or "compare A vs B".

## When NOT to use this

- The answer is knowable from docs or reading code — just do research, don't build
- The work is production path — use the `plan` skill instead
- The idea is already validated — jump straight to implementation

## If the user has the full GSD system installed

If `gsd-spike` shows up as a sibling skill (installed via `npx get-shit-done-cc --hermes`), prefer **`gsd-spike`** when the user wants the full GSD workflow: persistent `.planning/spikes/` state, MANIFEST tracking across sessions, Given/When/Then verdict format, and commit patterns that integrate with the rest of GSD. This skill is the lightweight standalone version for users who don't have (or don't want) the full system.

## Core method

Regardless of scale, every spike follows this loop:

```
decompose  →  research  →  build  →  verdict
   ↑__________________________________________↓
                  iterate on findings
```

### 1. Decompose

Break the user's idea into **2-5 independent feasibility questions**. Each question is one spike. Present them as a table with Given/When/Then framing:

| # | Spike | Validates (Given/When/Then) | Risk |
|---|-------|----------------------------|------|
| 001 | websocket-streaming | Given a WS connection, when LLM streams tokens, then client receives chunks < 100ms | High |
| 002a | pdf-parse-pdfjs | Given a multi-page PDF, when parsed with pdfjs, then structured text is extractable | Medium |
| 002b | pdf-parse-camelot | Given a multi-page PDF, when parsed with camelot, then structured text is extractable | Medium |

**Spike types:**
- **standard** — one approach answering one question
- **comparison** — same question, different approaches (shared number, letter suffix `a`/`b`/`c`)

**Good spike questions:** specific feasibility with observable output.
**Bad spike questions:** too broad, no observable output, or just "read the docs about X".

**Order by risk.** The spike most likely to kill the idea runs first. No point prototyping the easy parts if the hard part doesn't work.

**Skip decomposition** only if the user already knows exactly what they want to spike and says so. Then take their idea as a single spike.

### 2. Align (for multi-spike ideas)

Present the spike table. Ask: "Build all in this order, or adjust?" Let the user drop, reorder, or re-frame before you write any code.

### 3. Research (per spike, before building)

Spikes are not research-free — you research enough to pick the right approach, then you build. Per spike:

1. **Brief it.** 2-3 sentences: what this spike is, why it matters, key risk.
2. **Surface competing approaches** if there's real choice:

   | Approach | Tool/Library | Pros | Cons | Status |
   |----------|-------------|------|------|--------|
   | ... | ... | ... | ... | maintained / abandoned / beta |

3. **Pick one.** State why. If 2+ are credible, build quick variants within the spike.
4. **Skip research** for pure logic with no external dependencies.

Use Hermes tools for the research step:

- `web_search("python websocket streaming libraries 2025")` — find candidates
- `web_extract(urls=["https://websockets.readthedocs.io/..."])` — read the actual docs (returns markdown)
- `terminal("pip show websockets | grep Version")` — check what's installed in the project's venv

For libraries without docs pages, clone and read their `README.md` / `examples/` via `read_file`. Context7 MCP (if the user has it configured) is also a good source — `mcp_*_resolve-library-id` then `mcp_*_query-docs`.

### 4. Build

One directory per spike. Keep it standalone.

```
spikes/
├── 001-websocket-streaming/
│   ├── README.md
│   └── main.py
├── 002a-pdf-parse-pdfjs/
│   ├── README.md
│   └── parse.js
└── 002b-pdf-parse-camelot/
    ├── README.md
    └── parse.py
```

**Bias toward something the user can interact with.** Spikes fail when the only output is a log line that says "it works." The user wants to *feel* the spike working. Default choices, in order of preference:

1. A runnable CLI that takes input and prints observable output
2. A minimal HTML page that demonstrates the behavior
3. A small web server with one endpoint
4. A unit test that exercises the question with recognizable assertions

**Depth over speed.** Never declare "it works" after one happy-path run. Test edge cases. Follow surprising findings. The verdict is only trustworthy when the investigation was honest.

**Avoid** unless the spike specifically requires it: complex package management, build tools/bundlers, Docker, env files, config systems. Hardcode everything — it's a spike.

**Building one spike** — a typical tool sequence:

```
terminal("mkdir -p spikes/001-websocket-streaming")
write_file("spikes/001-websocket-streaming/README.md", "# 001: websocket-streaming\n\n...")
write_file("spikes/001-websocket-streaming/main.py", "...")
terminal("cd spikes/001-websocket-streaming && python main.py")
# Observe output, iterate.
```

**Parallel comparison spikes (002a / 002b) — delegate.** When two approaches can run in parallel and both need real engineering (not 10-line prototypes), fan out with `delegate_task`:

```
delegate_task(tasks=[
    {"goal": "Build 002a-pdf-parse-pdfjs: ...", "toolsets": ["terminal", "file", "web"]},
    {"goal": "Build 002b-pdf-parse-camelot: ...", "toolsets": ["terminal", "file", "web"]},
])
```

Each subagent returns its own verdict; you write the head-to-head.

### 5. Verdict

Each spike's `README.md` closes with:

```markdown
## Verdict: VALIDATED | PARTIAL | INVALIDATED

### What worked
- ...

### What didn't
- ...

### Surprises
- ...

### Recommendation for the real build
- ...
```

**VALIDATED** = the core question was answered yes, with evidence.
**PARTIAL** = it works under constraints X, Y, Z — document them.
**INVALIDATED** = doesn't work, for this reason. This is a successful spike.

## Comparison spikes

When two approaches answer the same question (002a / 002b), build them **back to back**, then do a head-to-head comparison at the end:

```markdown
## Head-to-head: pdfjs vs camelot

| Dimension | pdfjs (002a) | camelot (002b) |
|-----------|--------------|----------------|
| Extraction quality | 9/10 structured | 7/10 table-only |
| Setup complexity | npm install, 1 line | pip + ghostscript |
| Perf on 100-page PDF | 3s | 18s |
| Handles rotated text | no | yes |

**Winner:** pdfjs for our use case. Camelot if we need table-first extraction later.
```

## Frontier mode (picking what to spike next)

If spikes already exist and the user says "what should I spike next?", walk the existing directories and look for:

- **Integration risks** — two validated spikes that touch the same resource but were tested independently
- **Data handoffs** — spike A's output was assumed compatible with spike B's input; never proven
- **Gaps in the vision** — capabilities assumed but unproven
- **Alternative approaches** — different angles for PARTIAL or INVALIDATED spikes

Propose 2-4 candidates as Given/When/Then. Let the user pick.

## Output

- Create `spikes/` (or `.planning/spikes/` if the user is using GSD conventions) in the repo root
- One dir per spike: `NNN-descriptive-name/`
- `README.md` per spike captures question, approach, results, verdict
- Keep the code throwaway — a spike that takes 2 days to "clean up for production" was a bad spike

## Attribution

Adapted from the GSD (Get Shit Done) project's `/gsd-spike` workflow — MIT © 2025 Lex Christopherson ([gsd-build/get-shit-done](https://github.com/gsd-build/get-shit-done)). The full GSD system offers persistent spike state, MANIFEST tracking, and integration with a broader spec-driven development pipeline; install with `npx get-shit-done-cc --hermes --global`.

© Hermes Agent (adapted from gsd-build/get-shit-done) · MIT · NousResearch/hermes-agent

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой