Wf logo

Wf

Community
tomsej
wf

Vytvoř workflow kontrakt z dosavadní diskuse — zapíše ~/Workspace/specs/<projekt>/<název>/contract.md (české tělo + strojový frontmatter) a zlintuje ho wf-gate. Použij, když uživatel řekne /wf nebo chce z probraného problému udělat kontrakt. Nikdy neimplementuje.

Overview

Publishertomsej
Repositorypi-ext
Skill namewf
Stars
80
Forks
8
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by tomsej on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Wf AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/tomsej/pi-ext/tree/main/skills/wf
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/tomsej/pi-ext.git /tmp/pi-ext
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/pi-ext/skills/wf .claude/skills/wf
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Wf in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Wf on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Wf is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

/wf — tvorba kontraktu

Z diskuse uděláš kontrakt. Výstup je JEDEN soubor — žádný kód, žádný git. Spuštění řeší později wf-run.

GATE = node ~/Workspace/pi-ext/wf/wf-gate.mjs Cesta: ~/Workspace/specs/<projekt>/<název>/contract.md — <projekt> = basename origin remote bez .git (fallback: adresář repa), <název> = kebab-case. Vlastní adresář — přibudou artefakty (explanation.md), archivace = jeden přesun. Mimo repo záměrně — nesmí se objevit v commitu ani PR diffu.

1. Tělo (česky, odrážky)

Co jde zjistit z repa, zjisti z repa; na zbytek se doptej — nehádej.

Styl

  • Používej jeden název pro jednu věc.
  • Piš aktivně a používej krátká běžná slova.
  • Jedna věta nebo odrážka obsahuje jednu hlavní myšlenku.
  • Vynech výplňové úvodní fráze, opakování a marketingová přídavná jména.
  • Stručnost nesmí odstranit podmínku, hranici ani pozorovatelné chování.

Sekce

  • Současné chování / reprodukce: jak to funguje teď; u bugu přesná reprodukce.
  • Business shrnutí: 2–4 věty pro netechnického čtenáře — v PR z toho bude anglická sekce „Why".
  • Akceptační kritéria: pozorovatelná chování, každé = jeden budoucí test.
    • Kritérium = největší chování ověřitelné jedním testem; sdílená fixture + jiná data = JEDNO kritérium s tabulkou případů.
    • Rozpočet ~12; přes 15 = slučuješ špatně, vrať se k tabulkám. Jemnější rozpad stojí jeden TDD cyklus navíc za kus.
    • Pořadí kroků, remíza, hraniční případ: rozhodnutí napiš přímo do kritéria, nebo jako otevřenou otázku — nedopsané pravidlo si každý vyloží jinak a review to neodhalí.
  • Strategie testování: ke každému kritériu typ testu (unit/integrační/e2e), veřejné rozhraní a data. Netestovatelné kritérium nahlas teď, ne po implementaci.
  • Technický handoff (netriviální změny): invarianty, změněná veřejná rozhraní, současný → navržený call stack, rizika. Neznámé nevymýšlej. Invarianty pozorovatelně („stejný vstup dá stejný výstup"), nikdy jako mechanismus („stav je immutable") — implementaci volí implementátor.
  • Přístup: preferovaná řešení a co je vyloučené (např. „žádná nová závislost").
  • Non-goals: co vědomě neřešíme.
  • Scope: povolené soubory/moduly — wf-run z nich detekuje kolize kontraktů.
  • UAT: co má uživatel ověřit ručně, ze svého pohledu.

2. Frontmatter (anglicky)

yaml
---
name: <kebab-case>
uat: auto                 # auto = pipeline runs wf-uat; manual = user runs it
# after: [contract-name]  # uncomment only for a real merged prerequisite

conductor: opus           # pi session in the worktree; omit = pi default model
impl: sol
review:                   # rounds run in order, reviewers inside a round in parallel
  - correctness-smoke: cc
    bugs-edge-cases: codex
  - re-review-changed-areas: cc

verify:
  preflight:
    - {id: environment, kind: hard, command: "<cheap disk/runtime/dependency check>", timeoutMs: 60000}
  quick:
    - {id: fast, kind: hard, command: "<project quick check>", timeoutMs: 600000}
  full:
    - {id: functional, kind: hard, command: "<integration + freshness checks>", timeoutMs: 3600000}
    - {id: performance, kind: perf, command: "<timing benchmarks only>", requires_idle: true, timeoutMs: 3600000}
---

Agenti

Role se odkazují jménem z rosteru. Builtiny (autoritativní výpis: GATE agents <spec>): opus pi/anthropic/claude-opus-5 · sol pi/openai-codex/gpt-5.6-sol · terra pi/openai-codex/gpt-5.6-terra · glm pi/zai/glm-5.2 · cc claude/fable · codex codex/gpt-5.6-sol

  • Vlastní agent jen když builtin nestačí (tvar = parametry subagent_spawn): agents: {sol-max: {harness: pi, model: openai-codex/gpt-5.6-sol, effort: max}}
  • Lint vynucuje: conductor = pi agent (dirigent JE ta pi session); reviewer nesmí mít stejný harness+model jako impl (same_model_review: allow jen na výslovné přání, nikdy pro rizikový kontrakt).
  • Review plán škáluj rizikem: triviální = 1 kolo × 1 reviewer; běžná = 2 kola (smoke + deep); riziková = 2 kola, až 4 revieweři v kole 1 — riziko škáluje panel, ne počet kol.
  • Fokusy podle změny: security (auth/vstupy/secrets), architecture (napříč moduly, nová API), test-quality, performance (hot paths, N+1), data-safety (migrace, destruktivní operace), over-engineering.

Verify

Druhy: hard (exit kód rozhoduje — default) · eval (příkaz tiskne JSON; metric + min, volitelně warn_below) · perf (přidej requires_idle: true, ať se na vytíženém stroji odloží místo flaky failu) · judge (bez příkazu: rubric, min_score 1–5, agent z rosteru — kvalitativní kritéria). severity: warning = reportuje se, neblokuje.

Strukturální pravidla („žádný console.log mimo logger", „handler volá auth") = hard s ast-grep scan, ne judge — deterministické a zadarmo; pravidla v projektu zakládá skill review-guards.

Pravidla příkazů (každé zaplacené nočním během):

  • Má-li projekt gate skript / task runner, odkazuj na něj — jeden zdroj pravdy pro pipeline, CI i ruční běh; žádné inline mega-příkazy.
  • Nový gate skript jen když projekt task runner nemá a full má víc než jednu fázi; jinak verify míří přímo na existující příkaz (npm test, cargo test, make check). Pojmenované fáze, timeouty a kill-tree níž jsou požadavky na existující gate, ne důvod psát nový.
  • quick = levná kontrola po review fixech; full = všechno a pokrývá všechna kritéria přes veřejná rozhraní. Drahé kontroly do quick nepatří.
  • timeoutMs musí přežít studený start ve svěžím worktree (deps, build, cache).
  • Žádné maskování exit kódu (|| true, ; true, allowFailure) — lint zamítne.
  • Testy o sdílené zdroje (kontejnery, porty, benchmarky) běží serializovaně; plné gaty napříč worktree serializuje wf-gate sám.
  • Gate loguje po pojmenovaných fázích (fail jmenuje konkrétní stage) a po timeoutu zabíjí celý strom svých potomků — orphan proces otráví další pokusy.
  • full si musí vyrobit i gitignored artefakty — jinak projde lokálně a spadne v CI na čistém checkoutu.

3. Lint a schválení

  1. Zapiš spec (adresář založ), spusť GATE check <cesta>, oprav každý nález — placeholdery/TODO neprojdou.
  2. Ukaž uživateli: shrnutí + GATE agents <spec> + verify tabulku + plnou cestu. Zeptej se na schválení, dolaď.
  3. NIC neimplementuj — spuštění proběhne přes wf-run.

Frequently asked questions

What does the Wf AI skill do?

Vytvoř workflow kontrakt z dosavadní diskuse — zapíše ~/Workspace/specs/<projekt>/<název>/contract.md (české tělo + strojový frontmatter) a zlintuje ho wf-gate. Použij, když uživatel řekne /wf nebo chce z probraného problému udělat kontrakt. Nikdy neimplementuje.

Why use Wf on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Wf is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Wf in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/tomsej/pi-ext/tree/main/skills/wf. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Wf?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Wf?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Wf with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Wf AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by tomsej under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇