Wf Explain logo

Wf Explain

Community
tomsej
wf-explain

České vysvětlení změny kódu z kontraktu, ref range nebo PR — pozadí, intuice, průchod kódem, důkazy, UAT a kvíz. Volá wf-impl po UAT nebo uživatel ručně.

Overview

Publishertomsej
Repositorypi-ext
Skill namewf-explain
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 Explain 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-explain
  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-explain .claude/skills/wf-explain
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Wf Explain 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 Explain 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 Explain 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-explain — vysvětli změnu

CELÝ VÝSTUP JE ČESKY. Repozitář jen čti a před psaním prozkoumej okolí změny.

Vstup a důkazy

Vstup: contract.md (target branch...HEAD), ref range, číslo nebo URL PR.

  • Pipeline: důkazy a kroky převezmi z gate a wf-uat reportu.
  • Standalone: kritéria spoj s testy v diffu a UAT s kontraktem; bez důkazu použij ⚠️.
  • PR: gh pr view <n> --json title,body,baseRefName,url, gh pr diff <n>, gh pr checks <n>.
  • HEAD PR čti bez checkoutu: git fetch origin pull/<n>/head; soubory přes git show FETCH_HEAD:<cesta>.
  • Tvrzení z PR popisu potvrď diffem, testem nebo CI; nic nevymýšlej.

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.
  • Veď čtenáře plynule od modelu ke kódu.

Sekce v pořadí

  • Pozadí — přeskočitelný úvod, potom kontext změny.
  • Intuice — princip na hračkových datech, bez implementace.
  • Změna shora dolů — jediný průchod architekturou a kódem.
  • Akceptační kritéria a jejich ověření — uživatelský výsledek + test, gate nebo UAT.
  • UAT — jak si to ověřit sám — disposable instance a kroky - [ ]; každý ověří jedno chování.
  • Kvíz — 5 středně těžkých otázek s variantami a vysvětlením.

Změna shora dolů

Začni problémem, výsledným pravidlem a tabulkou ověřených metrik; neznámé = —. Použij zavřené <details> v pořadí: <code>PRINCIPLE</code> → <code>FLOW</code> → <code>STEP</code> → <code>KEPT</code> → <code>VERIFY</code>. Každý <summary> má štítek, název a jednovětý závěr. FLOW ukáže komponenty; STEP důležité symboly a soubory. Ve STEP vnoř jen podstatné soubory; stav je 🟡 <a href="<diff-url>"><code>MODIFIED</code></a> nebo 🟢 <a href="<diff-url>"><code>NEW</code></a> a vede na PR Files či compare. Název souboru je odkaz na HEAD řádky (.../blob/<sha>/<path>#Lx-Ly). URL nehádej; mechanické změny vynech. Ukaž krátký blok v jazyce souboru s výsledným kódem, ne raw diff. Celý diff patří jen do odkazu.

Formát a uložení

Vytvoř explanation.md pod ~/Workspace/specs/<projekt>/ (<projekt> = basename origin remote bez .git):

  • kontrakt: <název>/explanation.md; PR: ~/Workspace/specs/<projekt>/pr-<n>-<slug>/explanation.md; ref: YYYY-MM-DD-<slug>/explanation.md (date +%F). Používej malé mermaid diagramy s ukázkovými daty, žádné ASCII; bloky kódu mají jazyk. Odpověď kvízu musí být HTML: <details><summary>Odpověď</summary><p><strong>B.</strong> Proč ano; proč ostatní ne.</p></details>. Na konci vypiš absolutní cestu.

Plannotator

Po zápisu vytvoř share URL bez lokálního serveru; nespouštěj plannotator annotate:

bash
SHARE_URL="$(node -e 'const fs=require("node:fs"),z=require("node:zlib");const p=fs.readFileSync(process.argv[1],"utf8");console.log("https://share.plannotator.ai/#"+z.deflateRawSync(JSON.stringify({p,a:[]})).toString("base64url"))' "$EXPLANATION_PATH")"; printf 'Plannotator: %s\n' "$SHARE_URL"

Hash je nešifrovaný; pro citlivý obsah URL nevytvářej. Short link jen se souhlasem.

Frequently asked questions

What does the Wf Explain AI skill do?

České vysvětlení změny kódu z kontraktu, ref range nebo PR — pozadí, intuice, průchod kódem, důkazy, UAT a kvíz. Volá wf-impl po UAT nebo uživatel ručně.

Why use Wf Explain on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Wf Explain 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 Explain in TypingMind?

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

Which AI models can use Wf Explain?

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 Explain?

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

Is the Wf Explain 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 👇