पाठ 7 / 26

Body की संरचना: चरण, उदाहरण, बारीकियाँ

ऐसे निर्देश लिखें जिन्हें Claude भरोसे से अनुसरण कर सके।

क्या करना है, क्रम से, जाँचों के साथ

Skill trigger होने के बाद body पढ़ी जाती है, इसलिए वह स्पष्ट प्रक्रिया होनी चाहिए। उपयोगी संरचना: एक-अनुच्छेद उद्देश्य; कब उपयोग करें / नहीं; सटीक commands या file paths के साथ क्रमांकित चरण; अपेक्षित आउटपुट format (template या उदाहरण); सत्यापन (परिणाम सही है यह कैसे जाँचें); और बारीकियाँ (वे ग़लतियाँ जो आपने वास्तव में देखीं)। अमूर्त ("आख़िरी tag उचित तरीक़े से खोजो") की जगह ठोस ("git describe --tags --abbrev=0 चलाओ") रहें, अच्छे आउटपुट के उदाहरण दें, क्या न करें बताएँ, और नाज़ुक चरणों (parsing, गणना, API calls) के लिए निश्चित scripts पसंद करें ताकि मॉडल तात्कालिक अनुमान की जगह समन्वय करे। महत्वपूर्ण नियमों के पीछे का क्यों समझाएँ; Claude नियम तब बेहतर मानता है जब उसका उद्देश्य समझे। केंद्रित और छोटा रखें; ब्योरे संदर्भित files में ले जाएँ।

अच्छी तरह संरचित body (उदाहरण)

Headings एक पैटर्न हैं, आवश्यकता नहीं। यहाँ चलाया नहीं गया।

# pr-review

Review a pull request against the team checklist and report findings. Read-only: never edits files.

## When to use
A PR number or branch is given and a review is requested. Do NOT use for writing new code.

## Steps
1. `gh pr diff <n>` to read the diff (stop and ask if it is over 800 lines).
2. Walk `references/checklist.md` item by item.
3. Run `python scripts/lint_diff.py <n>` and include its JSON output.
4. Report using the template in `templates/review.md`.

## Verify
Every finding cites a file and line from the diff. If a claim has no line, delete it.

## Gotchas
- Generated files under `gen/` are never reviewed.
- A failing check on `main` is not caused by this PR; say so, do not blame the diff.

त्वरित जाँच: नाज़ुक चरण के लिए निश्चित script क्यों पसंद करें?

  • यह दोहराने योग्य परिणाम देती है, इसलिए मॉडल तात्कालिक अनुमान की जगह समन्वय करता है
  • file format के लिए scripts ज़रूरी हैं
  • मॉडल पाठ नहीं पढ़ सकते
  • Scripts descriptions की ज़रूरत हटाती हैं
Answer

यह दोहराने योग्य परिणाम देती है, इसलिए मॉडल तात्कालिक अनुमान की जगह समन्वय करता है — जहाँ मुक्त-रूप मॉडल आउटपुट अनिश्चित है वहाँ कोड अनुमेय है।