Synthèse automatique
Cette skill produit des estimations de temps réalistes avant le démarrage d'une tâche de code, en analysant l'étendue du codebase et en identifiant les facteurs de risque via un script Python.
Points forts
- Analyse automatique du périmètre (fichiers, lignes, couverture de tests) avant de commencer
- Décompose l'estimation par phase (analyse, implémentation, tests, vérification) au lieu d'un chiffre unique
- Signale explicitement les facteurs de risque et recommande des points de contrôle pour les tâches longues
- Fournit toujours des fourchettes et non des estimations ponctuelles, ce qui limite les fausses promesses
Limites
- Dépend entièrement du script scripts/estimate_task.py, dont la présence et la qualité ne sont pas garanties
- Les estimations reposent sur des baselines de performance mesurées et peuvent dériver sur des domaines très spécifiques
- En français ? Non, l'outil et ses sorties sont en anglais, et la précision reste indicative plutôt que contractuelle
À utiliser dès qu'un utilisateur demande combien de temps prendra une tâche ou avant d'attaquer une fonctionnalité non triviale.
À éviter pour les corrections triviales comme une faute de frappe, où l'estimation détaillée n'apporte aucune valeur.
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill uses bash to run python, ls, find, and wc for legitimate estimation purposes. It does not instruct destructive, exfiltrating, or obfuscated actions, but executing an unseen Python script is a moderate risk that warrants caution.
- •Executes a Python script via bash without showing its contents; the script could perform arbitrary actions, though no malicious intent is evident from the SKILL.md.
Exemples
How long will it take to add user authentication to this project?Add a dark mode toggle to settings — can you estimate the effort first?Estimate this refactor and give me the output as JSON so I can log it.name: eta description: | When a user asks how long a task will take, requests a time estimate, or before starting any non-trivial coding task, immediately run scripts/estimate_task.py to analyze the codebase scope and provide a data-driven time estimate. Show the estimate breakdown, risk factors, and checkpoint recommendations without asking. allowed-tools: | bash: python, ls, find, wc file: read
ETA
<purpose> Provides realistic time estimates for coding tasks before work begins. Users often underestimate task complexity. This skill analyzes codebase scope, categorizes task complexity, identifies risk factors, and calculates estimates based on measured Claude Code performance baselines. Prevents surprise delays and enables better planning. </purpose>Instructions
Step 1: Gather Task Context
When triggered, collect:
- Task description from the user
- Path to relevant codebase (default: current directory)
- Number of files likely in scope (if known)
Step 2: Run Estimation
python scripts/estimate_task.py --task "<task_description>" --path "<codebase_path>"
Optional flags:
--files <n>: Override estimated files in scope--json: Output structured JSON for programmatic use
Step 3: Present Estimate
Return the formatted estimate showing:
- Task category (trivial/simple/medium/complex/major)
- Scope analysis (files, lines, test coverage)
- Time range (low-high estimate)
- Breakdown by phase (analysis, implementation, testing, verification)
- Risk factors with explanations
- Checkpoint recommendations for long tasks
Step 4: Adjust Based on Feedback
If user provides more context:
- Re-run with
--filesoverride if scope is clearer - Adjust category interpretation based on domain knowledge
NEVER
- Start a complex task without providing an estimate first
- Give single-point estimates (always provide ranges)
- Ignore risk factors when they're detected
- Skip the estimate for tasks over 15 minutes
- Promise exact completion times
ALWAYS
- Run the estimate script before non-trivial tasks
- Show the breakdown so users understand where time goes
- Flag risk factors visibly with explanations
- Recommend checkpoints for tasks over 30 minutes
- Update estimates if scope changes mid-task
Examples
Example 1: User asks about task duration
Input: "How long will it take to add user authentication?"
Workflow:
- Run
scripts/estimate_task.py --task "Add user authentication" --path . - Output shows:
- Category: Complex
- Estimated time: 24-53 minutes
- Risk factors: High-risk changes, External dependencies
- Recommendation: Break into phases with commits between each
Example 2: Before starting a feature
Input: "Add a dark mode toggle to settings"
Workflow:
- Detect this is a non-trivial task (feature keyword)
- Run
scripts/estimate_task.py --task "Add dark mode toggle to settings" --path ./src - Present estimate: 10-22 minutes (Medium complexity)
- Begin implementation with checkpoint plan
Example 3: Quick fix request
Input: "Fix the typo in the README"
Workflow:
- Detect trivial task (typo keyword)
- Run quick estimate: 3-6 minutes
- Proceed immediately (no detailed breakdown needed for trivial tasks)
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/eta-ms47vphn/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/eta-ms47vphn' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/eta-ms47vphn/download' --output '.skill-downloads/eta-ms47vphn/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/eta-ms47vphn/SKILL.md.part' '.skill-downloads/eta-ms47vphn/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : bash: python, ls, find, wc file: read
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/eta-ms47vphn/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/eta-ms47vphn/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/eta' && cp -R '.skill-downloads/eta-ms47vphn' '.claude/skills/eta'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/eta-ms47vphn'openskills read 'eta-ms47vphn'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/eta-ms47vphn/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Lecteur PDF
Productivite
Lit et extrait le texte de fichiers PDF (rapports, contrats, tableurs). Gère les fichiers locaux, les URL et les pièces jointes WhatsApp. Utilisez-le dès qu'un contenu PDF est nécessaire, même sans demande explicite.
Workflows de messagerie Discord
Productivite
Utilisez l'outil message pour envoyer, modifier et modérer des messages Discord avec des composants interactifs.
Aperçu interactif des verdicts
Productivite
Générer un aperçu HTML interactif des verdicts (garder/supprimer) pour la revue par le mainteneur, puis traiter le JSON de retour.