CLI vodič

Iskoristite maksimum iz Damper CLI.

Praktičan vodič za postavljanje projekta, pisanje specifikacija, kontekst projekta, kontrolne liste za završetak i navike koje omogućuju AI agentima isporuku pouzdanog koda.

Postavljanje projekta

Jedna naredba za povezivanje Dampera s vašim projektom.

Kontekst projekta

Baza znanja koja čini svaku AI sesiju produktivnom od prve linije.

Pisanje učinkovitih specifikacija

Anatomija zadatka koji proizvodi odličan kod.

Varovalke kvalitete

Dva mehanizma za sprječavanje grešaka i verifikaciju kvalitete: kritična pravila prikazana na početku zadatka i kontrolne liste verificirane na završetku.

Postavljanje projekta

Jedna naredba za povezivanje Dampera s vašim projektom.

npx @damper/cli setup

Ovo sprema vaš API ključ u .damper/config.json i dodaje Damper MCP server u konfiguraciju Claude Codea (~/.claude/settings.json). Promjene koda nisu potrebne.

Prvo pokretanje: pustite AI da skenira projekt

Nakon postavljanja, pokrenite sesiju Claude Codea i zatražite da analizira vašu bazu koda. Agent će pročitati vaš kod, identificirati obrasce i kreirati sekcije konteksta projekta na koje se mogu referencirati buduće sesije.

Analiziraj ovu bazu koda i kreiraj sekcije konteksta projekta
za pregled, konvencije, testiranje i arhitekturu.
Koristi Damper MCP alate: update_context_section za svaku sekciju.

Dokumentacija po sekcijama

Organizirajte znanje u imenovane sekcije poput pregleda, konvencija, testiranja ili api/arhitektura. Svaka sekcija se učitava neovisno tako da agenti čitaju samo ono što trebaju.

Hijerarhijske putanje

Za monorepoe koristite putanje poput api/arhitektura ili api/endpointi. Dohvatite svu djecu s api/* ili sve potomke s api/**.

Tokenski učinkovito učitavanje

Velike sekcije mogu se istraživati blok po blok. Koristite get_section_blocks za pregled naslova, zatim get_section_block_content za učitavanje samo relevantnih dijelova.

Upravljanje sekcijama

Koristite MCP alate za kreiranje i ažuriranje sekcija. Svaka sekcija može ciljati specifične module s appliesTo i uključivati tagove za vidljivost.

Pisanje učinkovitih specifikacija

Anatomija zadatka koji proizvodi odličan kod.

  • Započnite s akcijskim glagolom koji odgovara vrsti: "Dodaj ..." za značajke, "Popravi ..." za bugove, "Poboljšaj ..." za poboljšanja. Dobar naslov govori što će pisati u PR-u.
  • Objasnite korisnički problem, očekivano ponašanje i eventualna ograničenja. Ovdje ne propisujte detalje implementacije — to sačuvajte za plan.
  • Podijelite rad u numerirane korake. Referencirajte specifične datoteke, funkcije ili obrasce. Što je plan konkretniji, to agent manje pogađa.
  • Za značajke koje dotiču više modula, kreirajte podzadatke. Agenti ih označavaju kako napreduju, dajući vam uvid u napredak.
  • Označite zadatke s oznakama (backend, frontend, baza) i procijenite opseg (xs, s, m, l, xl). Ovo pomaže pri planiranju i filtriranju.
Varovalke kvalitete

Dva mehanizma za sprječavanje grešaka i verifikaciju kvalitete: kritična pravila prikazana na početku zadatka i kontrolne liste verificirane na završetku.

Pravila dodana sekcijama konteksta putem polja criticalRules. Automatski se prikazuju kada agent započne zadatak, tako da ih ne može propustiti. Koristite za obrasce koji uzrokuju stvarne probleme kada se preskoče.

update_context_section({
  section: "testing",
  content: "# Test workflow\n\nRun bun test before handoff"
})
Vodič

Kompletni radni tok

Pet koraka od nule do isporuke koda s AI agentima.