Start MVP
https://habr.com/ru/articles/1007048/

Add manual LLM settings docs:
https://docs.skaro.dev/settings/llm-and-roles

Release 1.2.0:

🚀 Autopilot mode for task execution has been added.

With a single click, the LLM can handle the task autonomously:
it answers clarifying questions, creates an execution plan, implements the steps,
stages newly created files in git, and runs tests (skipping those that are not implemented).

You can return to any stage later.

Put it on autopilot and go grab a coffee :)

Also in this release:
- Improved task management: create/edit tasks in the UI, reorder them via drag & drop
- Architecture generation using LLM

https://github.com/skarodev/skaro

Release 1.3.0
Smart Context & Prompt Caching

Added:
AST-based project index: New context module extracts class, function, method, and type signatures from all project source files using tree-sitter. Supports Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, Ruby, HTML, CSS, Vue, and Svelte. Gives the LLM full visibility into the project's API surface at ~5-10% of the token cost of sending complete source files.
Relevance-based file selection: Instead of blindly sending the first N files alphabetically, the system now parses the plan's stage section to identify which files will be created or modified, then resolves their local import dependencies. Only these files are sent as full source code.
Tiered context strategy: Tier 1 (full code) for files the current stage directly touches, Tier 2 (signatures only) for everything else, Tier 3 (file paths) for project tree overview.
Prompt caching abstraction: Added provider-agnostic cache flag on LLMMessage and cache_stats on LLMResponse. Stable context (system message, architecture, AST index) is marked as cacheable and sent as a prefix, so providers that support prompt caching can reuse it across sequential LLM calls within the same task.
Anthropic prompt caching: Implemented cache_control: {"type": "ephemeral"} for Anthropic adapter. System message and project index are cached between stages, saving up to 90% of input tokens on repeated context.
Optional [ast] dependency group in pyproject.toml for tree-sitter grammars. All features degrade gracefully when grammars are not installed.

Changed
implement, plan, fix, and project_fix phases now use SmartContextBuilder instead of _collect_project_sources.
_build_messages() accepts an optional cacheable_context parameter for content that should be sent before dynamic context and marked for caching.
_run_fix() accepts an optional cacheable_context parameter, forwarded by both FixPhase and ProjectFixPhase.

https://github.com/skarodev/skaro/releases/tag/1.3.0

Добавлены провайдеры:
OpenRouter, DeepSeek, Qwen, Z.ai, Google

Полный список моделей поддерживаемых из коробки:
Arcee Blitz
Claude Haiku 4.5
Claude Opus 4.6
Claude Sonnet 4.5
Claude Sonnet 4.6
CodeLlama 34B
Command R+
DeepSeek R1
DeepSeek R1 70B
DeepSeek R1 8B
DeepSeek V3 (free)
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 (Chat)
DeepSeek V3.2 (Reasoner)
Devstral 2
Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash Lite
Gemini 2.5 Pro
Gemini 3 Flash Preview
Gemini 3 Pro Preview
Gemini 3.1 Pro Preview
Gemma 3 27B
GLM 4.5 Air (free)
GLM-4.5
GLM-4.5 Flash
GLM-4.6
GLM-4.7
GLM-5
GPT-4.1
GPT-4.1 Mini
GPT-4.1 Nano
GPT-5
GPT-5 Mini
GPT-5 Nano
GPT-5.1
GPT-5.1 Codex
GPT-5.2
GPT-5.2 Codex
GPT-5.3
GPT-5.3 Codex
GPT-5.4
GPT-5.4 Pro
GPT-OSS 120B
GPT-OSS 20B
Grok 3 Mini
Grok 4.1
Grok 4.1 Fast
Kimi K2 (preview)
Kimi K2.5
Llama 3.1 8B
Llama 3.1 8B Instant
Llama 3.3 70B
Llama 4 Maverick 17B
Llama 4 Scout 17B
Llama 4 Scout 17B (preview)
MiniMax M2.5
Mistral 7B
Mistral Large 2
Mistral Small 3.1 24B
Nemotron 3 Nano 30B (free)
Nemotron 3 Super 120B (free)
Nova Pro v1
o3
o4-mini
Phi-4 14B
Qwen 3.5 35B
Qwen 3.5 Plus
Qwen Flash
Qwen Plus
Qwen Turbo
Qwen3 235B
Qwen3 30B
Qwen3 32B
Qwen3 32B (preview)
Qwen3 8B
Qwen3 Coder 480B
Qwen3 Coder Plus
Qwen3 Max
Qwen3-Next 80B (free)
Sonar
Sonar Pro
Step 3.5 Flash
Step 3.5 Flash (free)
Trinity Large Preview (free)
UI-TARS 72B (free)
Yi Large

https://github.com/skarodev/skaro

⚡️Custom Prompts — переопределение промптов фаз

Теперь вы можете заменить встроенный промпт любой фазы Skaro своей версией. Достаточно создать файл в .skaro/prompts/ с тем же именем — Skaro подхватит его автоматически при следующем запуске фазы.
Зачем это нужно. Встроенные промпты покрывают большинство сценариев, но иногда нужен полный контроль: изменить формат вывода, добавить доменные инструкции или перестроить логику запроса. Раньше для этого приходилось форкать проект — теперь достаточно одного файла.
Как использовать:

Создайте директорию .skaro/prompts/ в корне проекта
Положите туда файл с именем нужной фазы (например, clarify.md, implement.md, plan.md)
Запустите фазу — Skaro использует ваш промпт вместо встроенного

Доступны все 15 промптов: от clarify.md до devplan-update.md. Полный список — в документации. Если файла нет — работает штатный промпт. Никакой дополнительной настройки не требуется.

✨Фичи (Features)
Новый раздел для планирования и отслеживания фич после завершения основного пайплайна проекта.
Фича — первоклассная сущность со своим lifecycle: черновик → запланирована → в работе → завершена. Каждая фича имеет собственный чат с LLM, план и привязанные задачи/ADR.
Пользователь создаёт фичу, описывает её в чате — LLM задаёт уточняющие вопросы, затем генерирует структурированное предложение: название, план, список задач со спецификациями, ADR при необходимости. Пользователь редактирует предложение и подтверждает — задачи создаются на диске и сразу доступны в разделе Tasks для прохождения стандартного пайплайна.
Статусы запланирована → в работе → завершена вычисляются автоматически по состоянию связанных задач. Задача может принадлежать нескольким фичам. Черновики можно удалить, остальные — только упразднить.
https://github.com/skarodev/skaro

Версия 2.0, подробнее на Хабре:
https://habr.com/ru/articles/1022618/