'codebase' 검색 결과

Routes memory and retrieval tasks between MemPalace and QMD. Use this skill whenever the user asks WHERE something is in the codebase (route to QMD), WHY something was built a certain way or what was decided (route to MemPalace), or needs BOTH code and historical context (combined). Trigger on phrases like: 'where is X', 'find X in the code', 'search the codebase for X', 'what did we decide about X', 'why does X work this way', 'show me X and why we built it', 'look up X', 'what's in the handoffs about X', 'pull the relevant files for X'. Use proactively whenever a question could benefit from codebase search OR project memory — don't wait for the user to explicitly ask for a search.

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Inspect and analyze codebases using pygount for LOC counting, language breakdown, and code-vs-comment ratios. Use when asked to check lines of code, repo size, language composition, or codebase stats.

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Use when the user wants the existing codebase analyzed for planning — 'mapear o código', 'analisar o projeto', 'atualizar o contexto', 'map codebase' — or when a planning skill reports a missing or stale map. Runs a deterministic read-only evidence scan and writes codebase.md plus the architecture, conventions, testing and concerns context documents under .planning/feat/. Do NOT use for code review (feat-review), architecture decisions, or writing the project instructions file (feat-setup).

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Find deepening opportunities in a codebase, informed by the domain language in CONTEXT.md and the decisions in docs/adr/. Use when the user wants to improve architecture, find refactoring opportunities, consolidate tightly-coupled modules, or make a codebase more testable and AI-navigable.

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Apply validated research paper insights to the current project codebase — improving architecture, code patterns, testing strategies, documentation, or workflows based on empirical findings. Load when learn-from-paper routes insights to the current project, or when the user asks to apply paper findings to this project, improve this codebase with research, use this paper to improve my project, or apply research to my code. Also triggers on "apply this to my project", "how can this paper help my codebase", "use these findings here", "implement paper recommendations", "use research to improve my code". Always called AFTER learn-from-paper has completed credibility and security checks — never ingests papers directly.

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Systematic framework for resurrecting and modernizing legacy codebases through archaeology, resurrection, and rejuvenation phases. Activate on "legacy code", "inherited codebase", "no documentation", "technical debt", "resurrect", "modernize". NOT for greenfield projects or well-documented active codebases.

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Inspect codebases w/ pygount: LOC, languages, ratios.

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Analyze codebase with parallel mapper agents to produce .planning/codebase/ documents

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This skill should be used when writing documentation for codebases, including README files, architecture documentation, code comments, and API documentation. Use this skill when users request help documenting their code, creating getting-started guides, explaining project structure, or making codebases more accessible to new developers. The skill provides templates, best practices, and structured approaches for creating clear, beginner-friendly documentation.

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여러 기술로 구성된 코드를 감사하기 위해 외부 `repo-scan`을 고정 커밋에서 설치하도록 안내합니다. 소스를 검토하고 설치하는 절차이며, 이 스킬 자체는 감사를 실행하지 않습니다.

• 기존 코드 감사용 스킬 설치
• 대규모 리팩터링 전 감사 준비
• 소스에 포함된 외부 코드 감사 준비

기계 학습이 없는 기존 앱에 추천, 분류, 예측 기능을 추가하는 절차를 정리합니다. 문제와 데이터 확인부터 초기 모델의 학습, 평가, 통합까지 돕습니다.

• 기존 앱에 추천 기능 추가
• 학습 데이터 준비 상태 확인
• 대체 규칙을 갖춘 예측 기능 통합

AI 에이전트가 구현의 많은 부분을 맡는 개발팀을 위해 계획, 책임 분담, 리뷰 기준, 테스트 요구 사항을 정리하고 생성 코드를 다루는 개발 절차를 설계합니다.

• AI 생성 코드를 다루는 개발 규칙 정비
• 코드 리뷰 기준과 승인 조건 설정
• 에이전트가 작업하기 편한 설계 검토

전체 코드나 지정한 범위의 결함, 보안, 부하 대응, 테스트 부족, 불필요한 처리를 점검합니다. 구체적인 사례와 최소 수정안을 덧붙여 중요도순으로 보고합니다.

• 인수한 코드의 품질 확인
• 여러 사용자가 이용할 때의 위험 점검
• 불필요한 코드와 의존성 파악

저장소 전체의 버그, 보안, 부하 취약점, 테스트 누락을 확인합니다. 속도와 불필요한 구현도 점검하고 수정안과 방치 시 영향을 우선순위별로 보고합니다.

• 인수한 코드 전체의 품질을 확인할 때
• 보안과 부하 관련 위험을 점검할 때
• 삭제·통합·분할할 코드를 찾을 때

Link Figma design components with their code counterparts through Code Connect, helping design-system updates flow into the codebase. This catalogue entry points agents toward the full upstream workflow.

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• Linking Figma components to code components
• Reflecting design-system updates in code
• Introducing a Code Connect workflow

Map a codebase into feature flowcharts, find duplicated logic, and propose a simpler shared architecture. Produce source-linked diagrams, an evidence-based duplication report, and prompts for handing each proposed system to /make-plan.

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• Map feature flows before a refactor
• Find duplicated logic within and across features
• Compare a unified architecture with existing call sites

Ask questions about a codebase using a knowledge graph, a map of its components and relationships. Get explanations tied to specific files, functions, dependencies, and architectural layers, with warnings when the graph may be outdated.

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• Understanding how a feature works
• Finding callers and dependencies
• Locating code related to a concept

Extract business areas, workflows, and process steps from a codebase and display them as an interactive horizontal flow graph. Use an existing knowledge graph, a map of project components, or run a lightweight scan of project files.

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• Understanding business workflows from code
• Mapping business areas and process steps
• Creating a business view from an existing knowledge graph

Check a codebase for known dependency vulnerabilities, hard-coded secrets, and risky code patterns using Ruflo security tools. Choose a scan depth, inspect matching lines, and report verified concerns with a clear account of what was checked.

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• Checking pull requests for security regressions
• Inspecting authentication and input-handling code for risky patterns
• Running security checks before production deployment

Audit a TypeScript codebase organized with domain-driven design, which separates business responsibilities into distinct areas. Identify improper imports, unchecked data changes, event issues, and repository placement problems, then report their locations and suggested fixes.

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• Auditing dependencies between business domains
• Reviewing cross-module changes before merging
• Checking domain boundaries in continuous integration

Benchmark how CodeGraph affects an agent investigating a real codebase. Choose a version, language, repository, and execution mode, then compare cost, tool calls, file reads, and answer correctness with and without CodeGraph.

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• Evaluating a local development build
• Auditing a published CodeGraph version
• Comparing investigation cost and file reads

Add support for a programming language to codegraph, from connecting its parser and implementing code extraction to writing tests. Evaluate extraction quality and compare agent effort with and without codegraph across three real codebases.

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• Adding a new programming language to codegraph
• Testing extraction of functions, imports, and calls
• Comparing agent effort across three real codebases

Learn the OpenSpec workflow by completing a small task in a real codebase. The skill explains each stage, creates planning documents, implements agreed tasks, and archives the change to preserve its decision history.

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• Learn OpenSpec through a real code change
• Find a small improvement for a first practice task
• Understand the roles of proposals, specs, design, and tasks

Turn a broad coding request into a concrete work plan grounded in the codebase. After user approval, it documents affected files, decisions, dependencies, and verification steps so a separate worker can carry out the implementation.

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• Planning a large feature before coding
• Turning a vague request into defined tasks
• Preparing an implementation handoff