본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

code-communities

Detects architectural clusters and coupling boundaries via community detection on the code graph. Use when identifying module groupings or refactoring targets.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md3.7 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Code Community Detection

Identify architectural clusters and module boundaries in the codebase.

When NOT To Use

  • One module's imports (use cartograph:dependency-graph)
  • Rendering an architecture already decided (use cartograph:architecture-diagram)

Prerequisites

This skill requires the gauntlet plugin for graph data. Discover it:

GRAPH_QUERY=$(find ~/.claude/plugins -name "graph_query.py" -path "*/gauntlet/*" 2>/dev/null | head -1)

If gauntlet is not installed: Fall back to directory structure analysis. Group files by directory and use import statements to identify module boundaries. Generate a Mermaid diagram from directory-level relationships.

If installed but no graph.db: Tell the user to run /gauntlet-graph build.

Steps

  1. Run community detection (requires gauntlet):

    python3 "$GRAPH_QUERY" --action communities
    

    Fallback (no gauntlet): Analyze directory structure and cross-directory imports:

    # Directory-level grouping
    find . -name "*.py" -not -path "*/node_modules/*" | \
        sed 's|/[^/]*$||' | sort | uniq -c | sort -rn
    
    # Cross-directory imports (rg preferred, grep fallback)
    if command -v rg &>/dev/null; then
      rg "^from |^import " --type py -l . | \
        xargs -I{} rg "^from \w+ import|^import \w+" {} --no-filename
    else
      grep -rh "^from \|^import " --include="*.py" .
    fi | sort | uniq -c | sort -rn | head -20
    

    Group by top-level directories and count cross-directory imports to estimate coupling.

  2. Display clusters:

    Community         | Nodes | Cohesion | Description
    auth              |    12 |    0.85  | Authentication module
    db                |     8 |    0.92  | Database access layer
    api/handlers      |    15 |    0.71  | API request handlers
    utils             |     6 |    0.45  | Shared utilities
    
  3. Show coupling warnings: If communities have

    10 cross-boundary edges, highlight them:

    WARNING: High coupling between 'auth' and 'api/handlers'
    (23 cross-community edges, severity: high)
    
  4. Generate Mermaid diagram:

    flowchart TB
      subgraph auth[Auth Module - cohesion 0.85]
        verify_token
        check_permissions
      end
      subgraph db[DB Layer - cohesion 0.92]
        execute_query
        connection_pool
      end
      auth -->|"23 edges"| api
      db -->|"5 edges"| api
    
  5. Suggest improvements:

    • Low cohesion (<0.5): "Consider splitting this module into more focused components"
    • High coupling (>20 edges): "Consider introducing an interface to reduce direct dependencies"

Algorithm

Uses the Leiden algorithm (when igraph is available) with edge-type-specific weights. Falls back to file-based grouping otherwise.

Edge TypeWeight
CALLS1.0
INHERITS0.8
IMPLEMENTS0.7
IMPORTS_FROM0.5
TESTED_BY0.4
CONTAINS0.3

Exit Criteria

  • Community table rendered with columns Community, Nodes, Cohesion, and Description for each detected cluster
  • Coupling warning surfaced for any pair of communities with more than 10 cross-boundary edges, labelled with severity
  • Mermaid flowchart TB generated with one subgraph per community showing cohesion score in the subgraph label
  • Improvement suggestions provided for any community with cohesion < 0.5 or coupling > 20 cross-community edges
  • If gauntlet is not installed, directory-structure fallback runs and absence of graph data is stated to the user

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Shapes turns action-first: action leads, steps numbered, state restated. Use for ADHD-friendly output. Do not use to trim tokens; use response-compression.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

athola/claude-night-market3432026년 10월 17일 업데이트

Inverts burden of proof for code additions. Use when reviewing PRs, planning refactors, or running unbloat to challenge every addition's necessity.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

athola/claude-night-market3432026년 10월 17일 업데이트

Tracks per-agent token usage and flags waste in parallel dispatch. Use when evaluating parallel agent efficiency or after a multi-agent run.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

athola/claude-night-market3432026년 10월 17일 업데이트

Coordinates Claude agent teams via filesystem protocol. Use when orchestrating parallel agents with task dependencies. Do not use for single-agent tasks.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

athola/claude-night-market3432026년 10월 17일 업데이트

Evaluates API surface design, consistency, and exemplar alignment. Use when reviewing public API changes or before releasing a new API surface.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

athola/claude-night-market3432026년 10월 17일 업데이트

Selects architecture paradigm via research before scaffolding. Use when architecture is undecided and the choice needs justification and documentation.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

athola/claude-night-market3432026년 10월 17일 업데이트

athola의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고