hivemind-graph
Über
Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, einen aus einem AST abgeleiteten Code-Graphen abzufragen, um strukturelle Fragen zu ihrer Codebasis zu beantworten, wie etwa das Finden von Aufrufern, Importen oder Definitionen. Sie wird automatisch aus dem Repository neu aufgebaut und über einen lokalen Deeplake-Mount zugänglich gemacht, wodurch kein Build-Prozess erforderlich ist. Nutzen Sie sie für Impact-Analysen, zum Verständnis der Architektur oder zur Navigation von Abhängigkeiten.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add activeloopai/hivemind -a claude-code/plugin add https://github.com/activeloopai/hivemindgit clone https://github.com/activeloopai/hivemind.git ~/.claude/skills/hivemind-graphKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
Hivemind Code Graph
A deterministic, AST-derived map of the current repository — every function,
class, method, interface, type, enum, const, and module, plus the edges between
them (calls, imports, extends, implements, method_of). It is queried as
synthesized files under the Deeplake mount; there are no real files on disk and
no network call in the read path.
The graph builds and refreshes automatically (on Stop / SessionEnd, gated by a rate limit + git diff). You never run a build command — just read it.
Use it as a fast INDEX to locate the few files/symbols that matter, then open
them with Read to answer. It is not a substitute for the source.
When to use this skill
Activate when the user asks a structural / relational question about the code:
- "What calls
pushSnapshot?" / "Who uses this function?" - "What does
deeplake-pull.tsimport?" / "What depends on X?" - "Where is
GraphSnapshotdefined?" / "Find the function that handles Y." - "What are the main subsystems / the architecture here?"
- "If I change this signature, what's affected?" → use
impact/<symbol>(transitive blast radius)
When NOT to use this skill
- Reading the body of a symbol you already located → use
Readon the real source file. The graph gives location + relationships, not full source. - Code that isn't committed/built yet — the graph can lag uncommitted edits. If a file's mtime is newer than the build timestamp, read the live source.
- Languages outside TypeScript, JavaScript, and Python (Go, Rust, …) — the
extractor covers those three, with cross-file
calls/importsresolved for named imports. For anything else, fall back to grep/read.
Path cheat sheet
cat ~/.deeplake/memory/graph/index.md
# Overview: node/edge counts, kind breakdown, top files by node count.
cat ~/.deeplake/memory/graph/query/<pattern> # START HERE (the 2-in-1)
# Search + expand the top matches with their 1-hop neighbors (callers,
# callees, imports, heritage). Multi-token AND: query/<a>+<b>.
cat ~/.deeplake/memory/graph/find/<pattern>
# Case-insensitive substring search on node id + label (max 50 hits).
# Prints numbered handles [1] [2] ... saved for this worktree.
cat ~/.deeplake/memory/graph/show/<handle-or-pattern>
# <handle>: a digit from a prior find/ (e.g. 3).
# <pattern>: a substring → unique node detail, or a candidate list.
# Output: the node + its 1-hop neighbors grouped by edge relation.
cat ~/.deeplake/memory/graph/neighborhood/<file>
# Every symbol in a file + its cross-file neighbors (callers/callees/imports).
cat ~/.deeplake/memory/graph/impact/<pattern>
# Transitive dependents — the blast radius of changing a symbol.
cat ~/.deeplake/memory/graph/path/<from>/<to>
# Shortest dependency path between two symbol patterns (trace a flow across files).
cat ~/.deeplake/memory/graph/layers # architectural layers / subsystems
cat ~/.deeplake/memory/graph/tour # deterministic guided walkthrough
Workflow
- Broad? Start at
index.mdto see subsystems and the biggest files. - Looking for a symbol?
find/<name>(orquery/<name>) → pick the handle. - Want relationships?
show/<handle>/neighborhood/<file>→ callers/callees, imports. - Tracing a flow?
path/<from>/<to>. Change impact?impact/<symbol>. - Need the actual code? Take the
source_file:lineandReadit — don't answer from the graph alone.
Anti-patterns (read these)
- "Incoming (0)" does NOT mean dead code. Cross-file
callsare resolved for named imports (TS/JS/Python), but instance-method dispatch (obj.method()), dynamic calls, and nested/inner functions are NOT — a zero-incoming symbol may still be reached via one of those. Confirm in the source before calling it unused. - The graph can be stale. It rebuilds at most once per rate-limit window. The SessionStart inject prints the build age; if it's old or you've just edited a file, prefer the live source for that file.
- Don't try to build it. There is no user-facing build step in normal use; the hooks handle it. Just read the mount.
find/is lexical, not semantic. It matches substrings, not meaning —find/authwon't surfacelogin/credentialsunless those strings appear in the id/label. Try multiple keywords if the first misses.
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill hivemind-graph?
hivemind-graph ist ein Claude Skill von activeloopai. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um hivemind-graph ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich hivemind-graph?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge hivemind-graph als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört hivemind-graph?
hivemind-graph gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich hivemind-graph kostenlos nutzen?
Ja. hivemind-graph ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.
SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
