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transmute

pjt222
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Die `transmute`-Fähigkeit wandelt eine einzelne Funktion, ein Modul oder eine Datenstruktur von einer Form in eine andere um, wobei ihr Kernverhalten erhalten bleibt. Es ist ein leichtgewichtiges Werkzeug für gezielte Konvertierungen, wie etwa Migrationen zwischen Sprachen, Paradigmen oder API-Versionen. Verwenden Sie es für fokussierte Refactoring-Aufgaben, nicht für Vollsystem-Transformationen.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/transmute

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Dokumentation

嬗變

將特定一段代碼或資料自一形變為另一——語言譯、範式遷、格式轉或 API 遷——同時保留本質行為與語義。

適用時機

  • 將函式自一語言轉至另一(Python 至 R、JavaScript 至 TypeScript)
  • 將模組自一範式遷(類別制至函式式、回呼至 async/await)
  • 將 API 消費者自外部服務之 v1 遷至 v2
  • 於格式間轉資料(CSV 至 Parquet、REST 至 GraphQL 綱要)
  • 將依賴替為等價物(moment.js 至 date-fns、jQuery 至原生 JS)
  • 變換範圍為單一函式、類別或模組(非完整系統)時

輸入

  • 必要:源材(檔路徑、函式名或資料樣本)
  • 必要:目標形(語言、範式、格式或 API 版本)
  • 選擇性:行為合約(測試、類型簽名或預期 I/O 對)
  • 選擇性:限制(須維後相容、效能預算)

步驟

步驟一:分析源材

於試嬗變前準確理解源所為。

  1. 完整讀源——每分支、邊界與錯誤路徑
  2. 識別行為合約
    • 接受何輸入?(類型、範圍、邊界)
    • 產何輸出?(回值、副作用、錯誤訊號)
    • 維何不變?(順序、唯一、引用完整性)
  3. 編列依賴:源引入、叫或依何?
  4. 若有測試,讀之以理解預期行為
  5. 若無測試,於嬗變前寫行為刻畫測試

預期: 對源所為之完整理解(非如何為之)。行為合約明確且可測。

失敗時: 若源對單一嬗變過複,考慮拆為小塊或上報至完整 athanor 程序。若行為含混,求澄而非猜。

步驟二:將源映至目標形

設計變換映射。

  1. 對源中每元素,識別目標等價:
    • 語言構造:迴圈 → map/filter、類別 → 閉包等
    • API 叫:舊端點 → 新端點、請求/回應形變
    • 資料類型:資料框欄 → 綱要欄位、巢狀 JSON → 平表
  2. 識別無直接等價之元素:
    • 目標中缺之源特徵(如無模式匹配之語言中之模式匹配)
    • 源中不存之目標慣用(如 R 之向量化 vs. Python 迴圈)
  3. 對每差,擇調適策略:
    • 模擬:以目標原生構造重現行為
    • 簡化:若源構造為變通,用目標之原生方案
    • 記錄:若行為略變,明示其差
  4. 變換映射:源元素 → 目標元素,對每片段

預期: 完整映射且每源元素皆有目標目的。差已識別且調適策略已擇。

失敗時: 若太多元素無直接等價,變換或不適(如將高度物件導向設計嬗變至無類別之語言)。重思目標形或上報 athanor

步驟三:執行變換

依映射寫目標形。

  1. 建目標檔含適當結構與樣板

  2. 依步驟二之映射嬗變每元素:

    • 保留行為合約——同輸入產同輸出
    • 用目標原生慣用而非字面翻譯
    • 維或改錯誤處理
  3. 處依賴:

    • 將源依賴替為目標等價
    • 若依賴無等價,實小適配器
  4. 僅於變換不顯處加行內註

預期: 完整目標實作從變換映射。代碼讀如以目標形原生寫,非機械翻譯。

失敗時: 若某具體元素抗變換,將之隔離。先變其餘,再以聚焦注意處理抗者。若實不可嬗變,記其因並提供變通。

步驟四:驗行為等價

確嬗變形保留原行為。

  1. 對目標實作執行行為合約測試
  2. 對每測試案例,驗:
    • 同輸入 → 同輸出(數值轉換之可接受容差內)
    • 同錯誤條件 → 等價錯誤訊號
    • 副作用(如有)已保留或記為已變
  3. 明示檢邊界:
    • Null/NA/undefined 處理
    • 空集合
    • 邊界值(最大整數、空字串、零長陣列)
  4. 若目標形加能力(如類型安全),亦驗之

預期: 所有行為合約測試通過。邊界等價處理。任何行為差已記且為意圖。

失敗時: 若測試失敗,將源與目標行為 diff 以尋分歧。修目標以配源合約。若分歧為意圖(如修原中之臭蟲),明示之。

驗證清單

  • 源材已完整分析含明示行為合約
  • 變換映射涵蓋每源元素
  • 差已識別且調適策略已記
  • 目標實作用原生慣用(非字面翻譯)
  • 所有行為合約測試對目標通過
  • 邊界已驗(null、空、邊界值)
  • 依賴已以目標等價解決
  • 任何行為差已記且為意圖

常見陷阱

  • 字面翻譯:以 R 寫 Python 或以 JavaScript 寫 Java 而非用目標慣用。結果應看似原生
  • 跳過行為測試:無測試之嬗變無法驗等價。先寫刻畫測試
  • 忽略邊界:快樂路徑易嬗變;邊界為臭蟲藏處
  • 適配器過度工程:若依賴需 200 行適配器,嬗變範圍過大
  • 逐字嬗變註釋:註應釋目標代碼,非回響源。重寫之

相關技能

  • athanor — 對單一嬗變過大之系統之完整四階變換
  • chrysopoeia — 為最大價值萃取優化嬗變後之代碼
  • review-software-architecture — 較大轉換之嬗變後架構審查
  • serialize-data-formats — 專門資料格式轉換程序

GitHub Repository

pjt222/agent-almanac
Pfad: i18n/wenyan-lite/skills/transmute
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