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transmute

pjt222
업데이트됨 5 days ago
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디자인apidesigndata

정보

`transmute` 스킬은 단일 함수, 모듈 또는 데이터 구조를 핵심 동작을 유지한 채 한 형태에서 다른 형태로 변환합니다. 언어, 패러다임 또는 API 버전 간 마이그레이션과 같은 목표 지향적 변환을 위한 경량 도구입니다. 전체 시스템 변환이 아닌 집중적인 리팩토링 작업에 사용하세요.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 클론대체
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/transmute

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

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 저장소

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