lsp-impact
О программе
Этот навык выполняет анализ радиуса воздействия для символов кода или файлов, показывая вызывающие объекты, иерархии типов и количество ссылок для оценки влияния перед внесением изменений. Он предназначен для рефакторинга, удаления или модификации сигнатур, помогая разработчикам понять зависимости. Инструмент работает с MCP-сервером agent-lsp и принимает либо имя символа, либо путь к файлу для комплексного анализа влияния экспортируемых символов.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add blackwell-systems/agent-lsp -a claude-code/plugin add https://github.com/blackwell-systems/agent-lspgit clone https://github.com/blackwell-systems/agent-lsp.git ~/.claude/skills/lsp-impactСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Requires the agent-lsp MCP server.
lsp-impact
Blast-radius analysis for any symbol or file. Discovers all direct references, callers (via call hierarchy), and type relationships before you touch anything. Read-only — does not modify any files.
Run this skill before lsp-edit-export: impact tells you what exists and how widespread the change is; lsp-edit-export tells you how to execute the change safely.
Invocation:
- File path (e.g.
"internal/lsp/client.go") → use the File-level entry (Step 0) to surface all exported-symbol impact at once. - Symbol name in dot notation (e.g.
"codec.Encode","Buffer.Reset") → skip Step 0; start at Prerequisites, then Step 1.
Step 0 — File-level entry (when user provides a file path)
Use this shortcut when the user is changing or auditing an entire file rather
than a single symbol. blast_radius enumerates all exported symbols in
the file, resolves their references, and returns test callers (with enclosing
test function names) and non-test callers in a single call.
mcp__lsp__blast_radius({
"changed_files": ["/abs/path/to/file.go"],
"include_transitive": false // set true to surface second-order callers
})
Returns:
affected_symbols— each exported symbol with its reference counttest_callers— test files + enclosing test function namesnon_test_callers— production call sites
Decision after Step 0:
| Result | Action |
|---|---|
| 0 non-test callers | Low blast radius. Proceed with change. |
| Few callers, known files | Medium risk. Update each call site. |
| Many callers across packages | High risk. Consider staged rollout. |
| Want symbol-level detail | Continue to Steps 1–5 for any specific symbol. |
Skip Steps 1–5 if the file-level summary is sufficient.
Prerequisites (for symbol-level Steps 1–5)
If LSP is not yet initialized, call mcp__lsp__start_lsp with the workspace
root first.
Check what the server supports before proceeding — find_callers and
type_hierarchy are optional LSP features not implemented by all servers:
mcp__lsp__get_server_capabilities()
Note which tools appear in supported_tools. Steps 3 and 4 below depend on
this result.
Step 1 — Locate the symbol
Use go_to_symbol with the symbol name provided by the user:
mcp__lsp__go_to_symbol({
"symbol_path": "Package.SymbolName",
"workspace_root": "/abs/path" // optional, narrows scope
})
→ returns: file, line, column (1-indexed)
symbol_path uses dot notation. For a top-level function Encode in package
codec, use "codec.Encode". For a method Reset on type Buffer, use
"Buffer.Reset".
Record the returned file, line, and column — you will pass them to
every subsequent step.
Step 2 — Enumerate all direct references (always available)
Call find_references with include_declaration: false to find every usage
site across the workspace:
mcp__lsp__find_references({
"file_path": "<file from Step 1>",
"position_pattern": "func @@SymbolName(", // adjust prefix for symbol kind
"include_declaration": false
})
Collect all reference locations. Group results by file. Record the total count and list of files — these feed the Impact Report.
See references/patterns.md for position_pattern
examples by language and symbol kind.
Step 3 — Call hierarchy (callers and callees)
Only if find_callers appears in supported_tools from Step 0.
mcp__lsp__find_callers({
"file_path": "<file from Step 1>",
"line": <line from Step 1>,
"column": <column from Step 1>,
"direction": "incoming" // use "both" if callees are also needed
})
If find_callers is not in supported_tools, skip this step entirely.
Note "call hierarchy not supported by this server" in the Impact Report.
Step 4 — Type hierarchy (supertypes and subtypes)
Only applicable when the symbol is a type, interface, or class (not a
plain function or method). Only if type_hierarchy appears in supported_tools.
mcp__lsp__type_hierarchy({
"file_path": "<file from Step 1>",
"line": <line from Step 1>,
"column": <column from Step 1>,
"direction": "both"
})
If the symbol is a function or method: skip this step; note
"not applicable (function)" in the report.
If type_hierarchy is not in supported_tools: skip this step; note
"not supported by this server" in the report.
Step 5 — Report impact surface
Produce the Impact Report using the format defined in references/patterns.md.
Include:
- Symbol name, kind, and definition location
- Reference count and list of files containing references
- Callers from
find_callersincoming (or skip note) - Supertypes and subtypes from
type_hierarchy(or skip note) - Blast radius: count of distinct files affected
Then apply the decision guide:
| Blast radius | Recommendation |
|---|---|
| 0 references | Likely dead code. Confirm with lsp-dead-code before deleting. |
| 1–5 files | Low risk. Proceed. Update all callers. |
| 6–20 files | Medium risk. Plan changes carefully. Stage in waves. |
| > 20 files | High risk. Consider a deprecation path or feature flag. |
Example
Goal: assess blast radius of exported function `ParseConfig` in pkg/config
Prerequisites — get_server_capabilities:
→ supported_tools: [go_to_symbol, find_references, find_callers, ...]
→ type_hierarchy: not in supported_tools
Step 1 — go_to_symbol: symbol_path="config.ParseConfig"
→ pkg/config/parser.go:42:6
Step 2 — find_references: position_pattern="func @@ParseConfig("
→ 7 references in 4 files
→ cmd/main.go, internal/app.go, internal/loader.go, pkg/config/parser_test.go
Step 3 — find_callers: direction="incoming"
→ callers: cmd.main (cmd/main.go:14), app.Start (internal/app.go:31), ...
Step 4 — type_hierarchy: skipped (function), also not supported by server
Step 5 — Impact Report:
## Impact Report: ParseConfig
- Kind: function
- Definition: pkg/config/parser.go:42:6
- References: 7 across 4 files
...
- Risk level: low
Note on position_pattern
position_pattern with @@ is a agent-lsp extension. If your MCP client
does not support it, fall back to explicit line and column parameters from
the location returned by go_to_symbol in Step 1.
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
