MCP HubMCP Hub
SKILL·4CDF32

hivemind-graph

activeloopai
Обновлено 27 days ago
4 просмотров
1,591
103
1,591
Посмотреть на GitHub
Метаautomationdesign

О программе

Этот навык позволяет разработчикам выполнять запросы к динамическому графу кода, построенному на основе AST, для получения ответов на структурные вопросы о кодовой базе, такие как поиск вызывающих функций, импортов или определений. Он автоматически перестраивается из репозитория и доступен через локальное монтирование Deeplake, не требуя ручных шагов сборки. Используйте его, когда необходимо понять архитектуру кода, зависимости или связи между функциями и классами.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add activeloopai/hivemind -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/activeloopai/hivemind
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/activeloopai/hivemind.git ~/.claude/skills/hivemind-graph

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

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.ts import?" / "What depends on X?"
  • "Where is GraphSnapshot defined?" / "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 Read on 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/imports resolved 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

  1. Broad? Start at index.md to see subsystems and the biggest files.
  2. Looking for a symbol? find/<name> (or query/<name>) → pick the handle.
  3. Want relationships? show/<handle> / neighborhood/<file> → callers/callees, imports.
  4. Tracing a flow? path/<from>/<to>. Change impact? impact/<symbol>.
  5. Need the actual code? Take the source_file:line and Read it — don't answer from the graph alone.

Anti-patterns (read these)

  • "Incoming (0)" does NOT mean dead code. Cross-file calls are 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/auth won't surface login/credentials unless those strings appear in the id/label. Try multiple keywords if the first misses.

GitHub репозиторий

activeloopai/hivemind
Путь: harnesses/codex/skills/hivemind-graph
0
aiai-agentsai-memoryanthropicartificial-intelligenceclaude
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill hivemind-graph?

hivemind-graph — это Claude Skill от activeloopai. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с hivemind-graph, без дополнительных запросов.

Как установить hivemind-graph?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте hivemind-graph в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится hivemind-graph?

hivemind-graph относится к категории Мета.

Можно ли использовать hivemind-graph бесплатно?

Да. hivemind-graph размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык