hivemind-graph
О программе
Этот навык позволяет разработчикам выполнять запросы к автоматически сгенерированному AST-графу кода для получения ответов на структурные вопросы об их кодовой базе. Он предоставляет мгновенное понимание зависимостей, вызовов и архитектуры без необходимости ручной сборки. Используйте его, когда нужно узнать, какие функции вызывают определённую функцию, что импортирует модуль или понять общую структуру системы.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add activeloopai/hivemind -a claude-code/plugin add https://github.com/activeloopai/hivemindgit clone https://github.com/activeloopai/hivemind.git ~/.claude/skills/hivemind-graphСкопируйте 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.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 репозиторий
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
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.
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.
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.
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.
