analyze-codebase-workflow
关于
This skill automatically analyzes codebases to detect workflows and data pipelines using putior's put_auto() engine. It generates an annotation plan mapping I/O patterns across 30+ languages, ideal for onboarding or preparing for integration. Use it to understand data flow in unfamiliar projects or to audit pipelines before documentation.
快速安装
Claude Code
推荐npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/analyze-codebase-workflow在 Claude Code 中复制并粘贴此命令以安装该技能
技能文档
析庫流
掃庫自察數流、檔 I/O、依,出註計可手精。
用
- 入新庫須知數流→用
- 項無 PUT 註而起 putior→用
- 文前審項數流→用
annotate-source-files前備註計→用
入
- 必:庫或源處之路
- 可:注定子處(默全庫)
- 可:含/排之言(默諸察)
- 可:察範:唯入、唯出、或兩(默兩+依)
行
一:掃庫構
識源檔與其言以知 putior 可析者。
library(putior)
# List all supported languages and their extensions
list_supported_languages()
list_supported_languages(detection_only = TRUE) # Only languages with auto-detection
# Get supported extensions
exts <- get_supported_extensions()
以列檔知庫成:
# Count files by extension in the target directory
find /path/to/repo -type f | sed 's/.*\.//' | sort | uniq -c | sort -rn | head -20
得:庫中諸延附數。映於 get_supported_extensions() 知覆。
敗:庫無檔合支延→putior 不能自察。或言支但檔用非標延。
二:察言覆
各察言驗自察紋有否。
# Check which languages have auto-detection patterns (18 languages, 902 patterns)
detection_langs <- list_supported_languages(detection_only = TRUE)
cat("Languages with auto-detection:\n")
print(detection_langs)
# Get pattern counts for specific languages found in the repo
for (lang in c("r", "python", "javascript", "sql", "dockerfile", "makefile")) {
patterns <- get_detection_patterns(lang)
cat(sprintf("%s: %d input, %d output, %d dependency patterns\n",
lang,
length(patterns$input),
length(patterns$output),
length(patterns$dependency)
))
}
得:各言紋數印。R 124、Python 159、JavaScript 71 等。
敗:言返無紋→支手註而非自察。計手註此檔。
三:行自察
於標處行 put_auto() 以發流元。
# Full auto-detection
workflow <- put_auto("./src/",
detect_inputs = TRUE,
detect_outputs = TRUE,
detect_dependencies = TRUE
)
# Exclude build scripts and test helpers from scanning
workflow <- put_auto("./src/",
detect_inputs = TRUE,
detect_outputs = TRUE,
detect_dependencies = TRUE,
exclude = c("build-", "test_helper")
)
# View detected workflow nodes
print(workflow)
# Check node count
cat(sprintf("Detected %d workflow nodes\n", nrow(workflow)))
大庫漸析子處:
# Analyze specific subdirectories
etl_workflow <- put_auto("./src/etl/")
api_workflow <- put_auto("./src/api/")
得:數框含 id、label、input、output、source_file 等欄。各行為一察流步。
敗:果空→源或無可識 I/O 紋。試開除錯:workflow <- put_auto("./src/", log_level = "DEBUG") 察掃檔與配紋。
四:生初圖
繪自察流以評覆與識缺。
# Generate diagram from auto-detected workflow
cat(put_diagram(workflow, theme = "github"))
# With source file info for traceability
cat(put_diagram(workflow, show_source_info = TRUE))
# Save to file for review
writeLines(put_diagram(workflow, theme = "github"), "workflow-auto.md")
得:Mermaid 流圖示察點以數流邊接。點標當有意函/檔名。
敗:圖示斷點→自察找 I/O 紋而不能推接。常事——接由出檔名配入檔名而生。註計(次步)解缺。
五:出註計
生構文示所發及待手註者。
# Generate annotation suggestions
put_generate("./src/", style = "single")
# For multiline style (more readable for complex workflows)
put_generate("./src/", style = "multiline")
# Copy suggestions to clipboard for easy pasting
put_generate("./src/", output = "clipboard")
文以覆評:
## Annotation Plan
### Auto-Detected (no manual work needed)
- `src/etl/extract.R` — 3 inputs, 2 outputs detected
- `src/etl/transform.py` — 1 input, 1 output detected
### Needs Manual Annotation
- `src/api/handler.js` — Language supported but no I/O patterns matched
- `src/config/setup.sh` — Only 12 shell patterns; complex logic missed
### Not Supported
- `src/legacy/process.f90` — Fortran not in detection languages
### Recommended Connections
- extract.R output `data.csv` → transform.py input `data.csv` (auto-linked)
- transform.py output `clean.parquet` → load.R input (needs annotation)
得:清計分自察檔與待手註者,附各檔具體薦。
敗:put_generate() 無出→確路正且含支言之源檔。
驗
-
put_auto()於標處行而無誤 - 察流至少一點(除非庫無可識 I/O)
-
put_diagram()自察流出有效 Mermaid -
put_generate()為察紋之檔出註薦 - 註計文已建附覆評
忌
- 掃過廣:庫根行
put_auto(".")或含node_modules/、.git/、venv/等。標定源處 - 盼全覆:自察找檔 I/O 與庫呼非商邏。常 40-60% 覆;餘待手註
- 忽依:
detect_dependencies = TRUE旗捕source()、import、require()連腳。停則失跨檔接 - 言不配:非標延(如
.R對.r、.jsx對.js)或不察。用get_comment_prefix()察延識否。Dockerfile、Makefile等無延檔以全名配支 - 大庫:百源檔以上→按模/處析以保圖可讀
參
install-putior— 前置:先裝 putiorannotate-source-files— 次步:按計加手註generate-workflow-diagram— 註畢生末圖configure-putior-mcp— 用 MCP 工為互析
GitHub 仓库
相关推荐技能
executing-plans
设计该Skill用于当开发者提供完整实施计划时,以受控批次方式执行代码实现。它会先审阅计划并提出疑问,然后分批次执行任务(默认每批3个任务),并在批次间暂停等待审查。关键特性包括分批次执行、内置检查点和架构师审查机制,确保复杂系统实现的可控性。
requesting-code-review
设计该Skill可在完成任务、实现主要功能或合并代码前自动调度代码审查子代理,确保实现符合需求和计划。它支持通过指定git SHA范围进行精准的代码变更审查,帮助开发者在关键节点及时发现潜在问题。核心原则是"早审查、勤审查",适用于开发流程的各个关键阶段。
connect-mcp-server
设计这个Skill指导开发者如何将MCP服务器连接到Claude Code,支持HTTP、stdio和SSE三种传输协议。它涵盖了从安装配置到认证安全的完整流程,适用于集成GitHub、Notion、数据库等外部服务。当开发者需要添加集成、配置外部工具或提及MCP相关功能时,这个Skill能提供实用的操作指南。
web-cli-teleport
设计该Skill帮助开发者根据任务特性选择Claude Code的Web或CLI界面,并指导如何在两种环境间无缝迁移会话。它能分析任务复杂度、迭代需求等要素,推荐最优工作界面和工作流。关键特性包括会话状态管理、环境切换指导和上下文优化建议。
