building-java-knowledge-graph

Analysiert JVM-Projekte (Java/Kotlin/Scala/Groovy) und erstellt Wissensgraphen mit tree-sitter-Parsing. Erfordert Python 3 auf dem Host und ein JVM-Projekt mit…

npx skills add https://github.com/microsoft/github-copilot-modernization --skill building-java-knowledge-graph

Prerequisites

Step 1 — Verify JVM project:

find "$PROJECT_ROOT" -maxdepth 5 -type f \( -name "*.java" -o -name "*.kt" -o -name "*.scala" -o -name "*.groovy" \) | head -1

If no JVM files found: skip this skill. Set knowledge_graph_dir to null in setup_artifacts. Non-fatal — downstream agents fall back to direct source analysis.

Step 2 — Verify Python:

python3 --version 2>/dev/null || python --version 2>/dev/null

If unavailable: skip this skill with same fallback as above.

Quick Start

# First-time setup (~1 minute)
pip3 install --user 'tree-sitter<0.21'
python3 scripts/install_grammars.py

# Optional: SVG generation
brew install graphviz  # macOS

# Analyze project
python3 scripts/build_knowledge_graph.py /path/to/project output-dir

⚠️ DESTRUCTIVE OUTPUT: The script wipes ALL files in output-dir before writing. NEVER point it at a shared directory like {{BASE_PATH}}/ or {{BASE_PATH}}/artifacts/. Use a dedicated subdirectory:

# ✅ SAFE — dedicated subdirectory
python3 scripts/build_knowledge_graph.py /path/to/project {{BASE_PATH}}/artifacts/kg_output

# ❌ DANGER — will delete constitution.md, board.md, other artifacts!
python3 scripts/build_knowledge_graph.py /path/to/project {{BASE_PATH}}

After the script finishes, copy knowledge-graph.json to {{BASE_PATH}}/ for other agents to consume.

What It Detects

  • Build systems: Maven (pom.xml), Gradle (build.gradle*), Ant (build.xml), Ivy (ivy.xml)
  • Languages: Java, Kotlin, Scala, Groovy via tree-sitter AST
  • Structure: Modules, packages, classes, interfaces, enums, annotations
  • Relationships: Inheritance, implementations, module dependencies
  • Patterns: Architecture layers (controller/service/repository/model/config/util)
  • Config: application*.properties, application*.yaml/yml
  • Gradle subprojects: settings.gradle parsing

Output

All outputs are written under the provided artifact path (pass as 2nd argument to the script).

knowledge-graph.json           ← complete graph (nodes + edges)
module-dependencies.{dot,svg}  ← module dependency diagram
module-{name}.{dot,svg}        ← per-module class diagrams
project-{name}.{dot,svg}       ← complete project diagram

Resources

  • references/schema.md — node/edge types, ID patterns, fields, visualization colors
  • references/querying.md — jq and Python query examples
  • scripts/build_knowledge_graph.py — main analyzer
  • scripts/install_grammars.py — grammar installer

Mehr Skills von microsoft

oss-growth
microsoft
OSS-Wachstums-Hacker-Persona
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Erstellen Sie Azure AI Foundry-Agents mit dem Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Verwenden Sie dies beim Erstellen persistenter Agents mit AzureAIAgentsProvider, bei der Nutzung gehosteter Tools (Code-Interpreter, Dateisuche, Websuche), bei der Integration von MCP-Servern, bei der Verwaltung von Konversationsthreads oder bei der Implementierung von Streaming-Antworten. Umfasst Funktionstools, strukturierte Ausgaben und Multi-Tool-Agents.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Richte AI Runway auf AKS ein – vom leeren Cluster bis zum laufenden Modell. Umfasst Cluster-Überprüfung, Controller-Installation, GPU-Bewertung, Provider-Einrichtung und erste Bereitstellung. WANN: „AI Runway einrichten“, „AKS-Cluster onboarden“, „AI Runway installieren“, „airunway setup“, „Modell auf AKS bereitstellen“, „GPU-Inferenz auf AKS“, „KAITO-Setup auf AKS“, „LLM auf AKS ausführen“, „vLLM auf AKS“, „Modell-Serving auf AKS einrichten“, „AI Runway-Controller“.
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Leitfaden zur Instrumentierung von Webanwendungen mit Azure Application Insights. Bietet Telemetriemuster, SDK-Einrichtung und Konfigurationsreferenzen. WANN: wie man eine App instrumentiert, App Insights SDK, Telemetriemuster, was ist App Insights, Application Insights-Anleitung, Instrumentierungsbeispiele, APM-Best Practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentieren Sie Browser-/Web-Apps mit dem Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Verwenden Sie es für Real User Monitoring (RUM) – Seitenaufrufe, Klicks, AJAX/Fetch-Abhängigkeiten, Ausnahmen, benutzerdefinierte Ereignisse und browser-seitige GenAI-Agent-Traces, die mit Backend-OpenTelemetry-Traces korreliert werden. Umfasst SDK-Loader-Skript und npm-Setup, Framework-Erweiterungen (React, React Native, Angular), Click Analytics, Telemetrie-Initialisierer und OTel-GenAI-Semantik-Konventionen für Agent-/Tool-/Modell-Spans, die vom Browser ausgegeben werden.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Erstellen Sie Anomalieerkennungsanwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java. Verwenden Sie dies bei der Implementierung von univariater/multivariater Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse oder KI-gestützter Überwachung.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementieren Sie Conversational Language Understanding (CLU) mit dem azure-ai-language-conversations Python SDK. Verwenden Sie dies, wenn Sie mit ConversationAnalysisClient arbeiten, um Gesprächsabsichten und Entitäten zu analysieren, NLP-Funktionen zu erstellen oder Sprachverständnis in Anwendungen zu integrieren.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 für Python. Verwenden für ML-Workspaces, Jobs, Modelle, Datensätze, Compute und Pipelines. Auslöser: „azure-ai-ml“, „MLClient“, „Workspace“, „Modell-Registry“, „Trainings-Jobs“, „Datensätze“.
development