improve-codebase-architecture

Исследовать кодовую базу для поиска возможностей архитектурного улучшения, сосредоточившись на повышении тестируемости за счет углубления поверхностных модулей. Использовать, когда…

npx skills add https://github.com/sanity-io/sanity --skill improve-codebase-architecture

Improve Codebase Architecture

Explore a codebase like an AI would, surface architectural friction, discover opportunities for improving testability, and propose module-deepening refactors as GitHub issue RFCs.

A deep module (John Ousterhout, "A Philosophy of Software Design") has a small interface hiding a large implementation. Deep modules are more testable, more AI-navigable, and let you test at the boundary instead of inside.

Process

1. Explore the codebase

Use the Agent tool with subagent_type=Explore to navigate the codebase naturally. Do NOT follow rigid heuristics — explore organically and note where you experience friction:

  • Where does understanding one concept require bouncing between many small files?
  • Where are modules so shallow that the interface is nearly as complex as the implementation?
  • Where have pure functions been extracted just for testability, but the real bugs hide in how they're called?
  • Where do tightly-coupled modules create integration risk in the seams between them?
  • Which parts of the codebase are untested, or hard to test?

The friction you encounter IS the signal.

2. Present candidates

Present a numbered list of deepening opportunities. For each candidate, show:

  • Cluster: Which modules/concepts are involved
  • Why they're coupled: Shared types, call patterns, co-ownership of a concept
  • Dependency category: See REFERENCE.md for the four categories
  • Test impact: What existing tests would be replaced by boundary tests

Do NOT propose interfaces yet. Ask the user: "Which of these would you like to explore?"

3. User picks a candidate

4. Frame the problem space

Before spawning sub-agents, write a user-facing explanation of the problem space for the chosen candidate:

  • The constraints any new interface would need to satisfy
  • The dependencies it would need to rely on
  • A rough illustrative code sketch to make the constraints concrete — this is not a proposal, just a way to ground the constraints

Show this to the user, then immediately proceed to Step 5. The user reads and thinks about the problem while the sub-agents work in parallel.

5. Design multiple interfaces

Spawn 3+ sub-agents in parallel using the Agent tool. Each must produce a radically different interface for the deepened module.

Prompt each sub-agent with a separate technical brief (file paths, coupling details, dependency category, what's being hidden). This brief is independent of the user-facing explanation in Step 4. Give each agent a different design constraint:

  • Agent 1: "Minimize the interface — aim for 1-3 entry points max"
  • Agent 2: "Maximize flexibility — support many use cases and extension"
  • Agent 3: "Optimize for the most common caller — make the default case trivial"
  • Agent 4 (if applicable): "Design around the ports & adapters pattern for cross-boundary dependencies"

Each sub-agent outputs:

  1. Interface signature (types, methods, params)
  2. Usage example showing how callers use it
  3. What complexity it hides internally
  4. Dependency strategy (how deps are handled — see REFERENCE.md)
  5. Trade-offs

Present designs sequentially, then compare them in prose.

After comparing, give your own recommendation: which design you think is strongest and why. If elements from different designs would combine well, propose a hybrid. Be opinionated — the user wants a strong read, not just a menu.

6. User picks an interface (or accepts recommendation)

7. Create GitHub issue

Create a refactor RFC as a GitHub issue using gh issue create. Use the template in REFERENCE.md. Do NOT ask the user to review before creating — just create it and share the URL.

Больше skills от sanity-io

sanity-migration
sanity-io
Планирует, выполняет и проверяет миграции из других CMS и систем управления контентом в Sanity. Используйте при миграции или переходе на Sanity из AEM, Adobe Experience Manager, Contentful, Strapi, Webflow, WordPress, Payload, Drupal, файлов Markdown/MDX/frontmatter, экспортов WXR/XML, API CMS, дампов баз данных, статического HTML, а также при проектировании процессов извлечения, трансформации, преобразования в Portable Text, миграции ресурсов, редиректов, валидации и переключения.
officialdevelopmentdatabase
create-agent-with-sanity-context
sanity-io
Создавайте AI-агентов со структурированным доступом к контенту Sanity через Agent Context. Используйте при настройке чат-бота на базе Sanity, подключении AI-ассистента к Sanity…
official
dial-your-context
sanity-io
Интерактивный сеанс для создания содержимого поля Instructions для Sanity Agent Context MCP. Используйте этот навык, когда пользователи упоминают настройку контекста агента, улучшение…
official
optimize-agent-prompt
sanity-io
Настройте агента контекста Sanity Agent с помощью направленного диалога. Преобразует данные исследования в готовые к использованию инструкции и создает системный промпт…
official
shape-your-agent
sanity-io
Интерактивная сессия для создания системного промпта для AI-агента на базе Sanity Agent Context MCP. Используйте этот навык, когда пользователи хотят определить личность агента,…
official
content-experimentation-best-practices
sanity-io
Структурированное руководство по проектированию, проведению и анализу контент-экспериментов для повышения конверсии и вовлеченности. Охватывает фреймворки гипотез, выбор метрик, расчет размера выборки и проверку статистической значимости в A/B и многофакторных экспериментах. Включает подробные материалы по p-значениям, доверительным интервалам, анализу мощности и байесовским методам интерпретации результатов. Предоставляет шаблоны интеграции с CMS для управления вариантами на уровне полей и подключения внешних...
official
content-modeling-best-practices
sanity-io
Структурированное руководство по моделированию контента для проектирования схем, повторного использования и многоканальной доставки. Охватывает основные принципы: работа с контентом как с данными, а не страницами, поддержание единых источников истины, проектирование для будущих каналов и оптимизация рабочих процессов редакторов. Включает структуры принятия решений для ссылок и встроенных объектов, разделение ответственности и шаблоны повторного использования контента. Предоставляет рекомендации по таксономии и классификации для плоских, иерархических и фасетных подходов. Применяется к...
official
portable-text-conversion
sanity-io
Преобразует HTML и Markdown в блоки Portable Text для Sanity. Используется при миграции контента из устаревших CMS, импорте HTML или Markdown в Sanity,…
official