building-java-knowledge-graph

tarafından microsoft

JVM projelerini (Java/Kotlin/Scala/Groovy) analiz eder ve tree-sitter ayrıştırması ile bilgi grafikleri oluşturur. Ana bilgisayarda Python 3 ve bir JVM projesi gerektirir…

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

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development