improve-codebase-architecture

tarafından sanity-io

Bir kod tabanını keşfederek mimari iyileştirme fırsatlarını bulun, sığ modülleri derinleştirerek kod tabanını daha test edilebilir hale getirmeye odaklanın. Şu durumlarda kullanın…

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.

sanity-io tarafından daha fazla skill

sanity-migration
sanity-io
Diğer CMS ve içerik sistemlerinden Sanity’ye geçişleri planlar, uygular ve gözden geçirir. AEM, Adobe Experience Manager, Contentful, Strapi, Webflow, WordPress, Payload, Drupal, Markdown/MDX/frontmatter dosyaları, WXR/XML dışa aktarımları, CMS API’leri, veritabanı dökümleri, statik HTML’den Sanity’ye geçiş veya platform değişikliği yaparken ya da çıkarma, dönüştürme, Portable Text çevirisi, varlık geçişi, yönlendirmeler, doğrulama ve kesinti iş akışları tasarlarken kullanın.
officialdevelopmentdatabase
create-agent-with-sanity-context
sanity-io
Sanity içeriğine Agent Context aracılığıyla yapılandırılmış erişime sahip AI ajanları oluşturun. Sanity destekli bir sohbet robotu kurarken, bir AI asistanını Sanity'ye bağlarken kullanın…
official
dial-your-context
sanity-io
Sanity Agent Context MCP için Talimatlar alanı içeriği oluşturmaya yönelik etkileşimli oturum. Kullanıcıların aracı bağlamını ayarlamaktan, iyileştirmekten bahsettiği durumlarda bu beceriyi kullanın…
official
optimize-agent-prompt
sanity-io
Sanity Agent Context ajanınızı rehberli konuşma yoluyla ayarlayın. Keşif verilerini üretime hazır talimatlara dönüştürür ve bir sistem istemi oluşturur…
official
shape-your-agent
sanity-io
Sanity Agent Context MCP tarafından desteklenen bir AI ajanı için sistem istemini oluşturmaya yönelik etkileşimli oturum. Kullanıcılar ajan kişiliğini tanımlamak istediğinde bu beceriyi kullanın,…
official
content-experimentation-best-practices
sanity-io
Dönüşüm ve etkileşimi artırmak için içerik deneyleri tasarlama, yürütme ve analiz etme konusunda yapılandırılmış rehberlik. Hipotez çerçeveleri, metrik seçimi, örneklem büyüklüğü hesaplama ve A/B ile çok değişkenli deneylerde istatistiksel anlamlılık testini kapsar. Sonuçları yorumlamak için p-değerleri, güven aralıkları, güç analizi ve Bayes yöntemleri hakkında ayrıntılı kaynaklar sunar. Varyantları alan düzeyinde yönetmek ve harici bağlantı kurmak için CMS entegrasyon modelleri sağlar...
official
content-modeling-best-practices
sanity-io
Yapılandırılmış içerik modelleme rehberliği: şema tasarımı, yeniden kullanılabilirlik ve çok kanallı dağıtım için. Temel prensipleri kapsar: içeriği sayfa yerine veri olarak ele almak, tek doğruluk kaynağını korumak, gelecekteki kanallar için tasarlamak ve editör iş akışlarını optimize etmek. Referanslar ile gömülü nesneler arasında karar çerçeveleri, endişelerin ayrıştırılması ve içerik yeniden kullanım desenleri sunar. Düz, hiyerarşik ve yönlü yaklaşımlar için taksonomi ve sınıflandırma rehberliği sağlar. Şunlar için geçerlidir...
official
portable-text-conversion
sanity-io
HTML ve Markdown içeriğini Sanity için Portable Text bloklarına dönüştürün. Eski CMS'lerden içerik taşırken, HTML veya Markdown'ı Sanity'ye aktarırken kullanın.
official