acquire-codebase-knowledge

bởi github

Sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu rõ ràng để lập bản đồ, tài liệu hóa hoặc làm quen với một mã nguồn hiện có. Kích hoạt cho các lời nhắc như "lập bản đồ mã nguồn này", "tài liệu hóa…

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill acquire-codebase-knowledge

Acquire Codebase Knowledge

Produces seven populated documents in docs/codebase/ covering everything needed to work effectively on the project. Only document what is verifiable from files or terminal output — never infer or assume.

Output Contract (Required)

Before finishing, all of the following must be true:

  1. Exactly these files exist in docs/codebase/: STACK.md, STRUCTURE.md, ARCHITECTURE.md, CONVENTIONS.md, INTEGRATIONS.md, TESTING.md, CONCERNS.md.
  2. Every claim is traceable to source files, config, or terminal output.
  3. Unknowns are marked as [TODO]; intent-dependent decisions are marked [ASK USER].
  4. Every document includes a short "evidence" list with concrete file paths.
  5. Final response includes numbered [ASK USER] questions and intent-vs-reality divergences.

Workflow

Copy and track this checklist:

- [ ] Phase 1: Run scan, read intent documents
- [ ] Phase 2: Investigate each documentation area
- [ ] Phase 3: Populate all seven docs in docs/codebase/
- [ ] Phase 4: Validate docs, present findings, resolve all [ASK USER] items

Focus Area Mode

If the user supplies a focus area (for example: "architecture only" or "testing and concerns"):

  1. Always run Phase 1 in full.
  2. Fully complete focus-area documents first.
  3. For non-focus documents not yet analyzed, keep required sections present and mark unknowns as [TODO].
  4. Still run the Phase 4 validation loop on all seven documents before final output.

Phase 1: Scan and Read Intent

  1. Run the scan script from the target project root:

    python3 "$SKILL_ROOT/scripts/scan.py" --output docs/codebase/.codebase-scan.txt
    

    Where $SKILL_ROOT is the absolute path to the skill folder. Works on Windows, macOS, and Linux.

    Quick start: If you have the path inline:

    python3 /absolute/path/to/skills/acquire-codebase-knowledge/scripts/scan.py --output docs/codebase/.codebase-scan.txt
    
  2. Search for PRD, TRD, README, ROADMAP, SPEC, DESIGN files and read them.

  3. Summarise the stated project intent before reading any source code.

Phase 2: Investigate

Use the scan output to answer questions for each of the seven templates. Load references/inquiry-checkpoints.md for the full per-template question list.

If the stack is ambiguous (multiple manifest files, unfamiliar file types, no package.json), load references/stack-detection.md.

Phase 3: Populate Templates

Copy each template from assets/templates/ into docs/codebase/. Fill in this order:

  1. STACK.md — language, runtime, frameworks, all dependencies
  2. STRUCTURE.md — directory layout, entry points, key files
  3. ARCHITECTURE.md — layers, patterns, data flow
  4. CONVENTIONS.md — naming, formatting, error handling, imports
  5. INTEGRATIONS.md — external APIs, databases, auth, monitoring
  6. TESTING.md — frameworks, file organization, mocking strategy
  7. CONCERNS.md — tech debt, bugs, security risks, perf bottlenecks

Use [TODO] for anything that cannot be determined from code. Use [ASK USER] where the right answer requires team intent.

Phase 4: Validate, Repair, Verify

Run this mandatory validation loop before finalizing:

  1. Validate each doc against references/inquiry-checkpoints.md.
  2. For each non-trivial claim, confirm at least one evidence reference exists.
  3. If any required section is missing or unsupported:
  • Fix the document.
  • Re-run validation.
  1. Repeat until all seven docs pass.

Then present a summary of all seven documents, list every [ASK USER] item as a numbered question, and highlight any Intent vs. Reality divergences from Phase 1.

Validation pass criteria:

  • No unsupported claims.
  • No empty required sections.
  • Unknowns use [TODO] rather than assumptions.
  • Team-intent gaps are explicitly marked [ASK USER].

Gotchas

Monorepos: Root package.json may have no source — check for workspaces, packages/, or apps/ directories. Each workspace may have independent dependencies and conventions. Map each sub-package separately.

Outdated README: README often describes intended architecture, not the current one. Cross-reference with actual file structure before treating any README claim as fact.

TypeScript path aliases: tsconfig.json paths config means imports like @/foo don't map directly to the filesystem. Map aliases to real paths before documenting structure.

Generated/compiled output: Never document patterns from dist/, build/, generated/, .next/, out/, or __pycache__/. These are artefacts — document source conventions only.

.env.example reveals required config: Secrets are never committed. Read .env.example, .env.template, or .env.sample to discover required environment variables.

devDependencies ≠ production stack: Only dependencies (or equivalent, e.g. [tool.poetry.dependencies]) runs in production. Document linters, formatters, and test frameworks separately as dev tooling.

Test TODOs ≠ production debt: TODOs inside test/, tests/, __tests__/, or spec/ are coverage gaps, not production technical debt. Separate them in CONCERNS.md.

High-churn files = fragile areas: Files appearing most in recent git history have the highest modification rate and likely hidden complexity. Always note them in CONCERNS.md.


Anti-Patterns

❌ Don't✅ Do instead
"Uses Clean Architecture with Domain/Data layers." (when no such directories exist)State only what directory structure actually shows.
"This is a Next.js project." (without checking package.json)Check dependencies first. State what's actually there.
Guess the database from a variable name like dbUrlCheck manifest for pg, mysql2, mongoose, prisma, etc.
Document dist/ or build/ naming patterns as conventionsSource files only.

Enhanced Scan Output Sections

The scan.py script now produce the following sections in addition to the original output:

  • CODE METRICS — Total files, lines of code by language, largest files (complexity signals)
  • CI/CD PIPELINES — Detected GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI, etc.
  • CONTAINERS & ORCHESTRATION — Docker, Docker Compose, Kubernetes, Vagrant configs
  • SECURITY & COMPLIANCE — Snyk, Dependabot, SECURITY.md, SBOM, security policies
  • PERFORMANCE & TESTING — Benchmark configs, profiling markers, load testing tools

Use these sections during Phase 2 to inform investigation questions and identify tool-specific patterns.


Bundled Assets

AssetWhen to load
scripts/scan.pyPhase 1 — run first, before reading any code (Python 3.8+ required)

| references/inquiry-checkpoints.md | Phase 2 — load for per-template investigation questions | | references/stack-detection.md | Phase 2 — only if stack is ambiguous | | assets/templates/STACK.md | Phase 3 step 1 | | assets/templates/STRUCTURE.md | Phase 3 step 2 | | assets/templates/ARCHITECTURE.md | Phase 3 step 3 | | assets/templates/CONVENTIONS.md | Phase 3 step 4 | | assets/templates/INTEGRATIONS.md | Phase 3 step 5 | | assets/templates/TESTING.md | Phase 3 step 6 | | assets/templates/CONCERNS.md | Phase 3 step 7 |

Template usage mode:

  • Default mode: complete only the "Core Sections (Required)" in each template.
  • Extended mode: add optional sections only when the repo complexity justifies them.

Thêm skills từ github

console-rendering
github
Hướng dẫn sử dụng hệ thống kết xuất console dựa trên thẻ struct trong Go
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Tạo tệp hướng dẫn AI agent tùy chỉnh thông qua lệnh hướng dẫn AgentRC. Tạo ra tệp .github/copilot-instructions.md (mặc định, được khuyến nghị cho Copilot trong VS…)
official
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
official
add-educational-comments
github
Thêm các bình luận giáo dục vào các tệp mã để biến chúng thành tài liệu học tập hiệu quả. Điều chỉnh độ sâu giải thích và giọng điệu theo ba cấp độ kiến thức có thể cấu hình: sơ cấp, trung cấp và nâng cao. Tự động yêu cầu một tệp nếu không có tệp nào được cung cấp, với danh sách đánh số để chọn nhanh. Mở rộng tệp lên tới 125% chỉ bằng các bình luận giáo dục (giới hạn cứng: 400 dòng mới; 300 dòng cho tệp trên 1.000 dòng). Bảo toàn mã hóa tệp, kiểu thụt lề, tính đúng đắn cú pháp và...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa các tập lệnh tự động hóa Adobe Illustrator bằng ExtendScript (JavaScript/JSX). Sử dụng khi tạo hoặc sửa đổi các tập lệnh thao tác…
official
agent-governance
github
Các chính sách khai báo, phân loại ý định và nhật ký kiểm toán để kiểm soát quyền truy cập và hành vi công cụ của tác nhân AI. Các chính sách quản trị có thể kết hợp xác định công cụ được phép/bị chặn, bộ lọc nội dung, giới hạn tốc độ và yêu cầu phê duyệt — được lưu trữ dưới dạng cấu hình, không phải mã. Phân loại ý định ngữ nghĩa phát hiện các lời nhắc nguy hiểm (rò rỉ dữ liệu, leo thang đặc quyền, tiêm lời nhắc) trước khi thực thi công cụ bằng tín hiệu dựa trên mẫu. Trình trang trí quản trị cấp công cụ thực thi các ch
official
agent-owasp-compliance
github
Đánh giá các hệ thống AI agent dựa trên OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 — tiêu chuẩn ngành về tình trạng bảo mật agent.
official