Entwickler verlieren oft den Überblick, wenn sie mit unbekanntem Code arbeiten oder Änderungen vornehmen. Diese Funktion erkennt automatisch, wenn Kontext hilfreich wäre, und zeigt relevante Wissensgraph-Einträge, Code-Beziehungen, Abhängigkeiten und Tests an.
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開啟並開始使用
測試它
正在使用「code-context-finder」。 Finde Kontext für das auth_service-Modul
預期結果:
- Wissensgraph: 3 Entitäten gefunden (auth_decision, user_session, security_pattern)
- Importiert von: 5 Dateien (auth_handler.py:15, login_view.py:8, usw.)
- Tests: test_auth_service.py (12 Tests), integration_auth_test.py (3 Tests)
- Zugehörige Entscheidung: JWT für Session-Tokens verwenden (ADR-2024-001)
安全審計
安全Pure prompt-based skill with accompanying Python CLI script. The script safely reads Python files within specified directories to analyze code relationships. No network calls, no credential access, no code execution risks detected. Capabilities align with stated purpose.
風險因素
品質評分
你能建構什麼
Onboarding mit Kontext
Unbekannten Code verstehen, indem man verwandte Entitäten, Entscheidungen und Abhängigkeiten sieht, bevor man Änderungen vornimmt.
Sicheres Refactoring
Alle Aufrufer und Abhängigkeiten finden, bevor gemeinsam genutzte Module geändert werden, um downstream-Code nicht zu brechen.
Fehleruntersuchung
Fehlermuster durch verwandte Komponenten verfolgen unter Verwendung von Wissensgraph und Code-Beziehungen.
試試這些提示
Finde Kontext für die Datei, an der ich arbeite. Prüfe den Wissensgraph nach verwandten Entitäten und finde alle Dateien, die dieses Modul importieren.
Zeige mir alle Aufrufer, Abhängigkeiten und Tests für [module_name]. Was wird brechen, wenn ich das ändere?
Durchsuche den Wissensgraph nach ähnlichen Fehlern oder vergangenen Problemen. Finde den Code-Pfad zur betroffenen Komponente.
Finde alle architektonischen Entscheidungen bezüglich [feature]. Welche Muster wurden etabliert und warum?
最佳實務
- Kontext-Check ausführen, bevor ein gemeinsames oder Kern-Modul geändert wird
- Wissensgraph aktualisieren, wenn architektonische Entscheidungen getroffen werden
- Test-Abdeckung vor Refactoring prüfen, um Sicherheit zu gewährleisten
避免
- Änderungen vornehmen, ohne zuerst abhängige Dateien zu prüfen
- Frühere architektonische Entscheidungen im Wissensgraph ignorieren
- Code ändern, ohne zu verifizieren, dass Test-Abdeckung existiert
常見問題
Welche KI-Tools unterstützen diese Funktion?
Welche Dateitypen kann es analysieren?
Ändert sie meinen Code?
Sind meine Code-Daten sicher?
Warum wird nichts gefunden?
Wie unterscheidet sich das von Grep?
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授權
MIT
引用
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