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library-detection

Name: library-detection
Author: Consiliency

آمن ⚙️ الأوامر الخارجية📁 الوصول إلى نظام الملفات🌐 الوصول إلى الشبكة

Detectar tecnologías de proyecto a partir de manifiestos

Esta skill identifica el stack tecnológico de cualquier proyecto al escanear manifiestos de paquetes y archivos de configuración. Ayuda a los desarrolladores a comprender rápidamente dependencias, frameworks y herramientas de build sin investigación manual.

يدعم: Claude Codex Code(CC)

📊 69 كافٍ

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رفع في Claude

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فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "library-detection". Scan this project to identify its technology stack

النتيجة المتوقعة:

Idiomas: TypeScript, Python
Frameworks: React 18.2.0 (frontend), FastAPI 0.109.0 (backend)
Frameworks de pruebas: Vitest 1.2.0, pytest 7.4.0
Herramientas de build: Vite, uv
Bases de datos: PostgreSQL (via Prisma)
Proveedores de nube: Vercel
CI/CD: GitHub Actions

استخدام "library-detection". What test frameworks are used in this codebase

النتيجة المتوقعة:

Frameworks de pruebas detectados:
- Vitest 1.2.0 (JavaScript/TypeScript)
- pytest 7.4.0 (Python)
- React Testing Library (development dependency)

التدقيق الأمني

آمن

v5 • 1/16/2026

All 190 static findings are FALSE POSITIVES. This is a pure documentation skill containing only markdown files (SKILL.md, cookbook/manifest-parsing.md) with instructional content. The flagged 'external_commands' are example shell snippets in code blocks, not executable code. The 'weak cryptographic algorithm' findings refer to JSON Schema URL references, not crypto operations. The 'obfuscation' heuristic misinterpreted documentation examples as suspicious code. No executable code, network calls, file writes, or system access capabilities exist.

الملفات التي تم فحصها

732

الأسطر التي تم تحليلها

النتائج

إجمالي عمليات التدقيق

عوامل الخطر

⚙️ الأوامر الخارجية (174)

📁 الوصول إلى نظام الملفات (2)

cookbook/manifest-parsing.md:231 skill-report.json:6

🌐 الوصول إلى الشبكة (2)

skill-report.json:6 SKILL.md:152

تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →

درجة الجودة

الهندسة المعمارية

100

قابلية الصيانة

المحتوى

المجتمع

100

الأمان

الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Incorporación de nuevos miembros al equipo

Comprender rápidamente el stack tecnológico del proyecto al unirse a un nuevo codebase

Documentación automatizada

Generar documentación del stack e identificar automáticamente fuentes de documentación relevantes

Configuración del entorno

Identificar herramientas requeridas, frameworks de pruebas y sistemas de build para la configuración de CI/CD

جرّب هذه الموجهات

Escaneo básico de stack

Use library-detection to identify the technology stack of this project. List the languages, frameworks, test tools, and build systems found.

Verificación de frameworks

Run library-detection to confirm the frameworks and libraries used in this project. Check both production and development dependencies.

Descubrimiento de frameworks de pruebas

Use library-detection to identify all test frameworks and testing utilities in this project. Include version information where available.

Informe completo del stack

Execute library-detection with full detail. Output the complete stack analysis including languages, frameworks, databases, cloud providers, and CI/CD tools.

أفضل الممارسات

Verificar siempre los frameworks detectados contra los imports reales cuando la precisión sea crítica
Usar la variable OUTPUT_FORMAT para ajustarse a los requisitos de procesamiento downstream
Contrastar requirements.txt con pyproject.toml en proyectos Python

تجنب

Asumir el uso de frameworks sin revisar imports o configuración reales
Omitir el análisis de manifiestos en proyectos supuestamente simples
Reportar librerías sin verificar que realmente se usan en el codebase

الأسئلة المتكررة

¿Qué formatos de manifiesto de paquetes se admiten?

Admite package.json, pyproject.toml, requirements.txt, go.mod, Cargo.toml, pubspec.yaml, CMakeLists.txt, meson.build, pom.xml, build.gradle, Gemfile, composer.json.

¿Cuál es la profundidad máxima de escaneo?

La profundidad predeterminada es de 3 directorios. Se configura con la variable SCAN_DEPTH. Escaneos más profundos pueden afectar el rendimiento en monorepos grandes.

¿Esta skill puede integrarse con otras skills?

Sí. Otras skills pueden referenciar la salida de library-detection para descubrimiento de documentación, configuración de herramientas y enrutamiento de agentes basado en el stack detectado.

¿Se envían datos del proyecto a algún lugar?

No. Esta skill solo lee archivos de manifiesto locales y genera análisis. No se realizan llamadas de red y no se envían datos fuera del entorno local.

¿Por qué la detección omitió algunas dependencias?

Asegúrese de que los manifiestos existan en ubicaciones estándar. Algunas dependencias pueden importarse dinámicamente o definirse en archivos de lock que no se analizan directamente.

¿Cómo se compara esto con las herramientas de escaneo de dependencias?

Esta skill analiza la estructura de los manifiestos en lugar de archivos de lock. Proporciona una identificación rápida a nivel general adecuada para onboarding y documentación.

تفاصيل المطور

المؤلف

Consiliency

الترخيص

MIT

المستودع

https://github.com/Consiliency/treesitter-chunker/tree/main/.ai-dev-kit/skills/library-detection

مرجع

main

بنية الملفات

📁 cookbook/

📄 manifest-parsing.md

📄 SKILL.md