code-refactoring-context-restore
コードリファクタリングのコンテキストを復元
このスキルは、AI アシスタントが複雑なリファクタリングセッション全体でプロジェクトのコンテキストを回復・再構築するのを支援し、長期的なコード改善タスクを再開する際に継続性を確保し、情報の損失を最小限に抑えます。
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Utilisation de "code-refactoring-context-restore". Ruby on Rails のリファクタリングプロジェクトのコンテキストをどのように復元すればよいですか？
Résultat attendu:
Ruby on Rails プロジェクトの場合、以下の復元に注力してください：(1) データベーススキーマとマイグレーション - モデル間の関係を理解するために重要；(2) ルート設定 - コントローラー構造をマッピング；(3) Gemfile の依存関係 - 技術的な決定を明らかにする；(4) コントローラーロジック - コアビジネスロジックを特定。トークン予算に基づいて、ルートとスキーマから始めて増分的に復元し、その後コントローラーとモデルに拡張します。
Utilisation de "code-refactoring-context-restore". 大規模なコードベースにおける意味コンテキスト検索の最適なアプローチは何ですか？
Résultat attendu:
階層的な検索戦略を使用してください：(1) プロジェクト構造をトップレベルのコンテキストとして埋め込む；(2) コード埋め込みによるベクトル類似性検索を使用して意味検索を実行；(3) 0.75 のコサイン類似度閾値で関連性フィルタリングを適用；(4) 時間的減衰と歴史的決定の重みによって結果をランキング。このアプローチは、包括性とトークン効率のバランスを取ります。
Audit de sécurité
SûrStatic analysis flagged 16 external_commands patterns and 2 weak_crypto patterns. Evaluation reveals these are FALSE POSITIVES: The external_commands detections are markdown code examples (e.g., `context-restore project:ai-assistant --mode full`) used as documentation, not actual shell execution. The weak_crypto flags are references to cryptographic concepts in documentation text, not actual crypto implementation. This is a documentation/guide skill containing only instructional content and example code snippets.
Motifs détectés
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
中断されたリファクタリングセッションの再開
数日または数週間後に複雑なリファクタリングプロジェクトに戻る際、このスキルを使用して、アーキテクチャ上の決定、完了した変更、保留中のタスクを含む完全なコンテキストを再構築します。
既存のコードベースへの AI のオンボーディング
新しいチームメンバーまたは新しい AI セッションは、意味コンテキスト検索を通じて、プロジェクト構造、技術的な決定、現在の開発優先事項を迅速に理解できます。
プロジェクト間の知識伝達
意味コンテキストベクトルを抽出して適応させることで、関連するアーキテクチャパターンと決定をあるプロジェクトから別のプロジェクトに転送します。
Essayez ces prompts
コードリファクタリングプロジェクトのコンテキストを復元する必要があります。このプロジェクトは [language/framework] を使用しています。アーキテクチャの決定と最近の変更を含む意味コンテキストの取得について、ガイドしてください。
コンテキストウィンドウに制限があります。どのコンテキストコンポーネントを優先的に復元すべきか教えてください。[X] トークンの予算があり、[specific areas] をカバーする必要があります。
同じリファクタリングタスクで複数の AI エージェントを使用しています。各エージェントがプロジェクトの状態と決定履歴を一貫して理解できるように、コンテキストをどのように構造化すべきですか？
コードベースに関する競合する情報を含む可能性がある、異なるセッションからの 2 つのコンテキストスナップショットがあります。これらの競合を検出して解決するために、どのような戦略を使用できますか？
Bonnes pratiques
- 変更を行う前に、常に復元されたコンテキストを現在のコードベースの状態に対して検証する
- 精度を維持しながらトークン予算内に収めるために、増分的なコンテキストローディングを使用する
- コンテキストの完全性検証のために暗号化署名を実装する
Éviter
- 関連性フィルタリングなしで完全な履歴コンテキストを復元する - トークンオーバーフローにつながる
- コンテキストランキングにおける時間的減衰を無視する - 古い情報が優先される
- ライブコードベースの状態に対して検証せずにコンテキストが最新であると仮定する