Erstellt Maps, Dokumentationen und Onboarding-Intelligence für bestehende Codebases durch das Generieren von sieben strukturierten Markdown-Dateien.
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- Letzter Commit
- 11. Nov. 2026
- Lizenz
- MIT
- Erlaubte Tools
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Was macht der acquire-codebase-knowledge Skill?
acquire-codebase-knowledge ist ein Agent Skill. Erstellt Maps, Dokumentationen und Onboarding-Intelligence für bestehende Codebases durch das Generieren von sieben strukturierten Markdown-Dateien.
Zusammenfassung erzeugt aus der SKILL.md des Skills.
Über den acquire-codebase-knowledge skill
Dieser Skill übernimmt das Mapping und die Dokumentation bestehender Codebases für das Developer Onboarding. Er ist für Nutzer gedacht, die ein neues Repository, dessen Architektur oder technische Constraints verstehen müssen, ohne alles manuell erkunden zu müssen. Ein Agent sollte diesen Skill laden, wenn er explizit darum gebeten wird, ein Projekt zu mappen, zu dokumentieren oder Onboarding-Intelligence bereitzustellen.
Der Prozess beginnt mit dem Ausführen eines Scan-Skripts aus dem Projekt-Root, um einen Basisbericht zu erstellen. Der Skill untersucht anschließend die Codebase, um sieben spezifische Markdown-Dateien in einem dedizierten Verzeichnis zu befüllen. Diese Dokumente decken den Tech-Stack, die Verzeichnisstruktur, Architekturmuster, Coding-Conventions, externe Integrations, Teststrategien und technische Concerns ab.
Im Gegensatz zu allgemeinen Dokumentationstools stützt sich dieser Skill auf verifizierbare Belege aus Source-Files, Config-Manifesten und Terminal-Output. Er vermeidet Annahmen, indem er spezifische Marker wie [TODO] für unbekannte Informationen und [ASK USER] für Entscheidungen nutzt, die menschliche Absichten erfordern. Er unterstützt über 25 Sprachen und erkennt verschiedene CI/CD-Pipelines, Container-Orchestrierung und Security-Configs.
Was ein agent damit machen kann
- 1Onboarding in ein neues RepositoryGeneriere einen vollständigen Satz an Dokumentation, um einem Developer zu helfen, eine neue Codebase schnell zu verstehen.
- 2Gezielte Dokumentationsaufgaben durchführenFokussiere den Discovery-Prozess auf spezifische Bereiche wie Testing oder Architektur, anstatt das gesamte Repo zu scannen.
Geschrieben basierend auf dem SKILL.md des skills. Jeder use case wurde gegen ein zitat daraus geprüft.
So installierst du den acquire-codebase-knowledge Skill
Jeder Befehl kopiert den Skill-Ordner in das Skills-Verzeichnis des Clients. Starte den Client neu oder beginne eine neue Session, um ihn zu laden.Den acquire-codebase-knowledge Skill in Claude Code installieren
~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledgeDen acquire-codebase-knowledge Skill in Claude Code (project) installieren
.claude/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge .claude/skills/acquire-codebase-knowledgeDen acquire-codebase-knowledge Skill in Codex installieren
~/.agents/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.agents/skills/acquire-codebase-knowledgeDen acquire-codebase-knowledge Skill in Gemini CLI installieren
~/.gemini/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.gemini/skills/acquire-codebase-knowledgeDen acquire-codebase-knowledge Skill in Claude.ai installieren
npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge acquire-codebase-knowledge && zip -r acquire-codebase-knowledge.zip acquire-codebase-knowledge # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → acquire-codebase-knowledge.zip
Automatisierte Checks
Geluften am 13. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Hat unsere automatischen Prüfungen bestanden. Das ist kein Sicherheitsaudit: Lesen Sie die Skripte, bevor ein Agent sie ausführt. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbargithub/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/acquire-c ↗Bestanden
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗Bestanden
- Keine Download-und-Ausführen-Muster oder Zugangsdatendiebstahl in Skripten1 script read; no download-and-run, remote eval, base64 execution or credential uploadBestanden
- Keine versteckten Anweisungen in SKILL.mdNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acquire-c ↗Bestanden
- Vorab erlaubte Tools sind eingeschränktNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acquire-c ↗Bestanden
SKILL.md
Auf GitHub ansehenAcquire 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:
- Exactly these files exist in
docs/codebase/:STACK.md,STRUCTURE.md,ARCHITECTURE.md,CONVENTIONS.md,INTEGRATIONS.md,TESTING.md,CONCERNS.md. - Every claim is traceable to source files, config, or terminal output.
- Unknowns are marked as
[TODO]; intent-dependent decisions are marked[ASK USER]. - Every document includes a short "evidence" list with concrete file paths.
- 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"):
- Always run Phase 1 in full.
- Fully complete focus-area documents first.
- For non-focus documents not yet analyzed, keep required sections present and mark unknowns as
[TODO]. - Still run the Phase 4 validation loop on all seven documents before final output.
Phase 1: Scan and Read Intent
-
Run the scan script from the target project root:
python3 "$SKILL_ROOT/scripts/scan.py" --output docs/codebase/.codebase-scan.txtWhere
$SKILL_ROOTis 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 -
Search for
PRD,TRD,README,ROADMAP,SPEC,DESIGNfiles and read them. -
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:
- STACK.md — language, runtime, frameworks, all dependencies
- STRUCTURE.md — directory layout, entry points, key files
- ARCHITECTURE.md — layers, patterns, data flow
- CONVENTIONS.md — naming, formatting, error handling, imports
- INTEGRATIONS.md — external APIs, databases, auth, monitoring
- TESTING.md — frameworks, file organization, mocking strategy
- 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:
- Validate each doc against
references/inquiry-checkpoints.md. - For each non-trivial claim, confirm at least one evidence reference exists.
- If any required section is missing or unsupported:
- Fix the document.
- Re-run validation.
- 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 dbUrl |
Check manifest for pg, mysql2, mongoose, prisma, etc. |
Document dist/ or build/ naming patterns as conventions |
Source 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
| Asset | When to load |
|---|---|
scripts/scan.py |
Phase 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.
Dateien in diesem Skill
4acquire-codebase-knowledge Skill-Fragen
Wie installiere ich den acquire-codebase-knowledge Skill in Claude Code?
Führe npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledge aus. Claude Code lädt Skills aus ~/.claude/skills (alle Projekte) oder .claude/skills (ein Projekt) und nutzt einen Skill, wenn seine Beschreibung zur Aufgabe passt.
Welche Clients können den acquire-codebase-knowledge Skill nutzen?
Jeder Client, der das Agent Skills-Format liest: Claude Code, Codex, Gemini CLI und claude.ai (als ZIP hochladen). Skripte im Skill laufen nur dort, wo der Client Codeausführung erlaubt.
Welche Dateien werden durch diesen Skill erstellt?
Der Skill erstellt sieben spezifische Dokumente im Verzeichnis docs/codebase/: STACK.md, STRUCTURE.md, ARCHITECTURE.md, CONVENTIONS.md, INTEGRATIONS.md, TESTING.md und CONCERNS.md.
Wie geht der Skill mit unbekannten Informationen oder Unklarheiten um?
Unbekannte Informationen werden explizit mit [TODO] markiert, und Entscheidungen, die von der Absicht des Nutzers abhängen, werden mit [ASK USER] gekennzeichnet.
Kann ich die Dokumentation auf einen bestimmten Bereich fokussieren?
Ja, du kannst einen Fokusbereich wie 'architecture only' oder 'testing and concerns' angeben, um die Dokumentation zu priorisieren.