7개의 구조화된 markdown 파일을 생성하여 기존 코드베이스의 맵핑, 문서화 및 온보딩 정보를 제공합니다.
- GitHub 스타
- 41,038
- 파일
- 4
- 마지막 커밋
- 2026년 11월 11일
- 라이선스
- MIT
- 허용된 도구
- —
acquire-codebase-knowledge skill은 무엇을 하나요?
acquire-codebase-knowledge은(는) agent skill입니다. 7개의 구조화된 markdown 파일을 생성하여 기존 코드베이스의 맵핑, 문서화 및 온보딩 정보를 제공합니다.
skill의 SKILL.md에서 생성된 요약입니다.
acquire-codebase-knowledge skill 정보
이 SKILL은 개발자 온보딩을 위해 기존 코드베이스를 맵핑하고 문서화하는 작업을 수행합니다. 새로운 레포지토리, 아키텍처 또는 기술적 제약 사항을 수동 탐색 없이 이해해야 하는 사용자에게 적합합니다. 에이전트가 프로젝트의 맵핑, 문서화 또는 온보딩 정보 제공을 명시적으로 요청받았을 때 이 SKILL을 로드해야 합니다.
프로세스는 프로젝트 루트에서 스캔 스크립트를 실행하여 기본 보고서를 생성하는 것으로 시작합니다. 그 다음 SKILL이 코드베이스를 조사하여 전용 디렉토리에 7개의 특정 markdown 파일을 작성합니다. 이 문서들은 기술 스택, 디렉토리 구조, 아키텍처 패턴, 코딩 컨벤션, 외부 통합, 테스트 전략 및 기술적 고려 사항을 다룹니다.
일반적인 문서화 도구와 달리, 이 SKILL은 소스 파일, 설정 매니페스트 및 터미널 출력에서 얻은 검증 가능한 증거를 기반으로 합니다. 알 수 없는 정보에는 [TODO], 사람의 의도가 필요한 결정에는 [ASK USER]와 같은 특정 마커를 사용하여 추측을 방지합니다. 25개 이상의 언어를 지원하며 다양한 CI/CD 파이프라인, 컨테이너 오케스트레이션 및 보안 설정을 감지합니다.
agent가 수행할 수 있는 작업
- 1새로운 레포지토리 온보딩개발자가 새로운 코드베이스를 빠르게 이해할 수 있도록 전체 문서 세트를 생성합니다.
- 2대상 지정 문서화 작업 수행전체 레포지토리 대신 테스트나 아키텍처와 같은 특정 영역에 탐색 프로세스를 집중합니다.
skill의 SKILL.md를 기반으로 작성되었습니다. 모든 사용 사례는 해당 문서의 인용구와 대조 확인되었습니다.
acquire-codebase-knowledge skill 설치 방법
각 명령은 skill 폴더를 클라이언트의 skills 디렉터리에 복사합니다. 클라이언트를 재시작하거나 새 세션을 시작하여 로드하세요.Claude Code에 acquire-codebase-knowledge skill 설치
~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledgeClaude Code (project)에 acquire-codebase-knowledge skill 설치
.claude/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge .claude/skills/acquire-codebase-knowledgeCodex에 acquire-codebase-knowledge skill 설치
~/.agents/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.agents/skills/acquire-codebase-knowledgeGemini CLI에 acquire-codebase-knowledge skill 설치
~/.gemini/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.gemini/skills/acquire-codebase-knowledgeClaude.ai에 acquire-codebase-knowledge skill 설치
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
자동 검사
2026년 11월 13일에 실행됨전체 보고서 →자동 검사를 통과했습니다. 보안 감사는 아닙니다. 에이전트가 실행하기 전에 스크립트를 읽어 보세요. 검사 방식
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/acquire-c ↗통과
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스Last commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗통과
- 스크립트에 다운로드 후 실행이나 자격 증명 탈취가 없음1 script read; no download-and-run, remote eval, base64 execution or credential upload통과
- SKILL.md에 숨겨진 지침 없음No override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acquire-c ↗통과
- 사전 허용 도구가 제한됨No pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acquire-c ↗통과
SKILL.md
GitHub에서 보기Acquire 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.
이 스킬의 파일
4acquire-codebase-knowledge skill 질문
Claude Code에 acquire-codebase-knowledge skill을 어떻게 설치하나요?
npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledge를 실행합니다. Claude Code는 ~/.claude/skills(모든 프로젝트) 또는 .claude/skills(한 프로젝트)에서 skills를 로드하며, 설명이 작업과 일치할 때 skill을 사용합니다.
acquire-codebase-knowledge skill을 사용할 수 있는 클라이언트는 무엇인가요?
Agent Skills 형식을 읽는 모든 클라이언트(Claude Code, Codex, Gemini CLI, claude.ai(ZIP으로 업로드))가 사용할 수 있습니다. skill 내 스크립트는 클라이언트가 코드 실행을 허용하는 경우에만 실행됩니다.
이 SKILL은 어떤 파일을 생성하나요?
docs/codebase/ 디렉토리에 STACK.md, STRUCTURE.md, ARCHITECTURE.md, CONVENTIONS.md, INTEGRATIONS.md, TESTING.md, CONCERNS.md 등 7개의 특정 문서를 생성합니다.
알 수 없는 정보나 모호한 내용은 어떻게 처리하나요?
알 수 없는 정보는 [TODO]로 명시하며, 사용자 의도에 따라 결정이 필요한 사항은 [ASK USER]로 표시합니다.
특정 영역에 집중하여 문서화할 수 있나요?
네, 'architecture only' 또는 'testing and concerns'와 같이 집중할 영역을 지정하여 특정 문서의 우선순위를 높일 수 있습니다.