Yedi adet yapılandırılmış markdown dosyası oluşturarak mevcut kod tabanlarını haritalandırır, belgeler ve onboarding süreçleri için teknik bilgi sağlar.
- GitHub yıldızları
- 41.038
- Dosyalar
- 4
- Son commit
- 11 Kas 2026
- Lisans
- MIT
- İzin verilen araçlar
- —
acquire-codebase-knowledge skill ne işe yarar?
acquire-codebase-knowledge bir agent skill'dir. Yedi adet yapılandırılmış markdown dosyası oluşturarak mevcut kod tabanlarını haritalandırır, belgeler ve onboarding süreçleri için teknik bilgi sağlar.
Özet, skill'in SKILL.md dosyasından oluşturuldu.
acquire-codebase-knowledge skilli hakkında
Bu SKILL, geliştiricilerin adaptasyon süreçleri (onboarding) için mevcut kod tabanlarını haritalandırmayı ve belgelemeyi sağlar. Yeni bir repoyu, mimariyi veya teknik kısıtlamaları manuel inceleme yapmadan anlamak isteyen kullanıcılar için tasarlanmıştır. Bir agent, bir proje için haritalama, belgeleme veya onboarding bilgisi sağlama konusunda açıkça talep edildiğinde bu SKILL'i yüklemelidir.
Süreç, temel bir rapor oluşturmak için proje kök dizininden bir tarama betiği çalıştırılmasıyla başlar. Ardından SKILL, özel bir dizindeki yedi belirli markdown dosyasını doldurmak için kod tabanını inceler. Bu belgeler; teknoloji yığınını, dizin yapısını, mimari desenleri, kodlama standartlarını, harici entegrasyonları, test stratejilerini ve teknik endişeleri kapsar.
Genel dokümantasyon araçlarının aksine bu SKILL; kaynak dosyalarından, yapılandırma manifestlerinden ve terminal çıktılarından gelen doğrulanabilir kanıtlara dayanır. Bilinmeyen bilgiler için [TODO] ve insan niyetine ihtiyaç duyan kararlar için [ASK USER] gibi özel işaretçiler kullanarak varsayımda bulunmaktan kaçınır. 25'ten fazla dili destekler; çeşitli CI/CD süreçlerini, konteyner orkestrasyonunu ve güvenlik yapılandırmalarını tespit edebilir.
Bir agent bununla neler yapabilir
- 1Yeni bir repoya adaptasyon (Onboarding)Bir geliştiricinin yeni bir kod tabanını hızlıca anlamasına yardımcı olmak için eksiksiz bir dokümantasyon seti oluşturun.
- 2Hedef odaklı dokümantasyon görevleriKeşif sürecini tüm repo yerine test veya mimari gibi belirli alanlara odaklayın.
Skill'in SKILL.md dosyasından yazılmıştır. Her kullanım durumu oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
acquire-codebase-knowledge skill nasıl kurulur
Her komut, skill klasörünü istemcinin skills dizinine kopyalar. Yüklemek için istemciyi yeniden başlatın veya yeni bir oturum başlatın.acquire-codebase-knowledge skill'ini Claude Code uygulamasına kur
~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledgeacquire-codebase-knowledge skill'ini Claude Code (project) uygulamasına kur
.claude/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge .claude/skills/acquire-codebase-knowledgeacquire-codebase-knowledge skill'ini Codex uygulamasına kur
~/.agents/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.agents/skills/acquire-codebase-knowledgeacquire-codebase-knowledge skill'ini Gemini CLI uygulamasına kur
~/.gemini/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.gemini/skills/acquire-codebase-knowledgeacquire-codebase-knowledge skill'ini Claude.ai uygulamasına kur
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
Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 13 Kas 2026Tam rapor →Otomatik kontrollerimizi geçti. Bu bir güvenlik denetimi değil: bir ajanın çalıştırmasına izin vermeden önce betikleri okuyun. Kontroller nasıl çalışır
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirgithub/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/acquire-c ↗Geçti
- Açık kaynak lisansı (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Geçti
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗Geçti
- Betiklerde indir-çalıştır veya kimlik bilgisi hırsızlığı yok1 script read; no download-and-run, remote eval, base64 execution or credential uploadGeçti
- SKILL.md içinde gizli talimat yokNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acquire-c ↗Geçti
- Önceden izin verilen araçlar sınırlıNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acquire-c ↗Geçti
SKILL.md
GitHub'da görüntüleAcquire 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.
Bu becerideki dosyalar
4acquire-codebase-knowledge skill soruları
acquire-codebase-knowledge skill'ini Claude Code uygulamasına nasıl kurarım?
npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledge komutunu çalıştırın. Claude Code, skill'leri ~/.claude/skills (tüm projeler) veya .claude/skills (tek proje) konumundan yükler ve açıklaması görevle eşleştiğinde skill'i kullanır.
acquire-codebase-knowledge skill'ini hangi istemciler kullanabilir?
Agent Skills biçimini okuyan her istemci: Claude Code, Codex, Gemini CLI ve claude.ai (ZIP olarak yükleyin). Skill içindeki betikler yalnızca istemcinin kod çalıştırmaya izin verdiği yerlerde çalışır.
Bu SKILL hangi dosyaları oluşturur?
Bu SKILL, docs/codebase/ dizini altında yedi özel belge üretir: STACK.md, STRUCTURE.md, ARCHITECTURE.md, CONVENTIONS.md, INTEGRATIONS.md, TESTING.md ve CONCERNS.md.
SKILL bilinmeyen bilgileri veya belirsizlikleri nasıl ele alır?
Bilinmeyen kısımlar açıkça [TODO] ile işaretlenir; kullanıcı niyetine bağlı kararlar ise [ASK USER] olarak belirtilir.
Dokümantasyonu belirli bir alana odaklayabilir miyim?
Evet, belirli dokümantasyonlara öncelik vermek için 'architecture only' veya 'testing and concerns' gibi odak alanları belirtebilirsiniz.