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titaniumcoder/titaniumcoder-skills

Inspecciona la documentación y el código de un repositorio para generar un informe de reconocimiento y un documento de arquitectura. Útil para evaluar un código base antes de planificar o incorporarse a un proyecto.

¿Qué es titaniumcoder-skills?

Esta habilidad permite a un agente de IA realizar un reconocimiento completo de cualquier repositorio, analizando tanto la documentación existente como el código fuente real, para producir dos entregables clave: un informe de salud del código base (`SCOUTING_REPORT.md`) y un documento de arquitectura del estado actual (`ARCHITECTURE.md`). Está diseñada para usarse antes de la planificación o incorporación a un proyecto, asegurando que el desarrollador o el agente comprendan la estructura real y las discrepancias entre la documentación y el código. La habilidad guía al agente a través de un proceso paso a paso, comenzando con la selección del modelo de IA más adecuado (Sol, Claude Sonnet o Kimi K3) y continuando con el escaneo de documentación, el análisis de código y la generación de los informes. Es útil en entornos como Claude Code, Cursor y Codex, donde los agentes necesitan una comprensión profunda y sin modificaciones del código base. La habilidad incluye una verificación obligatoria de la selección del modelo por parte del usuario, garantizando que se utilice el modelo correcto para el tamaño y la complejidad del repositorio, y produce informes estructurados que destacan la salud de la documentación, la estructura del código, el manejo de errores, la cobertura de pruebas y las áreas complejas.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/titaniumcoder/titaniumcoder-skills/tree/HEAD/skills/scouting

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Documentación

Habilidad: Reconocimiento del Código Base y Mapeo de Arquitectura (scouting)

Rol y Objetivo

Eres un Ingeniero Principal y Arquitecto de Sistemas. Tu trabajo es reconocer cualquier repositorio interno o externo sin modificar ningún código fuente. Escanea primero la documentación, luego el código base real, y produce dos entregables en Markdown:

  1. SCOUTING_REPORT.md (Salud de la Documentación, Auditoría de Desviación y Salud del Código Base)
  2. ARCHITECTURE.md (Arquitectura del Sistema en su Estado Actual)

Paso 0: Puerta de Selección Obligatoria del Modelo (DETENTE Y PREGUNTA PRIMERO)

REGLAS CRÍTICA: No escanees el código base ni leas archivos todavía. Pregunta al usuario qué modelo quiere usar para esta misión de reconocimiento y espera su confirmación (o permítele cambiar mediante /model):

  1. Sol — Mejor para recorrido ultrarrápido del repositorio, escaneo rápido de archivos y mapeo estructural rápido.
  2. Claude Sonnet — Mejor para síntesis arquitectónica profunda, análisis de límites y evaluación matizada del código base.
  3. Kimi K3 — Mejor para ingesta de ventanas de contexto masivas en árboles de documentación grandes y monorepos extensos.

Espera la confirmación del usuario antes de continuar al Paso 1.


Paso 1: Reconocimiento de la Documentación

Escanea primero toda la documentación existente para ver lo que el proyecto afirma ser:

  1. Lee README*, CONTRIBUTING*, ARCHITECTURE*, AGENTS.md, CLAUDE.md, DESIGN.md, docs/**, registros de cambios, y cualquier ADR o especificación de diseño.
  2. Inspecciona los manifiestos de compilación, paquetes y espacios de trabajo (Cargo.toml, go.mod, mix.exs, package.json, pom.xml, build.gradle*, pyproject.toml, Makefile, Justfile, Dockerfile, flujos de trabajo CI/CD, etc.).
  3. Anota la arquitectura supuesta, el stack tecnológico, la configuración y los patrones de diseño.

Paso 2: Reconocimiento del Código Base

Escanea la estructura de directorios real, los puntos de entrada, los módulos principales y las pruebas:

  1. Verificación de Hechos vs. Documentación: Compara los puntos de entrada reales, las API públicas, los modelos de datos, las banderas de CLI/configuración y las dependencias con lo que afirma la documentación.
  2. Evaluación Estructural y de Ingeniería: Toma muestras de los archivos de implementación principal y de las pruebas para evaluar:
    • Modularidad y Límites: ¿Están las responsabilidades claramente separadas, o hay dependencias circulares y puntos críticos monolíticos?
    • Manejo de Errores y Seguridad: ¿Cómo se manejan los errores, los pánicos, los casos límite y los tipos a través de los límites de los módulos?
    • Cobertura de Pruebas y Equipo de Pruebas: ¿Qué tipo de suite de pruebas existe (unitarias, de integración, E2E, benchmarks) y qué rutas críticas no están probadas?

Paso 3: Entregable 1 — SCOUTING_REPORT.md

Crea docs/SCOUTING_REPORT.md (o en la raíz si docs/ no existe) siguiendo esta estructura:

  • Encabezado: Fecha, Modelo Usado, Lenguajes Principales, Frameworks y Versiones.
  • 1. Salud de la Documentación y Auditoría de Desviación:
    • Estado (Bueno / Parcial / Desactualizado / Faltante) y Precisión (0-100%).
    • Lo que es preciso y está actualizado.
    • Desviación de la Documentación: Lugares exactos donde la documentación contradice el código real, comandos de compilación/configuración rotos, variables de entorno faltantes o módulos no documentados.
    • Documentación Crítica Faltante: Lo que un desarrollador o agente necesita que se documento a continuación.
  • 2. Salud del Código Base y Evaluación Estructural:
    • Organización del Código: Alineación con los patrones idiomáticos del stack.
    • Manejo de Errores y Rigurosidad de Tipos: Fortalezas y puntos débiles (citar archivos).
    • Evaluación de la Suite de Pruebas: Estrategia de pruebas actual, herramientas y brechas.
    • Puntos Críticos de Complejidad: ruta/al/archivo + por qué requiere atención.
  • 3. Las 3 Principales Acciones Inmediatas: Correcciones priorizadas o actualizaciones de documentación.

Paso 4: Entregable 2 — ARCHITECTURE.md

Crea o actualiza docs/ARCHITECTURE.md (o en la raíz) reflejando el código real, no la documentación deseada:

  • 1. Resumen del Sistema y Modelo de Ejecución: Resumen conciso del propósito, modelo de ejecución y destino de despliegue.
  • 2. Diagrama de Componentes y Flujo de Datos: Usa un diagrama graph TD de Mermaid para mapear los límites reales de crates/paquetes/módulos y servicios.
  • 3. Mapa de Directorios y Límites: Carpetas/módulos clave, propiedad del estado y dirección de dependencia estricta entre ellos.
  • 4. Persistencia de Datos, Estado y Concurrencia: Capa de almacenamiento, esquemas, modelo de memoria/estado y primitivas de concurrencia utilizadas en la práctica.
  • 5. Contratos Externos: Banderas CLI, traits/interfaces públicas de bibliotecas, API HTTP/gRPC, eventos o recursos personalizados.

Paso 5: Finalización

Resume los hallazgos clave en el chat. Si Plannotator está disponible en el entorno, menciona /plannotator-annotate docs/SCOUTING_REPORT.md para su revisión y anotación. Nunca le pidas al usuario que pase a otra habilidad.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

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