Déboguez et inspectez les spécifications KGF — visualisez les résultats de tokenisation, les arbres syntaxiques et les arêtes extraites des fichiers sources. À utiliser lors de l'ajout ou de la correction de la prise en charge d'un langage ou lorsque la sortie d'analyse d'indexion semble erronée.
Cette compétence d'agent IA, associée à `trkbt10/indexion-kgf`, est conçue pour déboguer et inspecter les spécifications du Grammar Framework (KGF). Elle permet aux développeurs de visualiser les résultats de tokenisation, les arbres syntaxiques (parse trees) et les arêtes extraites directement à partir des fichiers sources. C'est un outil indispensable lors de l'ajout ou de la correction de la prise en charge d'un nouveau langage de programmation, ou lorsque l'analyse fournie par l'outil d'indexation `indexion` semble incorrecte. La compétence facilite l'inspection fine du processus d'analyse syntaxique, aidant à identifier rapidement les problèmes de grammaire ou de configuration dans les fichiers KGF. Elle s'intègre probablement avec des agents comme Claude Code ou d'autres outils de développement basés sur l'IA, offrant des commandes spécifiques pour déclencher le débogage et l'affichage des structures internes de l'analyseur. En fournissant une vue détaillée de chaque étape de l'analyse (tokenisation, construction de l'arbre, extraction d'arêtes), elle accélère le diagnostic des erreurs et le perfectionnement des grammaires linguistiques.
npx skills add https://github.com/trkbt10/indexion-skills/tree/main/skills/indexion-kgfInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Déboguez et inspectez les spécifications KGF — visualisez les résultats de tokenisation, les arbres syntaxiques et les arêtes extraites des fichiers sources. À utiliser lors de l'ajout ou de la correction de la prise en charge d'un langage ou lorsque la sortie d'analyse d'indexion semble erronée.
This repo contains 8 individual skills — each has its own dedicated page.
Generate and use a pre-edit structure brief so coding agents learn likely owners, consumer surfaces, and unsafe edit locations before implementing.
Documentation analysis — assess coverage, detect code-to-doc drift with plan reconcile, visualize dependencies with doc graph. Answers "what needs docs?" and "are docs still accurate?"
Detect and review name/content drift in code using `indexion identity audit`, then plan verified renames, moves, folder changes, or splits.
README construction — initialize template structure, generate per-package READMEs from doc comments, plan writing tasks, assemble root README from docs/ and package READMEs via doc.json config, and verify edits with `plan drift`.
After writing code, detect and clean up duplication at three levels — copy-paste blocks, cross-package shared code, unnecessary wrappers, and concept-level SoT violations. Detect with indexion, fix, and verify.
Generate SDD requirements from RFCs/specs and quantitatively verify implementation conformance. spec draft → spec align → spec verify → automated validation loop with codex/claude. Operate spec-to-impl drift gates as CI checks.
Split text into contextual chunks for RAG/embedding pipelines. Document segmentation and section extraction using window, tfidf, punctuation, or hybrid strategies chosen by intent.
Project wiki lifecycle — create pages, track source changes with ingest, update stale pages, lint structural integrity, detect code-to-doc drift with reconcile, and manage search indexes. A runbook for navigating and maintaining the wiki as an agent.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.