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Integração de Código-Fonte (Onboarding)

Analise uma base de código desconhecida e gere um guia de integração estruturado, incluindo mapa de arquitetura, pontos de entrada principais, convenções e um CLAUDE.md inicial. Use ao ingressar em um novo projeto ou ao configurar o Claude Code pela primeira vez em um repositório.

O que é Integração de Código-Fonte (Onboarding)?

Esta skill, chamada 'Integração de Código-Fonte', automatiza o processo de compreensão de uma nova base de código, gerando documentação personalizada e um arquivo CLAUDE.md. Ela é ideal para desenvolvedores que estão ingressando em um novo time ou configurando o Claude Code em um projeto existente, reduzindo significativamente o tempo de ambientação. A skill funciona em quatro fases principais: reconhecimento (detecção de pacotes, frameworks, pontos de entrada e configurações), mapeamento de arquitetura (stack tecnológico, padrão de arquitetura, fluxo de dados), detecção de convenções (nomenclatura, código, git) e geração de artefatos (Guia de Integração e CLAUDE.md inicial). Ela utiliza comandos como Glob e Grep para evitar a leitura de todos os arquivos, focando apenas em sinais relevantes. A skill também respeita um CLAUDE.md existente, aprimorando-o em vez de substituí-lo, e marca convenções não detectadas como 'desconhecidas' para evitar suposições incorretas. Projetada para ferramentas como Claude Code e Cursor, esta skill é compatível com projetos de diversos ecossistemas (Node.js, Python, Go, Ruby, etc.) e gera saídas concisas e acionáveis, como o Guia de Integração e o CLAUDE.md, que são diretamente utilizáveis no repositório.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/codebase-onboarding

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Documentação

O que Integração de Código-Fonte (Onboarding) faz?

Analise sistematicamente uma base de código desconhecida e produza um guia de integração estruturado. Projetado para desenvolvedores que ingressam em um novo projeto ou configuram o Claude Code em um repositório existente pela primeira vez.

Quando Usar

  • Primeira vez abrindo um projeto com Claude Code
  • Ingressando em um novo time ou repositório
  • Usuário pergunta "ajude-me a entender esta base de código"
  • Usuário pede para gerar um CLAUDE.md para um projeto
  • Usuário diz "me integre" ou "explique este repositório"

Como Funciona

Fase 1: Reconhecimento

Colete sinais brutos sobre o projeto sem ler todos os arquivos. Execute estas verificações em paralelo:

1. Detecção de manifesto de pacotes
   → package.json, go.mod, Cargo.toml, pyproject.toml, pom.xml, build.gradle,
     Gemfile, composer.json, mix.exs, pubspec.yaml

2. Identificação de framework
   → next.config.*, nuxt.config.*, angular.json, vite.config.*,
     django settings, flask app factory, fastapi main, rails config

3. Identificação de ponto de entrada
   → main.*, index.*, app.*, server.*, cmd/, src/main/

4. Instantâneo da estrutura de diretórios
   → Top 2 níveis da árvore de diretórios, ignorando node_modules, vendor,
     .git, dist, build, __pycache__, .next

5. Detecção de configurações e ferramentas
   → .eslintrc*, .prettierrc*, tsconfig.json, Makefile, Dockerfile,
     docker-compose*, .github/workflows/, .env.example, configurações de CI

6. Detecção de estrutura de testes
   → tests/, test/, __tests__/, *_test.go, *.spec.ts, *.test.js,
     pytest.ini, jest.config.*, vitest.config.*

Fase 2: Mapeamento da Arquitetura

A partir dos dados de reconhecimento, identifique:

Stack Tecnológico

  • Linguagem(ns) e restrições de versão
  • Framework(s) e bibliotecas principais
  • Banco(s) de dados e ORMs
  • Ferramentas de build e bundlers
  • Plataforma de CI/CD

Padrão de Arquitetura

  • Monolito, monorepo, microsserviços ou serverless
  • Separação frontend/backend ou full-stack
  • Estilo de API: REST, GraphQL, gRPC, tRPC

Diretórios Chave Mapeie os diretórios de alto nível para seus propósitos:

src/components/  → Componentes de UI React
src/api/         → Manipuladores de rotas de API
src/lib/         → Utilitários compartilhados
src/db/          → Modelos e migrações de banco de dados
tests/           → Suítes de teste
scripts/         → Scripts de build e deploy

Fluxo de Dados Trace uma requisição desde a entrada até a resposta:

  • Onde a requisição entra? (roteador, manipulador, controlador)
  • Como é validada? (middleware, schemas, guards)
  • Onde está a lógica de negócio? (serviços, modelos, casos de uso)
  • Como alcança o banco de dados? (ORM, queries brutas, repositórios)

Fase 3: Detecção de Convenções

Identifique padrões que a base de código já segue:

Convenções de Nomenclatura

  • Nomenclatura de arquivos: kebab-case, camelCase, PascalCase, snake_case
  • Padrões de nomenclatura de componentes/classes
  • Nomenclatura de arquivos de teste: *.test.ts, *.spec.ts, *_test.go

Padrões de Código

  • Estilo de tratamento de erros: try/catch, tipos Result, códigos de erro
  • Injeção de dependência ou imports diretos
  • Abordagem de gerenciamento de estado
  • Padrões assíncronos: callbacks, promises, async/await, channels

Convenções Git

  • Nomenclatura de branches a partir de branches recentes
  • Estilo de mensagens de commit a partir de commits recentes
  • Fluxo de PR (squash, merge, rebase)
  • Se o repositório não tiver commits ou tiver apenas um histórico raso (ex.: git clone --depth 1), pule esta seção e anote "Histórico git indisponível ou muito raso para detectar convenções"

Fase 4: Gerar Artefatos de Integração

Produza duas saídas:

Saída 1: Guia de Integração

# Guia de Integração: [Nome do Projeto]

## Visão Geral
[2-3 frases: o que este projeto faz e a quem serve]

## Stack Tecnológico
<!-- Exemplo para um projeto Next.js — substitua pelo stack detectado -->
| Camada       | Tecnologia   | Versão |
|--------------|--------------|--------|
| Linguagem    | TypeScript   | 5.x    |
| Framework    | Next.js      | 14.x   |
| Banco de Dados | PostgreSQL  | 16     |
| ORM          | Prisma       | 5.x    |
| Testes       | Jest + Playwright | -   |

## Arquitetura
[Diagrama ou descrição de como os componentes se conectam]

## Pontos de Entrada Chave
<!-- Exemplo para um projeto Next.js — substitua pelos caminhos detectados -->
- **Rotas de API**: `src/app/api/` — manipuladores de rotas Next.js
- **Páginas de UI**: `src/app/(dashboard)/` — páginas autenticadas
- **Banco de Dados**: `prisma/schema.prisma` — fonte da verdade do modelo de dados
- **Configuração**: `next.config.ts` — configuração de build e runtime

## Mapa de Diretórios
[Diretório de alto nível → mapeamento de propósito]

## Ciclo de Vida da Requisição
[Trace uma requisição de API desde a entrada até a resposta]

## Convenções
- [Padrão de nomenclatura de arquivos]
- [Abordagem de tratamento de erros]
- [Padrões de teste]
- [Fluxo de trabalho Git]

## Tarefas Comuns
<!-- Exemplo para um projeto Node.js — substitua pelos comandos detectados -->
- **Executar servidor de dev**: `npm run dev`
- **Executar testes**: `npm test`
- **Executar linter**: `npm run lint`
- **Migrações de banco de dados**: `npx prisma migrate dev`
- **Build para produção**: `npm run build`

## Onde Olhar
<!-- Exemplo para um projeto Next.js — substitua pelos caminhos detectados -->
| Eu quero...                | Olhe em...                  |
|----------------------------|-----------------------------|
| Adicionar um endpoint de API | `src/app/api/`            |
| Adicionar uma página de UI  | `src/app/(dashboard)/`   |
| Adicionar uma tabela no banco | `prisma/schema.prisma`   |
| Adicionar um teste          | `tests/` correspondendo ao caminho da fonte |
| Alterar configuração de build | `next.config.ts`         |

Saída 2: CLAUDE.md Inicial

Gere ou atualize um CLAUDE.md específico do projeto com base nas convenções detectadas. Se CLAUDE.md já existir, leia-o primeiro e aprimore-o — preserve as instruções específicas do projeto existentes e indique claramente o que foi adicionado ou alterado.

# Instruções do Projeto

## Stack Tecnológico
[Resumo do stack detectado]

## Estilo de Código
- [Convenções de nomenclatura detectadas]
- [Padrões detectados a serem seguidos]

## Testes
- Executar testes: `[comando de teste detectado]`
- Padrão de teste: [convenção de nomenclatura de arquivo de teste detectada]
- Cobertura: [se configurado, o comando de cobertura]

## Build & Execução
- Dev: `[comando de dev detectado]`
- Build: `[comando de build detectado]`
- Lint: `[comando de lint detectado]`

## Estrutura do Projeto
[Diretório chave → mapa de propósito]

## Convenções
- [Estilo de commit se detectável]
- [Fluxo de PR se detectável]
- [Padrões de tratamento de erros]

Melhores Práticas

  1. Não leia tudo — o reconhecimento deve usar Glob e Grep, não Read em cada arquivo. Leia seletivamente apenas para sinais ambíguos.
  2. Verifique, não adivinhe — se um framework for detectado a partir da configuração, mas o código real usar algo diferente, confie no código.
  3. Respeite o CLAUDE.md existente — se já existir um, aprimore-o em vez de substituí-lo. Destaque o que é novo vs. existente.
  4. Seja conciso — o guia de integração deve ser escaneável em 2 minutos. Detalhes pertencem ao código, não ao guia.
  5. Sinalize desconhecidos — se uma convenção não puder ser detectada com confiança, diga isso em vez de adivinhar. "Não foi possível determinar o executor de testes" é melhor do que uma resposta errada.

Anti-Padrões a Evitar

  • Gerar um CLAUDE.md com mais de 100 linhas — mantenha o foco
  • Listar todas as dependências — destaque apenas aquelas que moldam como você escreve código
  • Descrever nomes de diretórios óbvios — src/ não precisa de explicação
  • Copiar o README — o guia de integração adiciona insights estruturais que o README não tem

Exemplos

Exemplo 1: Primeira vez em um novo repositório

Usuário: "Me integre a esta base de código" Ação: Execute o fluxo completo de 4 fases → produza Guia de Integração + CLAUDE.md Inicial Saída: Guia de Integração impresso diretamente na conversa, mais um CLAUDE.md escrito na raiz do projeto

Exemplo 2: Gerar CLAUDE.md para projeto existente

Usuário: "Gere um CLAUDE.md para este projeto" Ação: Execute as Fases 1-3, pule o Guia de Integração, produza apenas o CLAUDE.md Saída: CLAUDE.md específico do projeto com as convenções detectadas

Exemplo 3: Aprimorar CLAUDE.md existente

Usuário: "Atualize o CLAUDE.md com as convenções atuais do projeto" Ação: Leia o CLAUDE.md existente, execute as Fases 1-3, mescle as novas descobertas Saída: CLAUDE.md atualizado com adições claramente marcadas

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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