data-structure-protocol

Descripción general de la skill data-structure-protocol

Qué hace esta skill

La skill data-structure-protocol ayuda a un agente a construir y navegar DSP, una capa de memoria basada en grafos para codebases. Registra módulos, funciones, imports, exports y los motivos por los que existen los enlaces, de modo que el modelo pueda responder “qué existe, de qué depende y por qué” en vez de inferirlo solo por los nombres de archivo.

Quién debería instalarla

Usa la skill data-structure-protocol si tu proyecto ya tiene un directorio .dsp/, si necesitas inicializar DSP en un repo, o si quieres que el agente haga cambios de código más seguros comprobando primero el contexto estructural. Es especialmente útil para maintainers, flujos de trabajo de coding agentic y repos en los que los límites de dependencias importan más que la documentación en prosa.

Por qué es diferente

No es un wrapper genérico de prompts. La skill data-structure-protocol está construida alrededor de un modelo de almacenamiento concreto, una CLI y un flujo de inicialización que convierte archivos reales en un grafo de entidades. Eso la hace más útil para tomar decisiones que un prompt normal de “entiende este repo”, porque le indica al agente qué leer, qué verificar y cuándo no registrar imports huérfanos.

Cómo usar la skill data-structure-protocol

Instala y confirma la forma del repo

Instala la skill data-structure-protocol con:
npx skills add k-kolomeitsev/data-structure-protocol --skill data-structure-protocol

Después de la instalación, confirma que el repo contiene SKILL.md, references/ y scripts/dsp-cli.py. El repositorio está pensado para un flujo práctico en torno a bootstrap, operations y storage-format, así que esos archivos importan más que una lectura rápida del README en un proyecto típico.

Dale a la skill una tarea concreta

La skill funciona mejor cuando indicas el estado del repo y la tarea que quieres resolver. Un buen input incluye la raíz del proyecto, si .dsp/ ya existe y el tipo de cambio que planeas hacer. Por ejemplo: “Este repo usa DSP y necesito añadir un nuevo módulo; primero identifica las entidades afectadas y luego dime qué archivos y UIDs hay que actualizar”.

Para data-structure-protocol usage, evita solicitudes vagas como “ayúdame con DSP”. En su lugar, especifica si necesitas bootstrap, navegación, actualizaciones o limpieza. La skill está optimizada para decisiones estructurales, no para consejos amplios de arquitectura.

Lee primero los archivos correctos

Empieza por SKILL.md para entender el prompt del agente y las reglas básicas. Después lee references/bootstrap.md para el flujo de bootstrap con DFS, references/operations.md para los comandos de create/update/read y references/storage-format.md para la estructura de UIDs y carpetas. Si piensas usar la CLI directamente, revisa scripts/dsp-cli.py para ver el comportamiento real de los comandos y el manejo de casos límite.

Flujo de trabajo que produce mejores resultados

Un flujo fiable de data-structure-protocol guide es: confirmar los entrypoints raíz, leer las entidades afectadas, verificar los imports usados en el cuerpo de los archivos y luego crear o actualizar los registros DSP. Al pedirle al modelo que actúe, incluye suficiente contexto fuente para identificar el entrypoint, la superficie exportada y los módulos cuyas relaciones están cambiando. Esa es la información que usa el protocolo para mantener el grafo correcto.

Preguntas frecuentes sobre la skill data-structure-protocol

¿Solo sirve para proyectos que ya usan DSP?

No. La skill es útil tanto para proyectos .dsp/ existentes como para tareas de bootstrap. Si el repo todavía no tiene un grafo, data-structure-protocol puede seguir guiando cómo mapear correctamente los archivos raíz y las dependencias en DSP.

¿Es mejor que un prompt normal?

Por lo general, sí cuando la estructura importa. Un prompt normal puede resumir código, pero data-structure-protocol está diseñada para conservar memoria estructural a largo plazo: entidades, imports, exports y motivos. Si tu tarea depende de relaciones precisas entre archivos, la skill encaja mejor que un prompt de explicación puntual.

¿Pueden usarla personas principiantes?

Sí, si pueden identificar la raíz del proyecto y describir el cambio que quieren hacer. La principal curva de aprendizaje está en entender que DSP sigue la estructura del código, no la documentación orientada a personas. Si no puedes decir qué archivos son entrypoints o qué imports se usan realmente, es posible que la skill necesite más contexto del repositorio antes de ayudarte.

¿Cuándo no debería usarla?

Omite data-structure-protocol si tu tarea es sobre todo edición de texto, copy para UI o un script de juguete de un solo archivo en el que la memoria de grafo aporte poco. También encaja mal cuando no tienes acceso al código fuente, no puedes inspeccionar el árbol del repo o no planeas mantener los metadatos DSP después de la primera pasada.

Cómo mejorar la skill data-structure-protocol

Proporciona las entradas que necesita el grafo

Los mejores resultados con data-structure-protocol skill llegan cuando das referencias fuente precisas: archivos de entrypoint, módulos modificados y el símbolo o import concreto que se añade o se elimina. Si puedes, nombra el archivo raíz y la ruta afectada, como src/app.py, lib/index.ts o cmd/main.go, para que el agente pueda mapear la actualización a la entidad correcta.

Vigila los modos de fallo comunes

El fallo más habitual es tratar DSP como documentación genérica y saltarse la verificación. Otro es registrar imports que están en el bloque de imports pero no se usan en el cuerpo del archivo. La documentación de bootstrap y operations muestra que data-structure-protocol se basa en relaciones verificadas, así que pide al modelo que compruebe el uso real antes de registrar enlaces.

Itera después de la primera pasada

Si la primera respuesta es demasiado amplia, acota el prompt a una sola fase: bootstrap, búsqueda, lectura o actualización. Para data-structure-protocol for Skill Authoring, eso normalmente significa: primero pide entidades afectadas y comprobaciones de límites, y luego pide las operaciones DSP exactas o las ediciones de archivos. Iterar funciona mejor cuando cada paso tiene un único objetivo estructural claro y un área del repo bien definida.