naming-analyzer

Descripción general de la skill naming-analyzer

La skill naming-analyzer es un asistente de revisión de código centrado en mejorar la calidad de los identificadores: variables, funciones, clases, archivos, campos de base de datos y nombres de API. Encaja especialmente bien para desarrolladores, reviewers y maintainers que ya tienen código escrito y quieren nombres más claros y consistentes sin tener que aplicar reglas de estilo manualmente, caso por caso.

Lo que naming-analyzer realmente te ayuda a hacer

La necesidad real que resuelve no es “generar nombres” de forma aislada. naming-analyzer te ayuda a revisar código existente, detectar identificadores poco claros o engañosos y proponer alternativas mejores que encajen con el lenguaje, el framework y los patrones de naming locales que ya usa el proyecto.

Usuarios y proyectos donde naming-analyzer encaja mejor

Esta skill resulta especialmente útil cuando estás:

• revisando pull requests por legibilidad
• limpiando código legado con nombres inconsistentes
• estandarizando una base de código mixta
• preparando un refactor en el que la deuda de naming dificulta la comprensión
• aplicando convenciones en código JavaScript/TypeScript o Python

Tiene especial sentido como flujo de naming-analyzer for Code Review, porque centra la atención en la calidad de los nombres en lugar de dar feedback amplio y poco enfocado.

Qué diferencia a naming-analyzer de un prompt genérico

Un prompt normal de “sugiere mejores nombres” suele devolver reemplazos opinables, pero superficiales. naming-analyzer está estructurado alrededor de una checklist repetible:

• analizar identificadores existentes en varias superficies del código
• marcar nombres vagos, inconsistentes, engañosos o que rompen convenciones
• comprobar convenciones de naming específicas del lenguaje
• explicar por qué un nombre sugerido es mejor

Esa estructura importa cuando buscas una revisión en la que puedas confiar, no solo un ejercicio creativo de renombrado.

Qué cubre bien naming-analyzer

Según las instrucciones de la skill, naming-analyzer revisa:

• variables y constantes
• funciones y métodos
• clases, interfaces y tipos
• archivos y directorios
• tablas y columnas de base de datos
• endpoints de API

También detecta problemas como abreviaturas poco claras, nombres de una sola letra fuera de contextos obvios de bucle, naming que no coincide con el comportamiento real y prefijos booleanos como is, has, can o should.

Limitaciones importantes antes de instalar naming-analyzer

Esta skill es ligera y se basa en instrucciones. No incluye parsers, reglas específicas del repositorio ni scripts de automatización dentro de la carpeta de la skill. Eso hace que naming-analyzer install sea sencillo, pero también significa que la calidad de la salida depende mucho del contexto de código que proporciones y de lo bien que definas el alcance del renombrado.

Si necesitas renombrados masivos seguros garantizados o refactors apoyados en AST, esta skill debe complementar tu IDE y tus linters, no sustituirlos.

Cómo usar la skill naming-analyzer

Pasos de instalación de naming-analyzer

Instálala desde el repositorio del toolkit:

npx skills add softaworks/agent-toolkit --skill naming-analyzer

Si tu entorno usa un flujo distinto de gestión de skills, añade la skill desde:

https://github.com/softaworks/agent-toolkit/tree/main/skills/naming-analyzer

Qué leer primero en el repositorio

No necesitas una visita larga por todo el repositorio. Empieza aquí:

1. skills/naming-analyzer/SKILL.md
2. skills/naming-analyzer/README.md

SKILL.md contiene la checklist operativa. README.md es útil para ver frases de activación, casos de uso previstos y ejemplos de cuándo debería invocarse la skill.

Qué entradas necesita la skill naming-analyzer

naming-analyzer usage funciona mejor cuando das algo más que identificadores sueltos. Incluye:

• el fragmento de código o el archivo
• lenguaje y framework
• qué se supone que hace el código
• si los nombres deben ser conservadores o más descriptivos
• convenciones locales del proyecto
• cualquier nombre que deba permanecer estable por motivos de API, DB o compatibilidad

Sin ese contexto, la skill puede mejorar el estilo, pero es posible que no capte la intención semántica.

Cómo convertir una petición vaga en un prompt sólido

Prompt débil:

“Suggest better names for these variables.”

Prompt mejor:

“Use naming-analyzer on this TypeScript service file. Review function, variable, and class names. Keep React and project conventions intact, prefer camelCase for functions and variables, PascalCase for types and components, and do not rename public API fields. For each issue, show current name, suggested replacement, and one-line reasoning.”

Ese alcance adicional reduce sugerencias ruidosas y protege los nombres visibles de cara al exterior.

Un flujo práctico de naming-analyzer

Una buena naming-analyzer guide para trabajo real se parece a esto:

1. empieza con un solo archivo o un solo PR, no con toda la base de código
2. pide los problemas agrupados por tipo de identificador
3. solicita sugerencias con explicación
4. revisa antes la precisión semántica que la consistencia de estilo
5. aplica los renombrados seguros en tus herramientas de código y luego vuelve a ejecutar la skill sobre el archivo actualizado

Esta secuencia evita nombres atractivos, pero incorrectos.

Mejores prompts de naming-analyzer para code review

Para naming-analyzer for Code Review, pide a la skill que separe los hallazgos en:

• mejoras claras para renombrar ahora
• desajustes de convención
• nombres ambiguos que necesitan confirmación del autor
• nombres técnicamente aceptables, pero que convendría estandarizar más adelante

Ese triaje es mucho más accionable que una lista plana de ideas de renombrado.

Convenciones de lenguaje que naming-analyzer ya conoce

Los documentos fuente cubren explícitamente:

• JavaScript/TypeScript:
  • camelCase para variables y funciones
  • PascalCase para clases e interfaces
  • UPPER_SNAKE_CASE para constantes
  • prefijos booleanos como is, has, can, should
• Python:
  • snake_case para variables y funciones
  • PascalCase para clases
  • UPPER_SNAKE_CASE para constantes

Si tu proyecto se desvía a propósito de estas convenciones, indícalo desde el principio o la skill optimizará hacia esos valores por defecto.

Qué puede revisar la skill más allá de los símbolos de código

Un detalle útil que muchos usuarios pasan por alto: naming-analyzer no se limita a variables y métodos. También puede revisar:

• nombres de archivos y directorios
• nombres de tablas y columnas de base de datos
• naming de endpoints de API

Eso la hace útil cuando el problema de naming atraviesa tanto el código de la aplicación como los límites del sistema.

Cómo debería verse una buena salida de naming-analyzer

Una respuesta sólida de la naming-analyzer skill debería incluir:

• el identificador problemático
• por qué es débil o inconsistente
• una o varias alternativas mejores
• la razón semántica o de convención detrás de la sugerencia
• cualquier advertencia cuando el renombrado pueda afectar a interfaces públicas

Si la salida es solo una lista de nombres de reemplazo sin explicación, pídele que justifique cada sugerencia.

Patrón de prompt que mejora los resultados

Usa una estructura como esta:

“Run naming-analyzer on the code below. Target: Python. Goal: improve readability without changing domain meaning. Check variables, functions, classes, and boolean names. Flag vague abbreviations, misleading names, and convention mismatches. Return a table with current_name, issue, suggested_name, reason, and rename_risk.”

Este formato hace que la primera pasada sea mucho más fácil de revisar y aplicar.

FAQ de la skill naming-analyzer

¿Vale la pena usar naming-analyzer si ya tengo un linter?

Sí, si tu problema es semántico y no de formato. Los linters suelen detectar incumplimientos de patrones; naming-analyzer resulta más útil cuando los nombres son técnicamente válidos, pero siguen siendo vagos, engañosos, inconsistentes o costosos de entender.

¿La skill naming-analyzer es apta para principiantes?

Sí. A menudo, los principiantes perciben que un nombre es flojo, pero no saben qué debería enfatizar una alternativa mejor. Esta skill ayuda porque conecta el comportamiento del código con las convenciones de naming y aporta razones, no solo reemplazos.

¿Cuándo encaja mal naming-analyzer?

Es mejor no usar naming-analyzer cuando:

• necesitas ejecutar renombrados masivos de forma automatizada
• no puedes compartir suficiente contexto del código
• los nombres están condicionados por contratos externos que no puedes cambiar
• el problema real es de arquitectura, no de naming

En esos casos, una revisión convencional o herramientas de refactor pueden ser más importantes.

¿Funciona naming-analyzer para repositorios completos?

Puede hacerlo, pero los prompts a escala de todo el repositorio suelen producir resultados superficiales. Empieza con un módulo, un directorio o un PR. La skill es mucho más fiable cuando el alcance es lo bastante acotado como para preservar el significado.

¿En qué se diferencia naming-analyzer de pedir simplemente “mejores nombres”?

La diferencia principal es la disciplina de revisión. La skill comprueba explícitamente convención, claridad, consistencia, semántica engañosa, calidad de abreviaturas y prefijos booleanos. Eso te da una revisión más sistemática que una lluvia de ideas libre.

¿Puedo usar naming-analyzer para APIs públicas y bases de datos?

Sí, pero con cuidado. La skill puede revisar nombres de endpoints, tablas y columnas, pero las sugerencias de renombrado en esas áreas pueden implicar costes de migración o de compatibilidad. Pídele que marque por separado los nombres de alto riesgo frente a las limpiezas internas de bajo riesgo.

Cómo mejorar la skill naming-analyzer

Dale a naming-analyzer el comportamiento, no solo el símbolo

La mejora más grande en los resultados llega cuando añades contexto de comportamiento. En lugar de pegar:

fn process(data)

añade:

“This function validates user-uploaded CSV rows, removes duplicates, and returns normalized records.”

Así la skill puede sugerir nombres ligados a la responsabilidad real, no a verbos genéricos.

Incluye explícitamente los patrones de naming del proyecto

Si tu repositorio usa patrones como:

• añadir el sufijo use a los React hooks
• prefijar booleanos con is o has
• reservar DTO o Model para determinadas capas
• usar abreviaturas de dominio de forma intencionada

indícalo antes de invocar la skill. De lo contrario, naming-analyzer puede sugerir nombres más limpios en abstracto, pero inconsistentes con la base de código.

Pide sugerencias conscientes del riesgo

Un prompt de mejora útil es:

“Use naming-analyzer and classify suggestions into safe internal renames, needs team review, and public contract risk.”

Esto mantiene la skill práctica en repositorios reales, donde no todos los buenos nombres compensan el coste del cambio.

Obliga a la skill a explicar los desajustes semánticos

Un fallo habitual es recibir nombres superficialmente más bonitos que aun así no encajan con el comportamiento. Evítalo pidiendo:

“Only suggest a rename if you can explain how the current name misrepresents what the code actually does.”

Ese filtro mejora la confianza y reduce cambios motivados solo por estilo.

Usa alternativas en paralelo para nombres ambiguos

Cuando un nombre puede destacar razonablemente más de un concepto, pide varias opciones:

“Provide 2-3 alternatives and explain what each one foregrounds.”

Esto es especialmente útil para métodos de servicio, entidades de dominio y utilidades de transformación de datos.

Mejora la primera salida con un formato de respuesta estructurado

Si la primera respuesta resulta desordenada, vuelve a ejecutar con campos como:

• identifier
• kind
• current_problem
• suggested_name
• reason
• confidence
• rename_risk

Una salida estructurada facilita aceptar, rechazar o escalar cada sugerencia.

Fallos habituales de naming-analyzer a los que conviene prestar atención

Incluso una buena naming-analyzer guide debería advertir sobre estos puntos:

• nombres excesivamente descriptivos que se vuelven difíciles de escanear
• verbos genéricos como handle, process, manage
• nombres que reflejan detalles de implementación en lugar del significado de negocio
• nombres perfectos según la convención, pero que siguen ocultando su propósito
• sugerencias que ignoran restricciones de compatibilidad externa

Revisa primero la precisión semántica y después el cumplimiento de estilo.

Itera después de la primera salida de naming-analyzer

La mejor forma de mejorar naming-analyzer usage es hacer una segunda pasada con un alcance más preciso. Por ejemplo:

1. primera pasada: identificar nombres débiles
2. segunda pasada: refinar solo los renombrados de mayor valor
3. tercera pasada: comprobar la consistencia después de los cambios

Esto funciona mejor que pedir de una sola vez un plan perfecto de renombrado para toda la base de código.

Combina la skill con tus herramientas de refactor

Usa naming-analyzer para el criterio y la generación de candidatos, y después aplica los cambios aceptados con la función de rename del IDE, ejecuciones de tests y comprobaciones de lint. Esa combinación te da mejores nombres sin arriesgar referencias rotas.

Lo que más suele importar a los usuarios

En la práctica, las mejoras de más valor suelen ser:

• nombres que ocultan efectos secundarios
• booleanos sin una semántica de verdad clara
• nombres de función engañosos
• patrones inconsistentes entre módulos similares
• abreviaturas que solo entienden quienes ya conocen el sistema

Si pides a naming-analyzer que priorice primero esas categorías, la salida se vuelve mucho más accionable.