data-structure-protocol

Présentation du skill data-structure-protocol

Ce que fait ce skill

Le skill data-structure-protocol aide un agent à construire et à parcourir DSP, une couche mémoire en graphe pour les bases de code. Il enregistre les modules, fonctions, imports, exports et les raisons pour lesquelles les liens existent, afin que le modèle puisse répondre à « qu’est-ce qui existe, qu’est-ce qui en dépend, et pourquoi » au lieu de deviner à partir des noms de fichiers seuls.

Qui devrait l’installer

Installez le skill data-structure-protocol si votre projet contient déjà un répertoire .dsp/, si vous devez initialiser DSP dans un dépôt, ou si vous voulez que l’agent fasse des modifications de code plus sûres en vérifiant d’abord le contexte structurel. Il est particulièrement utile pour les mainteneurs, les workflows de codage agentique et les dépôts où les frontières de dépendance comptent davantage que la documentation narrative.

En quoi il est différent

Ce n’est pas un simple habillage de prompt générique. Le skill data-structure-protocol s’appuie sur un modèle de stockage concret, une CLI et un workflow d’initialisation qui transforment de vrais fichiers en graphe d’entités. Cela le rend plus utile pour la prise de décision qu’un prompt ordinaire du type « comprendre ce dépôt », parce qu’il indique à l’agent quoi lire, quoi vérifier et quand ne pas enregistrer des imports morts.

Comment utiliser le skill data-structure-protocol

Installer et vérifier la structure du dépôt

Installez le skill data-structure-protocol avec :
npx skills add k-kolomeitsev/data-structure-protocol --skill data-structure-protocol

Après l’installation, vérifiez que le dépôt contient SKILL.md, references/ et scripts/dsp-cli.py. Le dépôt s’organise autour d’un workflow pratique avec bootstrap, operations et storage-format, donc ces fichiers comptent davantage qu’un simple survol du README dans un projet classique.

Donner une tâche concrète au skill

Le skill fonctionne mieux lorsque vous précisez l’état du dépôt et la tâche à accomplir. Un bon prompt inclut la racine du projet, l’existence ou non de .dsp/, et le type de modification envisagé. Par exemple : « Ce dépôt utilise DSP et je dois ajouter un nouveau module ; identifie d’abord les entités concernées, puis indique-moi quels fichiers et quels UID doivent être mis à jour. »

Pour data-structure-protocol usage, évitez les demandes vagues comme « aide-moi avec DSP ». Précisez plutôt si vous avez besoin d’un bootstrap, d’une navigation, de mises à jour ou d’un nettoyage. Le skill est optimisé pour les décisions structurelles, pas pour des conseils d’architecture généraux.

Lire d’abord les bons fichiers

Commencez par SKILL.md pour comprendre le prompt de l’agent et les règles de base. Lisez ensuite references/bootstrap.md pour le flux de bootstrap DFS, references/operations.md pour les commandes de création, mise à jour et lecture, et references/storage-format.md pour la structure des UID et des dossiers. Si vous comptez utiliser directement la CLI, examinez scripts/dsp-cli.py pour connaître le comportement réel des commandes et la gestion des cas limites.

Le workflow qui produit de meilleurs résultats

Un flux fiable pour data-structure-protocol guide est le suivant : confirmer les points d’entrée racine, lire les entités concernées, vérifier les imports utilisés dans le corps des fichiers, puis créer ou mettre à jour les enregistrements DSP. Quand vous demandez au modèle d’agir, donnez suffisamment de contexte source pour identifier le point d’entrée, la surface exportée et les modules dont les relations changent. C’est cette information que le protocole utilise pour garder le graphe exact.

FAQ du skill data-structure-protocol

Est-ce réservé aux projets qui utilisent déjà DSP ?

Non. Le skill est utile à la fois pour les projets .dsp/ existants et pour les travaux de bootstrap. Si le dépôt ne possède pas encore de graphe, data-structure-protocol peut tout de même guider la cartographie correcte des fichiers racine et des dépendances dans DSP.

Est-ce mieux qu’un prompt standard ?

En général oui, quand la structure compte. Un prompt classique peut résumer du code, mais data-structure-protocol est conçu pour préserver une mémoire structurelle durable : entités, imports, exports et raisons des liens. Si votre tâche dépend de relations exactes entre fichiers, le skill est mieux adapté qu’un prompt d’explication ponctuel.

Des débutants peuvent-ils l’utiliser ?

Oui, à condition de pouvoir identifier la racine du projet et décrire la modification souhaitée. La principale courbe d’apprentissage consiste à comprendre que DSP suit la structure du code, pas la documentation destinée aux humains. Si vous ne pouvez pas dire quels fichiers sont des points d’entrée ou quels imports sont réellement utilisés, le skill peut avoir besoin de plus de contexte sur le dépôt avant de pouvoir vous aider.

Quand ne faut-il pas l’utiliser ?

Passez data-structure-protocol si votre tâche concerne surtout l’édition de texte, le contenu d’interface, ou un petit script d’un seul fichier pour lequel la mémoire en graphe apporte peu de valeur. C’est aussi un mauvais choix si vous n’avez pas accès au code source, si vous ne pouvez pas inspecter l’arborescence du dépôt, ou si vous ne prévoyez pas de maintenir les métadonnées DSP après le premier passage.

Comment améliorer le skill data-structure-protocol

Fournir les entrées dont le graphe a besoin

Les meilleurs résultats avec data-structure-protocol skill viennent de références source précises : fichiers d’entrée, modules modifiés, et symbole ou import exact à ajouter ou supprimer. Si possible, nommez le fichier racine et le chemin concerné, par exemple src/app.py, lib/index.ts ou cmd/main.go, afin que l’agent puisse rattacher la mise à jour à la bonne entité.

Surveiller les modes d’échec fréquents

Le principal écueil consiste à traiter DSP comme de la documentation générique et à sauter l’étape de vérification. Un autre consiste à enregistrer des imports présents dans le bloc d’imports mais inutilisés dans le corps du fichier. La documentation bootstrap et operations montre que data-structure-protocol s’intéresse aux relations vérifiées : demandez donc au modèle de vérifier l’usage réel avant d’enregistrer les liens.

Itérer après le premier passage

Si la première réponse est trop large, resserrez le prompt sur une seule phase : bootstrap, recherche, lecture ou mise à jour. Pour data-structure-protocol for Skill Authoring, cela veut généralement dire : demander d’abord les entités concernées et les vérifications de limites, puis demander les opérations DSP exactes ou les modifications de fichiers. L’itération fonctionne mieux lorsque chaque étape a un objectif structurel clair et une seule zone du dépôt.