data-structure-protocol

data-structure-protocol スキルの概要

このスキルでできること

data-structure-protocol スキルは、エージェントがコードベース向けのグラフ型メモリ層である DSP を構築し、たどれるようにするためのものです。モジュール、関数、import、export、そして「なぜそのリンクが存在するのか」という理由まで記録するので、モデルはファイル名だけから推測するのではなく、「何が存在するのか、何に依存しているのか、なぜそうなのか」に答えられるようになります。

どんな人にインストール向きか

すでにプロジェクトに .dsp/ ディレクトリがある場合、リポジトリに DSP を立ち上げたい場合、あるいは構造的な文脈を先に確認して、より安全にコード変更したい場合に data-structure-protocol スキルを使ってください。特に、メンテナー、エージェント駆動のコーディングワークフロー、そして文書より依存境界のほうが重要なリポジトリで効果を発揮します。

ほかと何が違うのか

これは一般的なプロンプトラッパーではありません。data-structure-protocol スキルは、具体的なストレージモデル、CLI、そして実ファイルをエンティティグラフに変換するブートストラップ手順を前提に作られています。そのため、単なる「このリポジトリを理解して」というプロンプトよりも意思決定に使いやすく、エージェントに「何を読むべきか」「何を検証すべきか」「どの時点で使われていない import を登録しないべきか」を明確に示します。

data-structure-protocol スキルの使い方

インストールしてリポジトリ構成を確認する

data-structure-protocol スキルは次のコマンドでインストールします。
npx skills add k-kolomeitsev/data-structure-protocol --skill data-structure-protocol

インストール後は、リポジトリに SKILL.md、references/、scripts/dsp-cli.py があることを確認してください。このリポジトリは bootstrap、operations、storage-format を軸にした実用的なワークフローを想定しているため、通常のプロジェクトなら README を軽く流し読む以上に、これらのファイルが重要になります。

スキルには具体的な作業を渡す

このスキルは、リポジトリの状態とやるべき作業を具体的に伝えたときに最もよく機能します。たとえば、プロジェクトルート、.dsp/ がすでに存在するかどうか、実施したい変更の種類を含めるとよいです。例: 「このリポジトリは DSP を使っています。新しいモジュールを追加したいので、まず影響を受けるエンティティを特定し、そのうえで更新が必要なファイルと UID を教えてください。」

data-structure-protocol usage では、「DSP について助けて」といった曖昧な依頼は避けてください。必要なのが bootstrap なのか、ナビゲーションなのか、更新なのか、クリーンアップなのかを明示するほうが有効です。このスキルは広いアーキテクチャ助言よりも、構造上の判断に最適化されています。

先に読むべきファイル

まず SKILL.md を読み、エージェント向けプロンプトと基本ルールを把握してください。次に、DFS の bootstrap フローは references/bootstrap.md、create/update/read コマンドは references/operations.md、UID とフォルダ構造は references/storage-format.md を確認します。CLI を直接使う予定なら、実際のコマンド挙動と例外処理を把握するために scripts/dsp-cli.py も見てください。

より良い出力につながるワークフロー

信頼できる data-structure-protocol guide の流れは、ルートのエントリポイントを確認し、影響を受けるエンティティを読み、ファイル本文で使われている import を検証し、そのあとで DSP レコードを作成または更新する、というものです。モデルに作業を依頼するときは、エントリポイント、export されている面、関係が変わるモジュールを特定できるだけのソース文脈を十分に含めてください。プロトコルがグラフの整合性を保つために使うのは、その情報です。

data-structure-protocol スキル FAQ

これはすでに DSP を使っているプロジェクト専用ですか？

いいえ。既存の .dsp/ プロジェクトにも、bootstrap 作業にも役立ちます。まだグラフがないリポジトリでも、data-structure-protocol はルートファイルと依存関係を DSP に正しく写し取る方法を案内できます。

通常のプロンプトより優れていますか？

構造が重要な場合は、たいていそうです。通常のプロンプトはコードを要約できますが、data-structure-protocol はエンティティ、import、export、そしてその理由という長期的な構造メモリを保持するよう設計されています。作業に正確なファイル横断の関係が必要なら、一回きりの説明用プロンプトよりこのスキルのほうが適しています。

初心者でも使えますか？

はい。プロジェクトルートを特定でき、変更したい内容を説明できるなら使えます。主な学習ポイントは、DSP が人間向けのドキュメントではなくコード構造を追跡する点を理解することです。どのファイルがエントリポイントなのか、どの import が実際に使われているのかを判断できない場合は、スキルが助ける前に、もう少しリポジトリ文脈が必要になることがあります。

使わないほうがいいのはどんなときですか？

作業がほぼ文章編集、UI コピー、または 1 ファイルの小さなスクリプトで、グラフ型メモリの価値が小さいなら、data-structure-protocol は飛ばして構いません。また、ソースにアクセスできない、リポジトリツリーを確認できない、あるいは最初の処理後に DSP メタデータを保守する予定がない場合も、相性はよくありません。

data-structure-protocol スキルを改善する方法

グラフに必要な入力を渡す

data-structure-protocol skill の成果を高めるには、エントリポイントファイル、変更対象モジュール、追加・削除される具体的なシンボルや import など、正確なソース参照が必要です。可能であれば、src/app.py、lib/index.ts、cmd/main.go のようにルートファイルと対象パスを明示してください。そうすることで、エージェントは更新内容を適切なエンティティに対応付けられます。

よくある失敗パターンに注意する

最大の失敗パターンは、DSP を一般的なドキュメント扱いにして検証を省くことです。もう一つは、import ブロックにはあるがファイル本文では使われていない import を登録してしまうことです。bootstrap と operations の文書が示しているように、data-structure-protocol は検証済みの関係を重視します。リンクを記録する前に、実際の使用状況を確認するようモデルに指示してください。

最初の出力のあとで反復する

最初の結果が広すぎる場合は、プロンプトを 1 フェーズに絞ってください。bootstrap、search、read、update のいずれかです。data-structure-protocol for Skill Authoring では、まず影響を受けるエンティティと境界チェックを依頼し、そのあとで必要な DSP 操作やファイル編集を依頼する、という流れが一般的です。各ステップに明確な構造上の目的と 1 つのリポジトリ領域があるとき、反復は最も効果的に機能します。