data-structure-protocol

Visão geral da skill data-structure-protocol

O que esta skill faz

A skill data-structure-protocol ajuda um agente a construir e navegar o DSP, uma camada de memória baseada em grafo para codebases. Ela registra módulos, funções, imports, exports e os motivos pelos quais os links existem, para que o modelo consiga responder “o que existe, do que depende e por quê” em vez de adivinhar só pelos nomes dos arquivos.

Para quem vale a pena instalar

Use a skill data-structure-protocol se o seu projeto já tem um diretório .dsp/, se você precisa inicializar o DSP em um repositório ou se quer que o agente faça mudanças de código mais seguras verificando o contexto estrutural primeiro. Ela é especialmente útil para maintainers, fluxos de trabalho de codificação agentic e repositórios em que fronteiras de dependência importam mais do que documentação em texto corrido.

Por que ela é diferente

Isso não é um wrapper genérico de prompt. A skill data-structure-protocol foi construída em torno de um modelo de armazenamento concreto, uma CLI e um fluxo de bootstrap que transforma arquivos reais em um grafo de entidades. Isso a torna mais útil para tomada de decisão do que um prompt comum de “entenda este repositório”, porque ela diz ao agente o que ler, o que verificar e quando não registrar imports mortos.

Como usar a skill data-structure-protocol

Instale e confirme o formato do repositório

Instale a skill data-structure-protocol com:
npx skills add k-kolomeitsev/data-structure-protocol --skill data-structure-protocol

Depois da instalação, confirme que o repositório contém SKILL.md, references/ e scripts/dsp-cli.py. O repositório apoia um fluxo prático em torno de bootstrap, operations e storage-format, então esses arquivos importam mais do que uma leitura rápida do README importaria em um projeto típico.

Dê à skill uma tarefa concreta

A skill funciona melhor quando você informa o estado do repositório e a tarefa a ser feita. Entradas boas incluem a raiz do projeto, se .dsp/ já existe e o tipo de mudança que você pretende fazer. Por exemplo: “Este repositório usa DSP e preciso adicionar um novo módulo; primeiro identifique as entidades afetadas e depois diga quais arquivos e UIDs precisam ser atualizados.”

Para data-structure-protocol usage, evite pedidos vagos como “me ajuda com DSP”. Em vez disso, especifique se você precisa de bootstrap, navegação, atualização ou limpeza. A skill é otimizada para decisões estruturais, não para aconselhamento amplo de arquitetura.

Leia primeiro os arquivos certos

Comece por SKILL.md para entender o prompt do agente e as regras centrais. Depois leia references/bootstrap.md para o fluxo de bootstrap em DFS, references/operations.md para comandos de create/update/read e references/storage-format.md para UID e estrutura de pastas. Se você pretende usar a CLI diretamente, examine scripts/dsp-cli.py para ver o comportamento real dos comandos e o tratamento de casos-limite.

Fluxo de trabalho que gera melhores resultados

Um fluxo confiável de data-structure-protocol guide é: confirmar os entrypoints da raiz, ler as entidades afetadas, verificar imports usados no corpo dos arquivos e então criar ou atualizar os registros do DSP. Ao pedir uma ação ao modelo, inclua contexto de origem suficiente para identificar o entrypoint, a superfície exportada e quaisquer módulos cujos relacionamentos estejam mudando. É essa informação que o protocolo usa para manter o grafo preciso.

FAQ da skill data-structure-protocol

Isso é só para projetos que já usam DSP?

Não. A skill é útil tanto para projetos existentes com .dsp/ quanto para trabalho de bootstrap. Se o repositório ainda não tem grafo, data-structure-protocol ainda pode orientar como mapear corretamente arquivos raiz e dependências para o DSP.

Isso é melhor do que um prompt normal?

Geralmente sim quando a estrutura importa. Um prompt comum pode resumir o código, mas data-structure-protocol foi projetada para preservar memória estrutural de longo prazo: entidades, imports, exports e motivos. Se a sua tarefa depende de relações precisas entre arquivos, a skill é uma escolha melhor do que um prompt avulso de explicação.

Iniciantes conseguem usar?

Sim, desde que consigam identificar a raiz do projeto e descrever a mudança que querem. A principal curva de aprendizado é entender que o DSP acompanha a estrutura do código, não a documentação voltada a humanos. Se você não consegue dizer quais arquivos são entrypoints ou quais imports realmente são usados, a skill pode precisar de mais contexto do repositório antes de ajudar.

Quando não devo usar?

Pule data-structure-protocol se a sua tarefa for majoritariamente edição de texto, copy de UI ou um script de teste de um único arquivo, em que a memória de grafo acrescenta pouco. Também é uma escolha ruim quando você não tem acesso ao source, não consegue inspecionar a árvore do repositório ou não pretende manter os metadados do DSP depois da primeira passada.

Como melhorar a skill data-structure-protocol

Forneça as entradas de que o grafo precisa

Os melhores resultados com data-structure-protocol skill vêm de referências de origem precisas: arquivos entrypoint, módulos alterados e o símbolo ou import específico que está sendo adicionado ou removido. Se possível, nomeie o arquivo raiz e o caminho afetado, como src/app.py, lib/index.ts ou cmd/main.go, para que o agente consiga mapear a atualização para a entidade correta.

Fique atento aos modos de falha comuns

O maior modo de falha é tratar o DSP como documentação genérica e pular a verificação. Outro é registrar imports que aparecem no bloco de imports, mas não são usados no corpo do arquivo. Os docs de bootstrap e operations mostram que data-structure-protocol se importa com relacionamentos verificados, então peça ao modelo para checar o uso real antes de registrar links.

Itere depois da primeira passada

Se a primeira resposta ficar ampla demais, restrinja o prompt a uma fase: bootstrap, search, read ou update. Para data-structure-protocol for Skill Authoring, isso normalmente significa: primeiro peça as entidades afetadas e as verificações de fronteira; depois peça as operações exatas do DSP ou as edições de arquivos. A iteração funciona melhor quando cada etapa tem um único objetivo estrutural claro e uma única área do repositório.