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Skill · Version 1.0.0

Quellcode-Repositories untersuchen

Prüft Implementierung, Abhängigkeiten und Tests eines festen Stands zur Begründung technischer Aussagen.

source-code-repository-inspection

Teammitglieder mit diesem Skill

Entdecke, wie der Skill hilft

Wann ist der Skill hilfreich?

Nutze diesen Skill für Bibliotheksbewertung jenseits der README oder wichtige Architekturannahmen.

Wobei hilft er dir?

  • Verfolgt öffentliche Eingänge durch Validierung, Zustand, Ein-/Ausgabe und Abbau.
  • Findet versteckte globale Zustände und Laufzeitbeschränkungen.
  • Prüft realistische Tests und relevante Versions- oder Fehlerhistorie.

Das könntest du fragen

Untersuche den Abbruchpfad dieser Streaming-Bibliothek mit genauen Quellen und verbleibenden Plattformannahmen. Verfolge Abbruch in festgelegter Revision von öffentlicher API bis Transportbereinigung. Führe einen kleinen Unterbrechungstest aus und benenne unbeobachtete Ressourcenfreigaben.

Ausführliche Dokumentation

Hier findest du die ursprüngliche Anleitung, Beispiele und Prüfschritte des Skills in ihrer Originalsprache.

Details…Weniger anzeigen

Source Code & Repository Inspection

A README describes what the author hoped to build; the source code and tests reveal what actually runs. Always verify critical technical claims in primary source code.

Workflow

  1. Pin the exact version and commit:
    • Record the repository URL, release tag or version, commit SHA, and inspection date for every finalist (owner/repo@<commit-sha> or vX.Y.Z).
    • Cite specific file paths and line ranges (path/to/file.ts#L42-L88) for every non-trivial architectural claim.
  2. Inspect the manifest and entry points first:
    • Read package.json / Cargo.toml / pyproject.toml / composer.json / go.mod:
      • Check exports / main / bin entry points, engine/runtime constraints, peer dependencies, and native addon hooks (binding.gyp, preinstall, postinstall).
      • Count and inspect direct and heavy transitive dependencies.
  3. Trace the critical path from public API to execution:
    • Follow the actual call graph of the feature we need:
      • Public API function -> input validation -> state/memory management -> I/O or subprocess boundary -> error handling and retries -> cleanup/disposal.
    • Check for hidden global singletons, blocking synchronous I/O, swallowed errors, hardcoded timeouts, or assumptions about filesystem/network access.
  4. Interrogate tests and examples for realism:
    • Read the test suite (test/, spec/, __tests__/):
      • Do tests exercise real edge cases, concurrency, malformed inputs, and failure recovery, or do they only mock out the hard parts?
      • Do example scripts work against current APIs, or are they broken artifacts from an older major version?
  5. Scan issues, PRs, and release notes for sharp edges:
    • Search open and recently closed issues/PRs for keywords matching our use case (memory leak, ESM, Windows, timeout, streaming, concurrency, breaking).
    • Distinguish between a finished, stable, small library (few recent commits because its scope is complete and bug-free) and an abandoned broken project (unanswered breaking bugs against current runtimes).

Anti-Patterns to Avoid

  • Claiming full codebase review after skimming two files: State explicitly which modules and code paths were inspected and which were not.
  • Treating dead or feature-flagged stubs as working features: Verify that exported functions are wired to real logic, not TODO placeholders or cloud-only endpoints.

Enthaltene Dateien 1

  • SKILL.md