affaan-m/ECC

codebase-onboarding

分析一个陌生的代码库,并生成一个结构化的入门指南,包括架构图、关键入口点、规范和一个起始的CLAUDE.md文件。适用于加入新项目或首次在代码仓库中设置Claude Code时。

76CollectingClaude CodeRuns scripts
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npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/zh-CN/skills/codebase-onboarding"
Automated source guide

Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026

Reorganized from the pinned upstream SKILL.md

Turn codebase-onboarding's source instructions into a guide you can follow

According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: 系统性地分析一个不熟悉的代码库,并生成结构化的入门指南。专为加入新项目的开发者或首次在现有仓库中设置 Claude Code 的用户设计。

npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/zh-CN/skills/codebase-onboarding"
Check the pinned source

Best fit

  • 分析一个陌生的代码库,并生成一个结构化的入门指南,包括架构图、关键入口点、规范和一个起始的CLAUDE.md文件。适用于加入新项目或首次在代码仓库中设置Claude Code时。

Bring this context

  • A concrete task that matches the documented purpose of codebase-onboarding.
  • The files, examples, or context the task depends on.
  • Your constraints, target environment, and definition of done.

Expected outputs

  • A result that follows the pinned codebase-onboarding instructions.
  • A concise record of assumptions, inputs used, and unresolved questions.
  • A final check against the source workflow and relevant permission signals.

Key source sections

Read codebase-onboarding through these 5 source sections

Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.

01

使用时机

首次使用 Claude Code 打开项目时 加入新团队或新仓库时 用户询问“帮我理解这个代码库” 用户要求为项目生成 CLAUDE.md 文件 用户说“带我入门”或“带我浏览这个仓库”

SKILL.md · 使用时机
首次使用 Claude Code 打开项目时加入新团队或新仓库时用户询问“帮我理解这个代码库”
02

工作原理

在不阅读每个文件的情况下,收集关于项目的原始信息。并行运行以下检查:

SKILL.md · 工作原理
语言及版本限制框架及主要库数据库及 ORM
03

阶段 1:初步侦察

在不阅读每个文件的情况下,收集关于项目的原始信息。并行运行以下检查:

SKILL.md · 阶段 1:初步侦察
在不阅读每个文件的情况下,收集关于项目的原始信息。并行运行以下检查:
04

阶段 2:架构映射

语言及版本限制 框架及主要库 数据库及 ORM 构建工具和打包器 CI/CD 平台

SKILL.md · 阶段 2:架构映射
语言及版本限制框架及主要库数据库及 ORM
05

阶段 3:规范检测

文件命名:kebab-case、camelCase、PascalCase、snake\case 组件/类命名模式 测试文件命名:.test.ts、.spec.ts、test.go

SKILL.md · 阶段 3:规范检测
文件命名:kebab-case、camelCase、PascalCase、snake\case组件/类命名模式测试文件命名:.test.ts、.spec.ts、test.go

SkillSignal prompt templates

Provide the task, context, and acceptance criteria

These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.

Task-start prompt

Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.

Use codebase-onboarding to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.

Source-guided execution

Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.

Apply the pinned codebase-onboarding source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “使用时机”, “工作原理”, “阶段 1:初步侦察”, “阶段 2:架构映射”, “阶段 3:规范检测”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].

Result-review prompt

Check omissions, permissions, and source drift before delivery.

Review the current codebase-onboarding result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.

Output checklist

Verify each item before delivery

The task matches the purpose documented in the SKILL.md.

The source section “使用时机” has been checked.

The source section “工作原理” has been checked.

The source section “阶段 1:初步侦察” has been checked.

The source section “阶段 2:架构映射” has been checked.

Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.

Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.

Any file, command, network, or data action has been reviewed.

Choose a different workflow

When another Skill is the better fit

codebase-onboarding

Analyze an unfamiliar codebase and generate a structured onboarding guide with architecture map, key entry points, conventions, and a starter CLAUDE.md. Use when joining a new project or setting up Claude Code for the first time in a repo.

A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

codebase-onboarding

不慣れなコードベースを分析し、アーキテクチャマップ、主要なエントリポイント、規約、スターターCLAUDE.mdを含む構造化オンボーディングガイドを生成します。新しいプロジェクトに参加するか、リポでClaude Codeを初めてセットアップする場合に使用します。

A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

claude-skill-spec-audit

Audit skill SKILL.md files for compliance with the agentskills.io specification and house conventions. Checks frontmatter fields (name, description, compatibility, metadata, argument-hint), metadata sub-fields (author, scope, layer, confirms), and layer/suffix consistency. Use when adding new skills, reviewing skill quality, or ensuring all skills follow the spec. Triggers: "audit skills", "check skill spec", "skill compliance", "are my skills up to spec", "/claude-skill-spec-audit".

A separate implementation from jackchuka/skills; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

FAQ

What does codebase-onboarding do?

系统性地分析一个不熟悉的代码库,并生成结构化的入门指南。专为加入新项目的开发者或首次在现有仓库中设置 Claude Code 的用户设计。

How do I start using codebase-onboarding?

The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/zh-CN/skills/codebase-onboarding". Inspect the command and pinned source before running it.

Which Agent platforms does it declare?

claude code

Repository stars
234,327
Repository forks
35,711
Quality
76/100
Source repository last pushed

Quality breakdown

Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.

76/100
Documentation27/30
Specificity18/25
Maintenance20/20
Trust signals11/25

Compare before choosing

Related Agent Skills and source variants

These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.

codebase-onboarding by affaan-m

Analyze an unfamiliar codebase and generate a structured onboarding guide with architecture map, key entry points, conventions, and a starter CLAUDE.md. Use when joining a new project or setting up Claude Code for the first time in a repo.

codebase-onboarding by affaan-m

不慣れなコードベースを分析し、アーキテクチャマップ、主要なエントリポイント、規約、スターターCLAUDE.mdを含む構造化オンボーディングガイドを生成します。新しいプロジェクトに参加するか、リポでClaude Codeを初めてセットアップする場合に使用します。

claude-skill-spec-audit by jackchuka

Audit skill SKILL.md files for compliance with the agentskills.io specification and house conventions. Checks frontmatter fields (name, description, compatibility, metadata, argument-hint), metadata sub-fields (author, scope, layer, confirms), and layer/suffix consistency. Use when adding new skills, reviewing skill quality, or ensuring all skills follow the spec. Triggers: "audit skills", "check skill spec", "skill compliance", "are my skills up to spec", "/claude-skill-spec-audit".

autonomous-loops by affaan-m

Patterns and architectures for autonomous Claude Code loops — from simple sequential pipelines to RFC-driven multi-agent DAG systems.

gan-style-harness by affaan-m

GAN-inspired Generator-Evaluator agent harness for building high-quality applications autonomously. Based on Anthropic's March 2026 harness design paper.

View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 1 min

代码库入门引导

系统性地分析一个不熟悉的代码库,并生成结构化的入门指南。专为加入新项目的开发者或首次在现有仓库中设置 Claude Code 的用户设计。

使用时机

  • 首次使用 Claude Code 打开项目时
  • 加入新团队或新仓库时
  • 用户询问“帮我理解这个代码库”
  • 用户要求为项目生成 CLAUDE.md 文件
  • 用户说“带我入门”或“带我浏览这个仓库”

工作原理

阶段 1:初步侦察

在不阅读每个文件的情况下,收集关于项目的原始信息。并行运行以下检查:

1. 包清单检测
   → package.json、go.mod、Cargo.toml、pyproject.toml、pom.xml、build.gradle、
     Gemfile、composer.json、mix.exs、pubspec.yaml

2. 框架指纹识别
   → next.config.*、nuxt.config.*、angular.json、vite.config.*、
     django 设置、flask 应用工厂、fastapi 主程序、rails 配置

3. 入口点识别
   → main.*、index.*、app.*、server.*、cmd/、src/main/

4. 目录结构快照
   → 目录树的前 2 层,忽略 node_modules、vendor、
     .git、dist、build、__pycache__、.next

5. 配置与工具检测
   → .eslintrc*、.prettierrc*、tsconfig.json、Makefile、Dockerfile、
     docker-compose*、.github/workflows/、.env.example、CI 配置

6. 测试结构检测
   → tests/、test/、__tests__/、*_test.go、*.spec.ts、*.test.js、
     pytest.ini、jest.config.*、vitest.config.*

阶段 2:架构映射

根据侦察数据,识别:

技术栈

  • 语言及版本限制
  • 框架及主要库
  • 数据库及 ORM
  • 构建工具和打包器
  • CI/CD 平台

架构模式

  • 单体、单体仓库、微服务,还是无服务器
  • 前端/后端分离,还是全栈
  • API 风格:REST、GraphQL、gRPC、tRPC

关键目录 将顶级目录映射到其用途:

src/components/  → React UI 组件
src/api/         → API 路由处理程序
src/lib/         → 共享工具库
src/db/          → 数据库模型和迁移文件
tests/           → 测试套件
scripts/         → 构建和部署脚本

数据流 追踪一个请求从入口到响应的路径:

  • 请求从哪里进入?(路由器、处理器、控制器)
  • 如何进行验证?(中间件、模式、守卫)
  • 业务逻辑在哪里?(服务、模型、用例)
  • 如何访问数据库?(ORM、原始查询、存储库)

阶段 3:规范检测

识别代码库已遵循的模式:

命名规范

  • 文件命名:kebab-case、camelCase、PascalCase、snake_case
  • 组件/类命名模式
  • 测试文件命名:*.test.ts*.spec.ts*_test.go

代码模式

  • 错误处理风格:try/catch、Result 类型、错误码
  • 依赖注入还是直接导入
  • 状态管理方法
  • 异步模式:回调、Promise、async/await、通道

Git 规范

  • 根据最近分支推断分支命名
  • 根据最近提交推断提交信息风格
  • PR 工作流(压缩合并、合并、变基)
  • 如果仓库尚无提交记录或历史记录很浅(例如 git clone --depth 1),则跳过此部分并注明“Git 历史记录不可用或过浅,无法检测规范”

阶段 4:生成入门工件

生成两个输出:

输出 1:入门指南

# 新手上路指南:[项目名称]

## 概述
[2-3句话:说明本项目的作用及服务对象]

## 技术栈
<!-- Example for a Next.js project — replace with detected stack -->
| 层级 | 技术 | 版本 |
|-------|-----------|---------|
| 语言 | TypeScript | 5.x |
| 框架 | Next.js | 14.x |
| 数据库 | PostgreSQL | 16 |
| ORM | Prisma | 5.x |
| 测试 | Jest + Playwright | - |

## 架构
[组件连接方式的图表或描述]

## 关键入口点
<!-- Example for a Next.js project — replace with detected paths -->
- **API 路由**: `src/app/api/` — Next.js 路由处理器
- **UI 页面**: `src/app/(dashboard)/` — 经过身份验证的页面
- **数据库**: `prisma/schema.prisma` — 数据模型的单一事实来源
- **配置**: `next.config.ts` — 构建和运行时配置

## 目录结构
[顶级目录 → 用途映射]

## 请求生命周期
[追踪一个 API 请求从入口到响应的全过程]

## 约定
- [文件命名模式]
- [错误处理方法]
- [测试模式]
- [Git 工作流程]

## 常见任务
<!-- Example for a Node.js project — replace with detected commands -->
- **运行开发服务器**: `npm run dev`
- **运行测试**: `npm test`
- **运行代码检查工具**: `npm run lint`
- **数据库迁移**: `npx prisma migrate dev`
- **生产环境构建**: `npm run build`

## 查找位置
<!-- Example for a Next.js project — replace with detected paths -->
| 我想... | 查看... |
|--------------|-----------|
| 添加 API 端点 | `src/app/api/` |
| 添加 UI 页面 | `src/app/(dashboard)/` |
| 添加数据库表 | `prisma/schema.prisma` |
| 添加测试 | `tests/` (与源路径匹配) |
| 更改构建配置 | `next.config.ts` |

输出 2:初始 CLAUDE.md

根据检测到的规范,生成或更新项目特定的 CLAUDE.md。如果 CLAUDE.md 已存在,请先读取它并进行增强——保留现有的项目特定说明,并明确标注新增或更改的内容。

# 项目说明

## 技术栈
[检测到的技术栈摘要]

## 代码风格
- [检测到的命名规范]
- [检测到的应遵循的模式]

## 测试
- 运行测试:`[detected test command]`
- 测试模式:[检测到的测试文件约定]
- 覆盖率:[如果已配置,覆盖率命令]

## 构建与运行
- 开发:`[detected dev command]`
- 构建:`[detected build command]`
- 代码检查:`[detected lint command]`

## 项目结构
[关键目录 → 用途映射]

## 约定
- [可检测到的提交风格]
- [可检测到的 PR 工作流程]
- [错误处理模式]

最佳实践

  1. 不要通读所有内容 —— 侦察阶段应使用 Glob 和 Grep,而非读取每个文件。仅在信号不明确时有选择性地读取。
  2. 验证而非猜测 —— 如果从配置文件中检测到某个框架,但实际代码使用了不同的东西,请以代码为准。
  3. 尊重现有的 CLAUDE.md —— 如果文件已存在,请增强它而不是替换它。明确标注哪些是新增内容,哪些是原有内容。
  4. 保持简洁 —— 入门指南应在 2 分钟内可快速浏览。细节应留在代码中,而非指南里。
  5. 标记未知项 —— 如果无法自信地检测到某个规范,请如实说明而非猜测。“无法确定测试运行器”比给出错误答案更好。

应避免的反模式

  • 生成超过 100 行的 CLAUDE.md —— 保持其聚焦
  • 列出每个依赖项 —— 仅突出那些影响编码方式的依赖
  • 描述显而易见的目录名 —— src/ 不需要解释
  • 复制 README —— 入门指南应提供 README 所缺乏的结构性见解

示例

示例 1:首次进入新仓库

用户:“带我入门这个代码库” 操作:运行完整的 4 阶段工作流 → 生成入门指南 + 初始 CLAUDE.md 输出:入门指南直接打印到对话中,并在项目根目录写入一个 CLAUDE.md

示例 2:为现有项目生成 CLAUDE.md

用户:“为这个项目生成一个 CLAUDE.md” 操作:运行阶段 1-3,跳过入门指南,仅生成 CLAUDE.md 输出:包含检测到的规范的项目特定 CLAUDE.md

示例 3:增强现有的 CLAUDE.md

用户:“用当前项目规范更新 CLAUDE.md” 操作:读取现有 CLAUDE.md,运行阶段 1-3,合并新发现 输出:更新后的 CLAUDE.md,并明确标记了新增内容

Source repo
affaan-m/ECC
Skill path
docs/zh-CN/skills/codebase-onboarding/SKILL.md
Commit SHA
4e973d3eaf92
Repository license
MIT
Data collected