Utilizzo con assistenti AI

codeknit viene fornito con skill pronte all’uso che insegnano agli assistenti AI per la programmazione come utilizzarlo efficacemente. Queste skill consentono agli assistenti di estrarre la struttura del codice, rilevare duplicati e eseguire analisi strutturali senza prompt manuali.

Panoramica delle skill

codeknit fornisce due skill:

• codeknit-parse: Insegna agli assistenti a estrarre la struttura del codice (funzioni, classi, metodi, variabili) e le relazioni (chiamate, ereditarietà, contenimento) in file .skt.
• codeknit-fingerprint: Insegna agli assistenti a rilevare codice duplicato e quasi duplicato utilizzando fuzzy hashing.

Ogni skill include documentazione che l’assistente legge su richiesta per comprendere l’utilizzo, i flag, i formati di output e i flussi di lavoro.

Installazione

Utilizza l’helper di installazione per copiare le directory delle skill nella cartella delle skill del tuo assistente. L’installer scarica solo i file delle skill inclusi, quindi non è necessario clonare il repository.

Installa per Codex, Kiro e Claude Code:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/awslabs/codeknit/main/scripts/install-skills.sh | bash

Installa per un singolo assistente:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/awslabs/codeknit/main/scripts/install-skills.sh | bash -s -- --assistant codex
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/awslabs/codeknit/main/scripts/install-skills.sh | bash -s -- --assistant kiro
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/awslabs/codeknit/main/scripts/install-skills.sh | bash -s -- --assistant claude

Da una copia locale, puoi utilizzare gli helper di Makefile:

make skills-install-dry-run
make skills-install

L’installer salta le directory delle skill esistenti per impostazione predefinita. Per sostituirle, aggiungi --force:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/awslabs/codeknit/main/scripts/install-skills.sh | bash -s -- --assistant all --force

Dopo l’installazione, l’assistente sa automaticamente come invocare i comandi di codeknit, selezionare i flag appropriati e interpretare l’output .skt.

Cosa insegna ogni skill

codeknit-parse

La skill codeknit-parse insegna agli assistenti a:

• Eseguire codeknit parse con i flag appropriati per diversi scenari
• Scegliere la modalità di output corretta:
  • directory-flat (predefinita) per la maggior parte dei progetti
  • inline per file singoli o input di piccole dimensioni
  • directory-tree per rispecchiare la struttura del sorgente
• Leggere e interpretare i file di output .skt, incluse le sezioni [symbols], [edges] e la sezione opzionale [dict]
• Utilizzare i dati strutturali per refactoring, mappatura delle dipendenze e revisione del codice
• Eseguire codeknit graph analyze per approfondimenti sulla qualità del codice (dipendenze cicliche, simboli hub, god classes, ecc.)

codeknit-fingerprint

La skill codeknit-fingerprint insegna agli assistenti a:

• Utilizzare codeknit fingerprint per il rilevamento dei duplicati, audit DRY e identificazione di refactoring
• Selezionare intervalli di similarità appropriati (--min-similarity, --max-similarity)
• Leggere la sezione [duplicates] per identificare codice quasi duplicato
• Comprendere che i fingerprint misurano la forma strutturale, non l’intento semantico
• Utilizzare --rerank con gli embedding di Ollama per ridurre i falsi positivi quando necessario

Esempi di flussi di lavoro

Analisi strutturale

1. Chiedi all’assistente di analizzare la struttura del tuo codebase
2. Esegue codeknit parse ./src e legge i file .skt risultanti
3. Risponde a domande strutturali: dipendenze, catene di chiamate, dead code
4. Per approfondimenti, esegue codeknit graph analyze ./src e interpreta il report

[symbols]
## src/service.go
S1 type/struct L5-L8 AuthService {}
S2 callable/method L10-L15 Authenticate(token: string) {receiver=*AuthService}

[edges]
S1 --contains--> S2

Rilevamento duplicati

1. Chiedi all’assistente di trovare codice duplicato
2. Esegue codeknit fingerprint ./src
3. Legge la sezione [duplicates] nell’output
4. Indaga sulle coppie segnalate e propone la consolidazione

[duplicates]
S1, S2: 87% similarità
S3, S4: 76% similarità

Consigli

• Leggi sempre i file .skt, non il sorgente grezzo, per domande strutturali — contengono la struttura estratta in un formato compatto e affidabile
• Utilizza codeknit graph analyze per scoprire problemi di qualità del codice come dipendenze cicliche, simboli hub e catene di ereditarietà profonde
• Esegui codeknit fingerprint prima di grandi refactoring per identificare il codice copiato e incollato che dovrebbe essere consolidato
• Il formato .skt è progettato per essere efficiente in termini di token, rendendolo ideale per le finestre di contesto degli LLM
• Utilizza --minify per ridurre ulteriormente l’utilizzo dei token quando si elaborano codebase di grandi dimensioni