Utilizzo con assistenti AI

codeknit include skill pronte all’uso che insegnano agli assistenti AI per la programmazione come utilizzarlo efficacemente. Queste skill permettono 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, le modalità di output e i flussi di lavoro.

Installazione

Copia le directory delle skill nella cartella delle skill del tuo assistente.

Per Kiro:

cp -r skills/codeknit-parse ~/.kiro/skills/codeknit-parse
cp -r skills/codeknit-fingerprint ~/.kiro/skills/codeknit-fingerprint

Per Claude Code:

cp -r skills/codeknit-parse ~/.claude/skills/codeknit-parse
cp -r skills/codeknit-fingerprint ~/.claude/skills/codeknit-fingerprint

Dopo l’installazione, l’assistente saprà 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 giusta modalità di output:
  • directory-flat (predefinita) per la maggior parte dei progetti
  • inline per singoli file 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 le sezioni opzionali [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 di 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 flusso 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 di 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’uso di token quando si elaborano codebase di grandi dimensioni