ontoly software graph
Use Ontoly's deterministic Software Graph, MCP server, and agent skills for architecture review, request tracing, impact analysis, and dependency analysis.
Каталог из GitHub · что мы проверяем
Собираем навыки из Agentic Awesome Skills на GitHub. Это работы авторов сообщества, а не собственные разработки КОМЭКСПО. В карточках сохраняем источник и фиксированную версию.
Автоматические проверки
- При импорте: проверяем адреса источников и убираем повторяющиеся идентификаторы. Некоторые категории риска исключаем.
- При загрузке инструкции: проверяем формат SKILL.md, кодировку и объём. Ищем упоминания дополнительных файлов и инструментов.
- Сверяем обозначение лицензии с разрешённым списком и учитываем известные исключения источника. Непонятные условия требуют отдельной проверки.
«Требует проверки» означает, что инструкция ещё не загружена и не проверена. Статусы совместимости не подтверждают безопасность, качество ответа или работу во всех моделях. Полный аудит кода, прав и тестирование каждого навыка не проводились. Скрипты не запускаем.
Авторы и условия использования
Оригинальные тексты коллекции заявлены под CC BY 4.0; у сторонних материалов могут быть другие условия. Открытый GitHub не означает отсутствие авторских прав. Сохраняйте авторство, ссылку на лицензию и отметки об изменениях.
Русские пояснения и промпт-обёртки подготовлены КОМЭКСПО. Оригинальные инструкции не переведены. Мы не связаны с GitHub или авторами навыков и не заявляем об их одобрении сервиса. Правообладателям: контакты — укажите карточку, оригинал и суть обращения.
Использовать навык
Без регистрацииВставьте в свой ИИ-чат и замените последнюю строку своей задачей. Это инструкция, а не подключение новых инструментов.
Промпт попросит код-агента изучить фиксированную версию и предложить подключение к вашему проекту. Изменения требуют вашего согласования.
Команда для Skills CLI от Vercel ↗. Нужны Node.js и npm; запускайте в тестовой копии проекта. Установщик предложит выбрать агента.
Скачивается только SKILL.md указанной версии. Дополнительные файлы и MCP не входят. Команду здесь не запускали; формат сверён с документацией CLI. Перед установкой проверьте источник и запросы разрешений.
Источник: sickn33/agentic-awesome-skills · MIT · Оригинал ↗
Атрибуция для копирования и распространения
Если распространяете скачанный файл, приложите атрибуцию и требуемые лицензией уведомления автора. При изменении инструкции укажите свои изменения. Условия лицензии
Как это работает
Навык задаёт подход к задаче: например, как редактировать текст или проверять код. Вы выбираете его в чате — ИИ получает эту инструкцию вместе с вашим запросом.
Поддерживаются текст, код и создание сайтов. Навык не подключает новые модели, терминал, MCP или аккаунты. Для изображений и видео используются отдельные инструменты.
- Совместимость
- Нужны доп. инструменты
- Источник
- sickn33/agentic-awesome-skills ↗
- Версия
465ad05638fb· фиксируется при добавлении- Лицензия
- MIT
- Звёзды репозитория
- 47 140
Ограничения оригинала
- В оригинале есть ссылки на файлы или внешние инструменты. Они не устанавливаются; в чате применяются только инструкции SKILL.md.
Оригинальная инструкция SKILL.md · 7 275 символов
--- name: ontoly-software-graph description: "Use Ontoly's deterministic Software Graph, MCP server, and agent skills for architecture review, request tracing, impact analysis, and dependency analysis." category: development risk: critical source: community source_repo: 0xsarwagya/ontoly source_type: community date_added: "2026-07-14" author: 0xsarwagya tags: [software-graph, codebase-analysis, mcp, typescript, architecture, impact-analysis] tools: [claude, cursor, gemini, codex, antigravity] license: MIT license_source: "https://github.com/0xsarwagya/ontoly/blob/main/LICENSE" --- # Ontoly Software Graph ## Overview Ontoly builds a deterministic Software Graph from a TypeScript repository and exposes it through CLI queries, MCP capabilities, and agent skills. Use this skill when a coding agent needs evidence-backed codebase understanding before searching files directly. This skill is an operating guide for the public Ontoly project. It does not contain compiler logic; all software understanding should come from Ontoly's generated graph, semantic model, query engine, and MCP server. ## When to Use This Skill - Use when the user asks for repository architecture, module ownership, or onboarding help. - Use when tracing a request, route, controller, service, provider, dependency, or call chain. - Use when estimating impact for removing, renaming, or refactoring a symbol, module, package, route, or service. - Use when reviewing dependency topology, circular imports, dead code, configuration usage, or environment variables. - Use when the user explicitly wants Ontoly, Software Graph, MCP, graph validation, semantic coverage, or agent skills. ## How It Works ### Step 1: Verify Ontoly Is Available Check whether the repository already has Ontoly outputs such as `.ontoly/`, `SoftwareGraph.json`, validation reports, or documented Ontoly scripts. If the `ontoly` command is unavailable, ask the user whether to install or use the repository's documented package manager command. Recommended local checks: ```bash ontoly --help find . -maxdepth 3 \( -name "SoftwareGraph.json" -o -name ".ontoly" \) -print ``` ### Step 2: Build or Refresh the Graph Only run a graph build in the repository the user asked about. Tell the user that graph generation may create local Ontoly artifacts before running it. ```bash ontoly build . ``` If the project documents a different command, prefer the documented command over guessing. ### Step 3: Check Trust, Diagnostics, and Coverage Before answering architectural questions, inspect Ontoly diagnostics, graph statistics, trust, and semantic coverage. Treat unresolved imports, low trust, missing framework detection, or graph validation failures as answer constraints. Use the CLI or MCP capabilities exposed by the installed Ontoly version. Prefer structured graph queries over text search. ### Step 4: Use Ontoly MCP Capabilities Start or connect to the Ontoly MCP server when the host supports MCP: ```bash ontoly mcp ``` Use capabilities such as architecture summaries, dependency analysis, request tracing, impact analysis, configuration lookup, framework reports, dead-code analysis, and graph validation when available. ### Step 5: Answer With Evidence Every answer should include: - The Ontoly capability or query used. - The node, edge, route, package, or diagnostic evidence that supports the answer. - A confidence statement derived from graph evidence. - Any known limitations caused by missing graph regions or diagnostics. ### Step 6: Fall Back Gracefully Only inspect repository files directly when Ontoly cannot answer, the graph is missing, diagnostics make the graph untrustworthy for the question, or the user asks for source-level verification. When falling back, explain which graph evidence was insufficient. ## Examples ### Architecture Review User asks: "Explain this repository." Workflow: 1. Verify or build the Ontoly graph. 2. Check graph trust, diagnostics, detected frameworks, packages, modules, services, routes, and largest dependency hubs. 3. Use Ontoly's architecture summary or equivalent query. 4. Report the architecture with graph evidence and confidence. ### Request Tracing User asks: "Trace the login flow." Workflow: 1. Search graph nodes for authentication routes and controllers. 2. Trace route-to-controller-to-service-to-repository relationships. 3. Include unresolved edges or missing relationships as limitations. 4. Avoid opening source files unless the graph cannot identify the flow. ### Impact Analysis User asks: "What breaks if I remove UserRepository?" Workflow: 1. Locate the graph node for `UserRepository`. 2. Query callers, consumers, dependency injection edges, modules, routes, and packages that reference it. 3. Separate direct dependents from transitive impact. 4. Include confidence based on explicit graph relationships. ## Best Practices - Prefer Ontoly graph queries before grep, AST parsing, or broad file search. - Keep graph evidence separate from inference. - Treat diagnostics as part of the answer, not as noise. - Use exact node IDs, route paths, package names, and relationship names when available. - Rebuild the graph after large user changes before making claims about current architecture. - Keep fallbacks narrow and explain why they were needed. ## Limitations - Ontoly does not replace compiler, test, or runtime validation. - Graph quality depends on the Ontoly version, supported language frontend, repository setup, and diagnostics. - Missing or partial framework detection lowers confidence for framework-specific answers. - Do not claim a relationship exists unless it is present in the graph or clearly labeled as an inference. - Stop and ask for clarification if the repository path, target graph, or requested analysis scope is ambiguous. ## Security & Safety Notes - Run Ontoly only on repositories the user is authorized to analyze. - Do not send graph files, source code, environment variables, diagnostics, or repository metadata to external services unless the user explicitly requests it. - Treat environment-variable nodes, configuration nodes, and diagnostics as potentially sensitive. - Graph generation is local analysis but can create files such as graph output, diagnostics, indexes, or caches inside the repository. - Do not execute project build scripts, package installation, or network commands unless they are documented by the repository or approved by the user. ## Common Pitfalls - **Problem:** Answering from file search even though the graph already contains the relationship. **Solution:** Query Ontoly first and use file inspection only as a fallback. - **Problem:** Reporting low-confidence inference as a graph fact. **Solution:** Label the claim as inferred and cite the supporting graph evidence separately. - **Problem:** Ignoring diagnostics. **Solution:** Include graph validation and compiler diagnostics when they affect confidence. ## Related Skills - `@developer-onboarding` - Use for broad onboarding when Ontoly is unavailable. - `@sdk-dx` - Use for SDK design and developer experience reviews after Ontoly identifies public APIs. - `@api-onboarding` - Use for API-specific onboarding when route and operation evidence is available.