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Skillpedia
Código em geral40 mil · #5054

codebase-memory-mcp

Ajuda seu agente a explorar códigos desconhecidos, mapear arquiteturas e entender relações entre partes do sistema. Útil para analisar a complexidade e o impacto de mudanças.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda você a entender e navegar por códigos de programação complexos. Ela mapeia a estrutura do código, encontra partes específicas e mostra como elas se conectam.

Quando usar

  • ✓Quando você encontra um código que não conhece.
  • ✓Para entender como um programa inteiro está organizado.
  • ✓Para descobrir onde uma função específica é usada ou chamada.

Exemplo do que pedir para a IA

“Mostre-me onde a função 'calcular_total' é usada no projeto 'ecommerce'.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/codebase-memory-mcp/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/codebase-memory-mcp/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Ela usa um 'mapa' do código (chamado Codebase Memory) para encontrar informações. Você pede algo, ela consulta o mapa e te mostra os resultados, como um guia.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add github/awesome-copilot --skill codebase-memory-mcp

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/codebase-memory-mcp/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Memória de Código MCP

Use o grafo de Memória de Código configurado como um acelerador de descoberta, não como a única fonte da verdade. Confirme conclusões derivadas do grafo com trechos de código-fonte ou arquivos locais antes de editar código ou fazer afirmações fortes.

Níveis de Evidência

  • Scout — Apenas orientação positiva provisória. Não faça afirmações de ausência, exaustivas, de código morto ou de impacto completo.
  • Verify — Padrão para trabalho direcionado a tarefas. Verifique a atualidade onde material, trechos de código-fonte exatos, rastros relevantes, cobertura de caminho e todas as páginas de resultados necessárias para a afirmação.
  • Auditor — Use para trabalho negativo, exaustivo, de segurança, de código morto, de limite de arquitetura e de impacto completo. Exija a geração atual do índice, um escopo delimitado, fluxos de resultados completos, inspeção de cobertura e verificações de código-fonte para lacunas.

Combine o nível de evidência com a afirmação. Se a evidência do Auditor não puder ser completada, declare a limitação delimitada em vez de fazer uma afirmação absoluta.

Fluxo de Trabalho

  1. Descubra as ferramentas de Memória de Código expostas pelo cliente MCP atual e use seus esquemas chamáveis; clientes podem prefixar ou renomear ferramentas e expor parâmetros diferentes.
  2. Chame list_projects primeiro. Selecione apenas a entrada cujo root_path canônico corresponda ao checkout ativo, e retenha tanto seu nome de projeto exato quanto sua raiz para chamadas posteriores. Se nenhuma correspondência aparecer e has_more for verdadeiro, continue com offset=next_offset antes de concluir que o índice está ausente. Para um índice ausente, siga a regra de autorização em Segurança e Fallbacks ou use exploração local com raiz; nunca substitua um projeto com nome similar.
  3. Antes de conclusões sensíveis a branches ou a edições, use index_status e verifique o estado real do controle de versão. Use detect_changes apenas quando sua base Git e head forem válidos para o checkout. Se ele relatar inesperadamente zero alterações, ou se o checkout usar outro VCS, inspecione o status ou diff desse VCS antes de afirmar nenhum impacto.
  4. Use get_architecture uma vez para estrutura desconhecida. Solicite clusters para descobrir "seams" de módulo de fato. Trate cycles como uma varredura opcional de grafo de chamadas completo: path não delimita a detecção de ciclos, portanto, verifique ciclos relevantes antes de fazer afirmações locais de módulo.
  5. Use search_graph para definições, implementações, rotas, classes, interfaces e símbolos relacionados. Prefira um query BM25 para descoberta de palavras-chave e um padrão de nome ou nome qualificado para símbolos conhecidos. Use semantic_query para incompatibilidade de vocabulário e verifique correspondências com trechos de código-fonte; pontuações de similaridade não são probabilidades de confiança. Restrinja por rótulo ou caminho e defina um limite de resultados. Continue o fluxo principal com offset=next_offset enquanto has_more for verdadeiro, não adicionando o limite solicitado: orçamentos de saída podem retornar menos linhas. Pagine resultados semânticos independentemente com semantic_offset=semantic_next_offset enquanto semantic_has_more for verdadeiro.
  6. Use search_code ou a pesquisa normal de repositório para strings literais, chaves de configuração, identificadores de teste, mensagens de erro e arquivos não-código. Não transforme uma busca de texto precisa em uma consulta de grafo ampla.
  7. Após a busca no grafo, use get_code_snippet com o nome qualificado retornado. Para um nó de Arquivo, Módulo, Classe ou Interface que abranja mais de 200 linhas, source_mode="auto" retorna um esboço; continue os membros com member_offset=next_member_offset. Para ler o corpo de tal contêiner, passe source_mode="full": start_line e max_lines sozinhos não desativam o esboço. Com full, pagine o corpo com start_line/max_lines e continue de next_start_line enquanto source_clipped for verdadeiro e uma continuação estiver disponível. Para listar as declarações de um arquivo sem lê-lo, use get_file_outline(file_path=...); esta ferramenta usa offset += returned enquanto has_more for verdadeiro. Se trechos de código-fonte não estiverem disponíveis, abra o arquivo local antes de confiar no resultado.
  8. Use trace_path para chamadores, chamados, caminhos de dependência, fluxo de dados, caminhos entre serviços e análise de impacto. Inclua testes quando a afirmação os cobrir. Quando has_more e uma continuação estiverem presentes, passe next (saída em árvore) ou next_cursor (saída em JSON) de volta como cursor, mantendo os argumentos de travessia inalterados; o orçamento de saída pode aumentar. truncated=true sozinho não promete outra página: tetos do motor podem gerar um total de limite inferior (gte) sem um cursor. Com direction="both", os chamadores são paginados após todos os chamados, então a página 1 pode mostrar zero chamadores enquanto callers_total for positivo; pergunte direction="inbound" quando a questão for quem chama um símbolo.

…

Perguntas frequentes

Posso confiar 100% no que ela diz?

Não, use como um guia. Sempre confirme as informações importantes olhando o código original antes de fazer mudanças.

Ela encontra todos os tipos de código?

Ela é melhor para código de programação. Para textos simples ou arquivos de configuração, outras ferramentas podem ser mais diretas.

O que são 'níveis de evidência'?

São níveis de confiança. 'Scout' é uma olhada rápida, 'Verify' é para checar detalhes e 'Auditor' é para análises profundas e negativas (como achar código não usado).

Detalhes

Descrição original do autor

Use when exploring unfamiliar code, mapping architecture, finding symbols or relationships, tracing callers, callees, data flow or dependencies, assessing impact, auditing dead or complex code, or handling explicit Codebase Memory requests. Otherwise skip tasks confined to a supplied known file, tiny one-file check, exact literal, configuration value, error string, or non-code text.

repo: github/awesome-copilot

Popularidade

Estrelas no GitHub
40 mil
Posição no ranking
#5054
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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