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Código em geral280 mil · #64

inherit-legacy-style

Faz seu agente entender e aplicar as regras de um projeto antigo. Evita que o estilo do agente mude o código existente, mantendo a consistência.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a manter um estilo de código consistente em projetos antigos. Ela analisa o código existente para encontrar regras de programação que não foram escritas formalmente, resolve conflitos com você e cria um arquivo com essas regras para que a IA siga.

Quando usar

  • ✓Ao iniciar uma IA em um projeto antigo com código escrito por humanos.
  • ✓Quando você quer garantir que o código gerado pela IA não fuja do estilo atual do projeto.
  • ✓Para transformar as regras de codificação não escritas de um projeto em um documento formal.

Exemplo do que pedir para a IA

“Quero que a IA aprenda o estilo deste projeto antigo para que o código gerado seja consistente.”

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/affaan-m/ECC/blob/main/pi/core/skills/inherit-legacy-style/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/pi/core/skills/inherit-legacy-style/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta primeiro verifica se já existe um arquivo de regras. Se não, ela escaneia o código em busca de padrões comuns em diferentes áreas (como organização de arquivos, nomes de variáveis, tratamento de erros). Conflitos são apresentados um por um para você decidir, e as regras finais são salvas em um arquivo.

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 affaan-m/ECC --skill inherit-legacy-style

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/pi/core/skills/inherit-legacy-style/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.

Estilo de Legado Herdado

Impede a deriva do estilo de código da IA em projetos legados, escaneando a base de código em busca de convenções implícitas em 4 dimensões de meta-arquitetura, resolvendo conflitos com o usuário um de cada vez e cristalizando o consenso em um .ai-style-rules.md aplicável. Totalmente agnóstico a linguagem e framework.

Quando Ativar

  • O usuário digita /inherit-legacy-style
  • O usuário menciona a integração de IA em um projeto legado escrito à mão
  • O usuário está preocupado com o código gerado por IA "desviando" das convenções existentes do projeto
  • O usuário deseja extrair e codificar as regras de codificação implícitas do seu projeto

Quando Usar

Use esta habilidade quando precisar preservar o estilo de projetos legados e evitar a deriva de estilo gerada por IA. Veja Quando Ativar acima para as condições de gatilho.

Pré-requisitos

  • Git (recomendado; projetos não-Git recorrem a carimbos de data/hora de arquivos para o modo incremental)
  • Acesso de Leitura/Escrita à raiz do projeto (gera .ai-style-rules.md e opcionalmente CLAUDE.md)

Fluxo de Trabalho

Passo 0 — Modo de Detecção Automática

Verifica silenciosamente a existência de .ai-style-rules.md na raiz do projeto:

Arquivo existe? Modo
Não Ramificação A — Primeira Verificação Completa
Sim Ramificação B — Verificação Incremental

Anuncia o modo em uma linha e prossegue — nunca peça ao usuário para escolher.

Ramificação A — Primeira Verificação Completa

1. Medir escala, escolher um nível de escaneamento

git ls-files | grep -cE '\.(js|ts|jsx|tsx|vue|py|go|rs|java|kt|rb|php|cs|swift|c|cpp|h)$'
Nível Arquivos de origem Estratégia
Pequeno ≲ 50 Leitura completa de todos os fontes
Médio 50–500 Camada de infraestrutura = leitura completa; camada de negócios = amostra de 2–3 por dimensão
Grande ≳ 500 Amostragem rigorosa + limite de orçamento; --stat resumo primeiro, depois leituras direcionadas

2. Escanear ao longo de 4 dimensões

  1. Anatomia do Arquivo — ordem de declaração dentro do arquivo (imports → tipos → lógica principal → auxiliares → exportação)
  2. Estado e Fluxo de Controle — convenções de nomenclatura para estado assíncrono, paginação, flags
  3. Infraestrutura — onde residem utilitários transversais (interceptadores, formatadores, middleware)
  4. Tratamento de Erros — try/catch vs interceptador global vs retorno Result; hábitos de verificação de nulos

3. Aplicar redução de ruído por limiar de sinal

Antes de interromper o usuário, avalie a força do sinal:

  • Sinal fraco → suprimir automaticamente: minoria <5% E contagem <10 → maioria vence, minoria vai para DONTs
  • Sinal forte → interrogar: divisão quase igual, ou bifurcação semântica em uma dimensão central
  • Exceção de projeto pequeno: fontes ≲50, "3 contra 2" NÃO é maioria → interrogar

4. Resolver conflitos um de cada vez (Protocolo de Interrogatório)

Para cada conflito de sinal forte, apresente exatamente UMA pergunta com 4 opções:

Evidência: pathA usa o estilo X, pathB usa o estilo Y AVISO: Risco: misturar ambos fratura o estilo do projeto Escolha: 1 seguir X 2 seguir Y 3 isso é evolução, atualizar regras 4 tenho uma nova regra

Suspender até que o usuário responda, depois prosseguir para o próximo conflito. Nunca empilhe perguntas.

5. Gerar .ai-style-rules.md com três seções obrigatórias:

  • [Arquivos Dourados] — caminhos exemplares reais anotados com o que demonstram
  • [Regras de Nomenclatura e Controle de Estado] — convenções concretas e verificáveis
  • [NÃO FAZER] — antipadrões que não devem se propagar

6. Instalar o hook persistente

Pergunte ao usuário a força de aplicação (use AskUserQuestion):

Opção Mecanismo
1 Hook suave (recomendado) Escrever referência @.ai-style-rules.md no CLAUDE.md do projeto
2 Hook rígido Hook suave + Hook PreToolUse[Write|Edit|MultiEdit] em settings.json
3 Sem hook Manter o arquivo de regras; o usuário referencia manualmente

Ramificação B — Verificação Incremental

  1. Ler .ai-style-rules.md existente; se tiver uma impressão digital de commit, git diff <last_hash> HEAD --stat para identificar o delta
  2. Ler alterações recentes do Git (git log -3 --stat → inspecionar arquivos suspeitos sob demanda)
  3. Para diffs excessivamente grandes (>centenas de arquivos): --stat apenas resumo + amostrar as maiores alterações
  4. Comparar novo código com regras registradas → conflitos passam pelo Protocolo de Interrogatório
  5. Anexar log de evolução ao final de .ai-style-rules.md (nunca sobrescrever regras antigas)

Aplicação por Turno

Quando .ai-style-rules.md estiver em contexto (carregado via CLAUDE.md), cada tarefa de escrita de código deve começar com uma declaração de conformidade na cadeia de raciocínio, nomeando o exemplar seguido e os DONTs evitados.

Como Funciona

…

Perguntas frequentes

O que são 'regras implícitas'?

São as convenções e o estilo de codificação que os desenvolvedores humanos usam naturalmente em um projeto, mas que nunca foram formalmente documentadas.

O que é o arquivo `.ai-style-rules.md`?

É um documento que a ferramenta cria contendo as regras de estilo do projeto, exemplos de bom código ('Golden Files') e o que evitar ('DONTs').

A ferramenta funciona para qualquer linguagem de programação?

Sim, a ferramenta é independente de linguagem e framework, focando nos padrões de código em si.

Detalhes

Descrição original do autor

Prevent AI style drift on legacy projects by scanning the codebase for implicit conventions, resolving conflicts with the operator one at a time, and writing an enforceable .ai-style-rules.md (Golden Files, naming rules, DONTs) plus an optional CLAUDE.md hook. Use when onboarding an AI agent onto a hand-written legacy codebase or extracting a project's unwritten coding rules.

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#64
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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