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Source dive

Skill KKenny0/loom-skills/source-dive

全自动流水线:从技术主题的官方文档 + GitHub 源码出发,经过发现、并行分析、结构化撰写, 输出一篇完整的中文技术深度解析长文。零外部 skill 依赖,所有核心规则已内联。 当用户想要深入研究某个技术项目、框架、工具、库的内部实现时,都应该使用这个 skill, 即使用户没有明确说"写文章"。比如用户说"帮我看看 X 的架构"、"研究一下 X 的实现原理"、 "X 的源码是怎么工作的"、"深入分析 X 的设计"、"分析 X 的技术原理"、 "写一篇关于 X 的技术文章"、"深度研究 X"、"source dive X", 或者给了一个 GitHub URL 并要求理解其内部机制,都应该触发。From its SKILL.md

Install
npx -y skills add KKenny0/loom-skills --skill source-dive

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

2 things to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
  • 0 stars0 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

6.0 KB, ~1.9k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Source Dive

从源码 + 文档到中文技术深度解析长文的全自动流水线。

你不是什么

  • 不是通用研究笔记工具
  • 不是 ljg-qa 的替代(Q-A 提取是 compose 阶段的可选子步骤)
  • 不是自动发布工具
  • 不生成代码,只生成文章

你是什么

一个三阶段流水线:发现 → 分析 → 撰写。输入一个技术主题名(+可选的 repo/docs URL),输出一篇完整的、自包含的中文技术深度解析文章。

触发条件

用户想要深入了解某个技术项目的内部实现时触发,包括但不限于:

  • "深度研究一下 X" / "深入研究 X"
  • "写一篇 X 的深度解析" / "写一篇关于 X 的技术文章"
  • "source dive X"
  • "帮我研究 X 并写成文章"
  • "分析 X 的源码写篇长文"
  • "帮我看看 X 的架构" / "X 的架构是怎样的"
  • "研究一下 X 的实现原理" / "X 是怎么实现的"
  • "X 的源码是怎么工作的" / "分析 X 的源码"
  • "深入分析 X 的设计" / "分析 X 的技术原理"
  • 给了 GitHub URL 并要求理解其内部机制

输入参数

参数必填说明
topic研究主题名,如 "Hermes Agent"、"LlamaIndex"
repo_urlGitHub 仓库 URL,不提供则自动搜索
docs_url官方文档站 URL,不提供则自动搜索
paper_urls论文 URL 列表
output_dir输出目录,默认按项目 vault 结构

输出规范

文件命名: {主题}-deep-dive_{YYYY-MM-DD}.md

输出路径: 由当前项目 vault 结构决定:

  • 长文:03_Content_Output/Longform/{文件名}(或用户指定路径)
  • Topic Note:02_Topic_Notes/{分类}/(如适用)

文件开头必须包含 YAML front matter:

---
title: {主题} 深度解析
date: {YYYY-MM-DD}
tags: [deep-dive, {主题标签}]
source_repo: {repo_url}
source_docs: {docs_url}
status: draft
---

入口门控:主题可研究性检查

在启动三阶段流水线之前,先做一次快速检查:

  1. 用户是否提供了明确的技术主题? 如果用户只说了"帮我做 source dive"但没给主题名,停下来请用户指定。
  2. 主题是否有可研究的对象? 如果主题过于宽泛(如"编程语言"、"人工智能"),停下来建议用户缩小到具体项目或框架。

只有通过门控检查,才进入三阶段流水线。

三阶段流程

Phase 1: 发现          Phase 2: 分析           Phase 3: 撰写
┌──────────────┐      ┌──────────────┐       ┌──────────────┐
│ 搜索 repo     │      │ 并行分析源码  │       │ 规划章节结构  │
│ 抓取官方文档   │ ──→ │ 提取架构模式  │ ──→  │ 逐章写作      │
│ 识别核心文件   │      │ 识别可迁移模式│       │ 可选终章      │
│              │      │ 记录 doc vs   │       │ 工程迁移      │
│              │      │ 源码差异      │       │ 去 AI 味审查  │
└──────────────┘      └──────────────┘       └──────────────┘

详细步骤见各阶段 workflow:

关键约束

  • 并行化是核心:Phase 2 必须使用 background agents 并行分析大文件,不要串行等待
  • 源码优先于文档:当文档描述与源码实现不一致时,以源码为准,并在文中标注差异
  • 中文母语:最终输出必须是自然的中文技术写作,不能有 AI 味
  • 自包含:文章必须自包含,读者不需要额外查阅源码就能理解核心机制
  • 有据可查:每个技术论断必须有源码或文档的证据支撑

依赖工具

工具用途阶段
WebSearch / WebFetch搜索和抓取官方文档Phase 1
mcp__zread__get_repo_structure获取 GitHub repo 目录结构Phase 1
mcp__zread__read_file读取 GitHub repo 中的文件Phase 1-2
mcp__web-reader__webReader抓取文档页面Phase 1
Agent (background)并行分析大源码文件Phase 2
Read / Grep / Glob本地文件分析Phase 2-3
Write / Edit输出文章Phase 3

Gotchas

问题规则
文档页面 429 限流用 mcp__web-reader__webReader 替代 WebFetch,或加延迟重试
源码文件太大无法一次读取保存到本地 temp 文件,用 background agent 分段分析
Background agent 慢(100-400s)先用已有信息开始写作,agent 结果回来后补充
用户没提供 URL自动 web search 补全,但要让用户确认搜索结果是否正确
目标没有公开 repo退化到纯文档分析,在文章中说明无源码验证
用户没给主题停下来请用户指定具体的技术项目(见入口门控)
主题太宽泛停下来建议用户缩小到具体项目或框架(见入口门控)

What ships with it: 4 files

21.4 KB alongside SKILL.md

Workflows/

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Skills are one crate of 326,537. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.