agentsclimarketplace

Reverse document

Skill vibeeval/vibecosystem/skills/reverse-document

AI software team for Claude Code - 138 agents, 295 skills, 73 hooks. Self-learning, multi-agent swarm, autonomous skill evolution.

Install
npx -y skills add vibeeval/vibecosystem --skill reverse-document

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

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Generate design docs, ADRs, and concept docs from existing code by reverse engineering intent

SKILL.md

3.0 KB, 999 tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Reverse Document

Koddan dokuman uret. "Bu sistem neden var?" sorusunu cevapla.

3 Mod

1. Design Mode (Koddan GDD/PRD)

Mevcut kodu analiz ederek tasarim dokumani uret.

Input: Kaynak kod dizini veya dosya Output: Product/Feature Design Document

Sablonlu cikti:

# [Feature/System Adi]

## Problem Statement
Bu sistem hangi problemi cozuyor?

## Solution Overview
Nasil cozuyor? (High-level mimari)

## Key Decisions
Neden bu yaklasim secildi? (Koddan cikarim)

## Components
- [Component 1]: Gorevi, bagimliliklari
- [Component 2]: Gorevi, bagimliliklari

## Data Flow
1. [Adim 1]
2. [Adim 2]

## Edge Cases & Error Handling
Kodda gorulmus ozel durumlar

## Limitations
Bilinen sinirlamalar (TODO/FIXME/HACK yorumlarindan)

2. Architecture Mode (Koddan ADR)

Mimari kararlari reverse engineer ederek ADR (Architecture Decision Record) uret.

Input: Kaynak kod, config dosyalari, dependency listesi Output: ADR dokumenti

Sablonlu cikti:

# ADR-[N]: [Karar Basligi]

## Status
Accepted (kodda uygulanmis)

## Context
Bu karar hangi kosullarda alinmis? (Koddan cikarim)

## Decision
Ne yapilmis? (Concrete implementation)

## Rationale
Neden? (Dependency secimleri, pattern kullanimi, config'den cikarim)

## Alternatives Considered
Kullanilmayan alternatifler (varsa yorum/TODO'lardan)

## Consequences
- Pozitif: [...]
- Negatif: [...]
- Riskler: [...]

3. Concept Mode (Prototypeden Concept Doc)

Erken asamadaki koddan konsept dokumani uret.

Input: Prototip/POC kodu Output: Concept Document

Sablonlu cikti:

# [Konsept Adi]

## One-Liner
Tek cumlelik aciklama

## Problem
Hangi problemi cozuyor?

## Proposed Solution
Prototipte denenmis yaklasim

## Key Insights
Prototipten ogrenilenler

## Open Questions
Henuz cevaplanmamis sorular

## Next Steps
Production'a tasimak icin gerekli adimlar

Intent Sorulari

Kodu okumadan ONCE su sorulari sor (veya koddan cikar):

  1. Neden var? Bu sistem/modul/fonksiyon hangi problemi cozuyor?
  2. Kim kullaniyor? Hedef kullanici/consumer kim?
  3. Alternatifler? Baska yaklasimlar dusunulmus mu? (Yorumlar, git history)
  4. Sinirlamalar? Bilinen kisitlamalar ne? (TODO, FIXME, HACK)
  5. Evrim? Zaman icinde nasil degismis? (git log --oneline)

Workflow

  1. Scan: Dosya yapisini, dependency'leri, config'leri tara
  2. Read: Ana dosyalari oku, entry point'ten basla
  3. Trace: Data flow'u takip et (input -> process -> output)
  4. Extract: Pattern'leri, kararlari, edge case'leri cikar
  5. Question: Intent sorularini cevapla (koddan veya kullanicidan)
  6. Write: Secilen mod sablonuna gore dokumani yaz
  7. Review: Kullaniciyla birlikte dogrula

Kurallar

  • Spekuasyon yapma, kodda gordugun seyi yaz
  • "Muhtemelen" yerine "Kodda goruldugu uzere" kullan
  • Git history varsa kararlarin kronolojisini ekle
  • TODO/FIXME/HACK yorumlarini "Limitations" bolumune ekle
  • Kodda olmayan seyi dokumante etme

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. 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.