Agent-almanac annotate-source-files
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/pjt222/agent-almanac "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/i18n/wenyan/skills/annotate-source-files" ~/.claude/skills/pjt222-agent-almanac-annotate-source-files-640edd && rm -rf "$T"
manifest:
i18n/wenyan/skills/annotate-source-files/SKILL.mdsource content
注源檔
添 PUT 工作流注於源檔,使 putior 可取結構化工作流數而生 Mermaid 圖。
用時
- 以
析畢且有注計後乃用analyze-codebase-workflow - 添工作流文於新或既源檔乃用
- 以手標與連豐自察工作流乃用
- 書數管、ETL、多步計算乃用
入
- 必要:待注之源檔
- 必要:注計或工作流諸步之知
- 可選:風格:單行或多行(默:單行)
- 可選:用
生骨乎(默:是)put_generate()
法
第一步:定注之前綴
各語有特注前綴。以
get_comment_prefix() 得之。
library(putior) # Common prefixes get_comment_prefix("R") # "#" get_comment_prefix("py") # "#" get_comment_prefix("sql") # "--" get_comment_prefix("js") # "//" get_comment_prefix("ts") # "//" get_comment_prefix("go") # "//" get_comment_prefix("rs") # "//" get_comment_prefix("m") # "%" get_comment_prefix("lua") # "--"
得: 一串如
"#"、"--"、"//"、或 "%"。
行注與塊注:putior 察行注(
、//、#)及 C 式塊注(--、/* */)中之注。JS/TS 行注與塊注皆掃。Python 三引號串(/** */)不察——Python 注用''' '''。#
敗則: 若擴未識,檔語或不支。以
get_supported_extensions() 察全列。不支之語用 # 為約默。
第二步:生注骨
用
put_generate() 以自察 I/O 建注樣。
# Print suggestions to console put_generate("./src/etl/") # Single-line style (default) put_generate("./src/etl/", style = "single") # Multiline style for complex annotations put_generate("./src/etl/", style = "multiline") # Copy to clipboard for pasting put_generate("./src/etl/", output = "clipboard")
R 檔之例:
# put id:'extract_data', label:'Extract Customer Data', input:'customers.csv', output:'raw_data.internal'
SQL 之例:
-- put id:'load_data', label:'Load Customer Table', output:'customers'
得: 每源檔一或多注行,預填察函名與 I/O。
敗則: 若無薦生,檔或無可識 I/O 式。依碼解手書注。
第三步:精注
編骨以添正標、連、元。
注語法參:
<prefix> put id:'unique_id', label:'Human Readable Label', input:'file1.csv, file2.rds', output:'result.parquet, summary.internal'
欄:
(必):獨識,連節用id
(必):圖顯之人讀述label
:入檔或量逗列input
:出檔或量逗列output
擴:標記憶量(腳本間未存).internal
:控 Mermaid 節形與類:node_type
— 體育場形"input"
為數源與設([...])
— 子程形"output"
為生物[[...]]
— 矩"process"
為處理步(默)[...]
— 菱"decision"
為條件邏輯{...}
/"start"
— 體育場形"end"
為入/終節([...])
附
node_type 之例:
# put id:'config', label:'Load Config', node_type:'input', output:'config.internal' # put id:'transform', label:'Apply Rules', node_type:'process', input:'config.internal', output:'result.rds' # put id:'report', label:'Generate Report', node_type:'output', input:'result.rds'
多行語法(為繁注):
# put id:'complex_step', \ # label:'Multi-line Label', \ # input:'data.csv, config.yaml', \ # output:'result.parquet'
塊注語法(唯
// 前綴之語:JS、TS、Go、Rust、C、C++、Java 等):
用
// 行注之語亦支 /* */ 與 /** */ 塊注中之 PUT 注。塊內用 * put 為行前:
/* put id:'init', label:'Initialize Config', output:'config.internal' */ /** * put id:'process', \ * label:'Process Records', \ * input:'config.internal, records.json', \ * output:'results.json' */ function processRecords(config, records) { // ... }
JSDoc 式注尤宜於書工作流步附 API 文:
/** * Transform raw sensor data into normalized readings. * put id:'normalize', label:'Normalize Sensor Data', input:'raw_readings.json', output:'normalized.parquet' */ export function normalizeSensorData(readings: SensorReading[]): NormalizedData { // ... }
注:塊注注不支
前綴之語(R、Python、Shell)或#前綴之語(SQL、Lua)。彼語唯用行注。塊起注不支跨行反斜續。--
跨檔數流(以檔 I/O 連本):
# Script 1: extract.R # put id:'extract', label:'Extract Data', output:'raw_data.internal, raw_data.rds' data <- read.csv("source.csv") saveRDS(data, "raw_data.rds") # Script 2: transform.R # put id:'transform', label:'Transform Data', input:'raw_data.rds', output:'clean_data.parquet' data <- readRDS("raw_data.rds") arrow::write_parquet(clean, "clean_data.parquet")
得: 注精附正 ID、標、I/O 欄映實數流。
敗則: 若 I/O 不定,用
.internal 擴於記憶中間,用明檔名於持數。
第四步:插注於檔
置注於檔首或相關塊之上。
位之例:
- 檔級注:置檔首(shebang 或檔頭注後)
- 塊級注:置所述塊之上
- 每檔多注:於有別工作流段之檔用
R 檔位例:
#!/usr/bin/env Rscript # ETL Extract Script # # put id:'read_source', label:'Read Source Data', input:'raw_data.csv', output:'df.internal' df <- read.csv("raw_data.csv") # put id:'clean_data', label:'Clean and Validate', input:'df.internal', output:'clean.rds' df_clean <- df[complete.cases(df), ] saveRDS(df_clean, "clean.rds")
用 Edit 工具插注於既檔而不擾周圍碼。
得: 注插於每源檔之宜位。
敗則: 若注亂編之語法高亮,確注前綴合語。PUT 注為標注,當不影碼執行。
第五步:驗注
行 putior 驗以察注語法與連。
# Scan annotated files workflow <- put("./src/", validate = TRUE) # Check for validation issues print(workflow) cat(sprintf("Total nodes: %d\n", nrow(workflow))) # Verify connections by checking input/output overlap inputs <- unlist(strsplit(workflow$input, ",\\s*")) outputs <- unlist(strsplit(workflow$output, ",\\s*")) connected <- intersect(inputs, outputs) cat(sprintf("Connected data flows: %d\n", length(connected))) # Generate diagram to visually inspect cat(put_diagram(workflow, theme = "github", show_source_info = TRUE)) # Merge with auto-detected for maximum coverage merged <- put_merge("./src/", merge_strategy = "supplement") cat(put_diagram(merged, theme = "github"))
得: 諸注皆析無訛。圖示連之工作流。
put_merge() 補自察之隙。
敗則: 常驗患:
- 閉引闕:
→id:'nameid:'name' - 內用雙引:
→id:"name"id:'name' - 跨檔重 ID:每
於掃目內必獨id - 反斜續於誤行:
必為換行前末字\
驗
- 每注檔有語法有效 PUT 注
-
返期節數之數框put("./src/") - 掃目無重
id -
生連之流圖(非諸離節)put_diagram() - 多行注(若用)正析附反斜續
-
量只為出,勿為跨檔入.internal - 經
排之檔不現於工作流(如exclude
跳試助)put("./src/", exclude = "test_")
陷
- 引套誤:PUT 注用單引:
。雙引於串境致析患id:'name' - 重 ID:每
於掃範內必全獨。用如id
之命約(如<script>_<step>
、extract_read
)transform_clean
為跨檔入:.internal
量只於本執行時存。本間傳數用持檔式(.internal
、.rds
、.csv
)為一本之出、他本之入.parquet- 連闕:若圖示離節,察一注之出檔名與他注之入檔名全合(含擴)
- 誤注前綴:SQL 檔用
或 Python 用#
致注被視為碼。恆以//
驗get_comment_prefix() - 忘多行續:多行注每續行必以
終,下行必以注前綴始\ - Python 三引號串:putior 不掃 Python 三引號串(
、''' '''
)。Python PUT 注恆用""" """# - 元管道注:若注亦掃注之建本(如呼
與put()
之本),本自之注現於所生圖。或從掃排此檔(見put_diagram()
常陷),或勿於建本置 PUT 注generate-workflow-diagram
參
— 前置:生此技所循之注計analyze-codebase-workflow
— 下步:自注生終圖generate-workflow-diagram
— 注前 putior 必裝install-putior
— MCP 工具供互注助configure-putior-mcp