अनुसंधान
साक्ष्य-लिंक्ड codebase प्रश्न मैप बनाएँ
codebase जाँच के लिए प्रश्न-to-evidence मैप, जो हर प्रश्न को जाँची गई फ़ाइलों, symbols, tests, runtime artifacts, confidence और अगली discriminating check से जोड़ता है।
प्रक्रिया
इस क्रम में करो।
- प्रश्न-समूह, निर्णय संदर्भ, repository revision, scope boundaries, evidence standard और हर प्रश्न का आवश्यक उत्तर तय करें।
- हर प्रश्न को सबसे छोटे प्रासंगिक स्रोत से जोड़ें: source, history, tests, schemas, configuration, runtime artifacts या जवाबदेह owner।
- केवल उत्तर या अंतर करने के लिए ज़रूरी प्रमाण की जाँच करें, exact paths, symbols, revisions, commands और retrieval dates दर्ज करें।
- हर उत्तर को supported, contradicted, partial या unknown में वर्गीकृत करें, विरोधी प्रमाण रखें और अनुपस्थिति को नकारात्मक निष्कर्ष से अलग करें।
- अनुपलब्ध tools, accounts, permissions या non-public sources पहचानें और Latch/target-workspace से ज़रूरतें बनाएँ, पहुँच का नाटक न करें।
- अगली जाँच इस बात से तय करें कि वह विश्वास कितना बदलेगी, केवल अधिक सामग्री इकट्ठा करने की सुविधा से नहीं।
- decision owner के लिए answers, evidence links, confidence, gaps, next actions और unresolved risks सहित question map प्रकाशित करें।
यह लाओ
इनपुट जो बिल्ली मांगेगी।
- codebase questions और decision context
- repository revision और scope
- उपलब्ध evidence और access boundaries
- answer confidence threshold और owner
राउटर + एक playbook
पहले रूट करो। एक चुनो।
Cat Paw हर काम पर एक playbook खोलता है, कई को मिलाता नहीं। इस राउटर से शुरू करो; बाकी रास्ते इसी workflow के उम्मीदवार हैं।
- राउटर:
codebase-knowledge-pack skills/codebase-knowledge-pack/evidence-linked-codebase-question-map/SKILL.md
सीमाएँ
सीमाएँ प्रॉम्प्ट के साथ चलती हैं।
- शुरू करने से पहले वास्तविक टूल, खाते, अनुमतियों और वर्कस्पेस की जाँच करें; कभी न कहें कि अनुपलब्ध टूल, खाता, स्रोत या क्षमता मौजूद है।
- निजी कोड, कलाकृत, लाइव जाँच या गैर-सार्वजनिक डेटा के लिए Latch/target-workspace का उपयोग करें; यह पहुँच उपलब्ध न हो तो अनुमान के बजाय सीमा पर रुककर अड़चन बताएँ।
- महत्वपूर्ण बाहरी कार्रवाई से पहले स्पष्ट स्वीकृति के लिए रुकें; प्रमाण, अनसुलझे जोखिम, मान्यताएँ और स्वीकृति की प्रतीक्षा में कोई भी कार्रवाई लौटाएँ।
पूरा मतलब
एक जाँचने लायक अंत।
evidence-linked question map हर codebase question को answer status, सटीक समर्थन-प्रमाण, confidence, missing access, अगली discriminating check और अनसुलझे जोखिम देता है।
स्रोत
यह प्रक्रिया कहाँ से आई।
- github.com/Egonex-AI/Understand-Anything/tree/6df3065f1d8ddc2ce3615314d1d493f36d6b1c80/
- docs.github.com/en/rest/overview
- c4model.com/
स्रोत workflow का पैटर्न तय करते हैं। Reddit और कम्युनिटी पोस्ट, जहाँ हैं, अभ्यास की कहानी हैं — सार्वभौमिक तथ्य नहीं।
