Ofrezca a los agentes memoria estructural persistente de una base de código: navegue por las dependencias, realice un seguimiento de las API públicas y comprenda por qué existen conexiones sin volver a leer todo el repositorio.
Instala rápidamente el skill de IA data-structure-protocol en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: sickn33/antigravity-awesome-skills.
LLM coding agents lose context between tasks. On large codebases they spend most of their tokens on "orientation" — figuring out where things live, what depends on what, and what is safe to change. DSP solves this by externalizing the project's structural map into a persistent, queryable graph stored in a .dsp/ directory next to the code.
DSP is NOT documentation for humans and NOT an AST dump. It captures three things: meaning (why an entity exists), boundaries (what it imports and exposes), and reasons (why each connection exists). This is enough for an agent to navigate, refactor, and generate code without loading the entire source tree into the context window.
DSP models the codebase as a directed graph. Nodes are entities, edges are imports and shared/exports.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill data-structure-protocolOfrezca a los agentes memoria estructural persistente de una base de código: navegue por las dependencias, realice un seguimiento de las API públicas y comprenda por qué existen conexiones sin volver a leer todo el repositorio. Fuente: sickn33/antigravity-awesome-skills.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill data-structure-protocol Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills