data-structure-protocol とは?
エージェントにコードベースの永続的な構造メモリを提供します。リポジトリ全体を再度読み取ることなく、依存関係をナビゲートし、パブリック API を追跡し、接続が存在する理由を理解します。 ソース: sickn33/antigravity-awesome-skills。
エージェントにコードベースの永続的な構造メモリを提供します。リポジトリ全体を再度読み取ることなく、依存関係をナビゲートし、パブリック API を追跡し、接続が存在する理由を理解します。
コマンドラインで data-structure-protocol AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: 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.
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill data-structure-protocolエージェントにコードベースの永続的な構造メモリを提供します。リポジトリ全体を再度読み取ることなく、依存関係をナビゲートし、パブリック API を追跡し、接続が存在する理由を理解します。 ソース: sickn33/antigravity-awesome-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill data-structure-protocol インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills