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Analiza un directorio de proyectos y resume información clave leyendo README.md, package.json, requirements.txt, Dockerfile y otros archivos de configuración
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Permite al agente consultar algo al usuario mostrando un panel interactivo con opciones seleccionables y una opción libre para respuesta personalizada
Invoca agentes especializados para realizar tareas complejas como desarrollo de código e investigación profunda
Invoca N agentes especializados en paralelo con visualización en pestañas
Conjunto avanzado de herramientas para operaciones CRUD y edición sofisticada de archivos.
Actualización simple de archivos.
Herramienta profesional de edición de archivos con múltiples estrategias, operaciones por lote y rollback automático.
| allowlist | false |
| author | KogniTerm AI (Autonomous Generation) |
| auto_approve | true |
| category | autonomous |
| dependencies | [] |
| description | Analiza un directorio de proyectos y resume información clave leyendo README.md, package.json, requirements.txt, Dockerfile y otros archivos de configuración |
| name | project-analyzer |
| required_permissions | ["filesystem"] |
| security_level | standard |
| tags | ["autonomous","generated"] |
| version | 1.0.0 |
Esta skill analiza un directorio de proyectos y extrae información clave leyendo archivos de configuración comunes.
project_analyzer(
project_path="/ruta/al/proyecto"
)
La skill devuelve un diccionario con la siguiente estructura:
{
"project_name": "nombre_del_directorio",
"project_path": "/ruta/completa/al/proyecto",
"files_found": {
"README": ["README.md"],
"package_json": ["package.json"],
"requirements": ["requirements.txt"],
"docker": ["Dockerfile", "docker-compose.yml"]
},
"summary": "Descripción legible del proyecto",
"readme_preview": "Primeros 200 caracteres del README",
"package_info": {/* contenido de package.json si existe */},
"requirements_preview": "Primeros 300 caracteres de requirements.txt"
}
result = project_analyzer(project_path="/home/gato/Proyectos/ClubGriego")
# Detectará package.json y generará un resumen
result = project_analyzer(project_path="/home/gato/Proyectos/Fito")
# Detectará requirements.txt y otros archivos de configuración
Si el path no existe o no es un directorio, la skill devolverá:
{"error": "Mensaje descriptivo del error"}