kernel-repo-slice

name	kernel-repo-slice
description	T2 della pipeline kernel: proietta un intero repository sul working set rilevante per un bug (P_Q a livello repo). Usalo PRIMA di esplorare un repo grande quando hai un sintomo concreto: stack trace, messaggio d'errore, file indiziati. Output: manifest ordinato con motivazioni + esclusioni recuperabili (page fault).

kernel-repo-slice — working set del repo indotto dal bug

Dato un task Q (il bug), calcola C' = P_Q(C): la proiezione del repository sul sottinsieme di file che puo' influenzare il sintomo.

Quando usarla

• Bug con stack trace / messaggio d'errore in un repo medio-grande.
• PRIMA di grep esplorativi a tappeto: la slice guida l'esplorazione.
• NON serve su repo piccoli (< ~50 file): leggi e basta.

Procedura

1. Raccogli il sintomo piu' concreto disponibile: stack trace intero > messaggio d'errore quotato > path indiziati > descrizione vaga.
2. Esegui lo slicer deterministico:

• Pi: chiama il tool nativo kernel_repo_slice; se budget manca viene derivato dalla finestra di contesto viva.
• Claude Code:

python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/kernel-repo-slice/scripts/repo_slice.py <repo_root> \
    --symptom "$(cat /percorso/sintomo.txt)"        # o --symptom "testo"
# opzioni: --seed <file> (aggiunge seed espliciti), --importers-depth N,
#          --max-files N, --json, --anchor-ends (seed in testa e
#          importatori/caller in coda contro il lost-in-the-middle; solo
#          ordine, mai selezione)

Negli altri harness risolvi scripts/repo_slice.py relativamente alla directory di questa skill.

3. Leggi il manifest: seed (con provenienza), file per rilevanza (dipendenza/importatore/test + hop), conteggio esclusi.
4. Lavora DALLA slice: leggi prima i seed, poi le dipendenze a 1 hop, i test correlati sono il riproduttore.

Budget (operatore costo)

La risorsa vera e' la FINESTRA DI CONTESTO: --budget N e' in TOKEN stimati (size/4) che il working set costera' quando i file verranno letti — 10 file enormi costano piu' di 100 piccoli. Lo script sceglie DA SOLO la chiusura piu' ricca che rientra nel vincolo (scala misurata col bench di sufficienza: regge a ogni gradino). Ordini di grandezza: 30k token ~ working set generoso, 10k ~ stretto. Se nemmeno il minimo (seed + test correlati) rientra, scende DA SOLO a granularita' di SIMBOLO (T2b): dai frame del traceback ricava il simbolo top-level che racchiude ogni riga — e se e' un metodo di classe, solo le righe del metodo — e il manifest guadagna la sezione ## T2b con etichette, costo e COMANDI DI ESTRAZIONE pronti (sed per i metodi, slice.py per le funzioni top-level). Leggi le slice coi comandi, non i file interi; page fault = risali al file solo se la slice non basta. Misurato su pandas: minimo file-level ~372k token -> T2b ~15k (-96%). Il manifest riporta config scelta e costo nella riga budget:. Controllo manuale: --deps-depth e --importers-depth.

Regola del page fault (importante)

L'esclusione e' un prior, non un divieto. Il grafo degli import non vede dynamic import, dependency injection, config file, alias di bundler. Se l'evidenza punta fuori dalla slice (nome citato in un errore, config sospetta), leggi il file fuori slice senza esitare: un miss costa un Read, non una risposta sbagliata.

Fail-safe

Se lo script non riconosce alcun seed lo dice esplicitamente e non proietta nulla: in quel caso NON fingere una slice — o trovi un sintomo migliore (riproduci il bug, prendi lo stack trace) o esplori normalmente.