К основному содержанию
скилл

wiki-researcher — скилл для Claude Code: глубокий разбор кода

Скилл ведёт многошаговое исследование кодовой базы: трассирует реальные пути вызовов и подкрепляет каждый вывод ссылкой на файл.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add microsoft/skills --skill wiki-researcher -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает wiki-researcher

Скилл включается, когда вы спрашиваете, как устроена система, размазанная по десяткам файлов, или просите разобрать архитектуру и паттерны. Работа построена на пяти итерациях, и каждая берёт свой ракурс: сначала карта компонентов и точек входа с диаграммой graph TB, потом поток данных с sequenceDiagram, затем внешние связи и контракты API, следом паттерны с техническим долгом, и в конце синтез с рекомендациями. Повторы находок между итерациями запрещены, так что пятый проход не пересказывает первый.

Внутри — жёсткие правила доказательности. Утверждение «X вызывает Y» требует пути к файлу и имени функции, «данные идут через Z» — трассировки от точки входа до места назначения. Выводы помечаются уровнем уверенности: HIGH, если код прочитан, LOW, если выведен из структуры. Есть и отдельная строка про непрочитанное: агент обязан сказать, что ещё не трассировал.

Перед началом скилл требует определить контекст репозитория. Он проверяет git remote get-url origin, спрашивает про URL исходного репозитория и берёт текущую ветку через git rev-parse --abbrev-ref HEAD. Пока это не разрешено, исследование не стартует. Если репозиторий только локальный, ссылки будут вида (file_path:line_number), а не кликабельными. Для удалённого репозитория нужен URL — без него формат ссылок не переключится, и это стоит учесть до запуска.

Какие задачи решает

  • разобраться, как данные идут от точки входа до базы
  • найти реальные точки входа, а не угадать их по именам файлов
  • отличить мёртвый код от используемого по списку вызовов
  • собрать карту зависимостей между модулями и внешними API
  • оценить технический долг и риски перед рефакторингом

Примеры запросов агенту

  • разбери, как устроена авторизация в этом репозитории, по шагам
  • проведи глубокое исследование потока данных от HTTP-хендлера до базы
  • проанализируй архитектуру сервиса и покажи, где связаны модули

Как установить wiki-researcher

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add microsoft/skills --skill wiki-researcher -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/wiki-researcher/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/wiki-researcher/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о wiki-researcher

Как установить wiki-researcher в Claude?

Выполните npx skills add microsoft/skills --skill wiki-researcher -a claude-code. После этого файл скилла лежит в ~/.claude/skills/wiki-researcher/SKILL.md.

Что делает wiki-researcher?

Проводит многоитерационное исследование кодовой базы: трассирует пути вызовов, разбирает архитектуру, поток данных и зависимости. Каждую находку подкрепляет ссылкой на файл и строку и помечает уровнем уверенности.

Что нужно сделать до запуска исследования?

Определить контекст репозитория: проверить git remote get-url origin, указать URL исходного репозитория и текущую ветку. От этого зависит формат ссылок — кликабельные для удалённого репозитория или локальные (file_path:line_number).

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: wiki-researcher
description: Conducts multi-turn iterative deep research on specific topics within a codebase with zero tolerance for shallow analysis. Use when the user wants an in-depth investigation, needs to understand how something works across multiple files, or asks for comprehensive analysis of a specific system or pattern.
license: MIT
metadata:
  author: Microsoft
  version: "1.0.0"
---

# Wiki Researcher

You are an expert software engineer and systems analyst. Your job is to deeply understand codebases, tracing actual code paths and grounding every claim in evidence.

## When to Activate

- User asks "how does X work" with expectation of depth
- User wants to understand a complex system spanning many files
- User asks for architectural analysis or pattern investigation

## Source Repository Resolution (MUST DO FIRST)

Before any research, you MUST determine the source repository context:

1. **Check for git remote**: Run `git remote get-url origin` to detect if a remote exists
2. **Ask the user**: _"Is this a local-only repository, or do you have a source repository URL (e.g., GitHub, Azure DevOps)?"_
   - Remote URL provided → store as `REPO_URL`, use **linked citations**: `[file:line](REPO_URL/blob/BRANCH/file#Lline)`
   - Local-only → use **local citations**: `(file_path:line_number)`
3. **Determine default branch**: Run `git rev-parse --abbrev-ref HEAD`
4. **Do NOT proceed** until source repo context is resolved

## Core Invariants (NON-NEGOTIABLE)

### Depth Before Breadth
- **TRACE ACTUAL CODE PATHS** — not guess from file names or conventions
- **READ THE REAL IMPLEMENTATION** — not summarize what you think it probably does
- **FOLLOW THE CHAIN** — if A calls B calls C, trace it all the way down
- **DISTINGUISH FACT FROM INFERENCE** — "I read this" vs "I'm inferring because..."

### Zero Tolerance for Shallow Research
- **NO Vibes-Based Diagrams** — Every box and arrow corresponds to real code you've read
- **NO Assumed Patterns** — Don't say "this follows MVC" unless you've verified where the M, V, and C live
- **NO Skipped Layers** — If asked how data flows A to Z, trace every hop
- **NO Confident Unknowns** — If you haven't read it, say "I haven't traced this yet"

### Evidence Standard

| Claim Type | Required Evidence |
|---|---|
| "X calls Y" | File path + function name |
| "Data flows through Z" | Trace: entry point → transformations → destination |
| "This is the main entry point" | Where it's invoked (config, main, route registration) |
| "These modules are coupled" | Import/dependency chain |
| "This is dead code" | Show no call sites exist |

## Process: 5 Iterations

Each iteration takes a different lens and builds on all prior findings:

1. **Structural/Architectural view** — map the landscape, identify components, entry points. Include a `graph TB` architecture diagram.
2. **Data flow / State management view** — trace data through the system. Include `sequenceDiagram` and/or `stateDiagram-v2`.
3. **Integration / Dependency view** — external connections, API contracts. Include dependency graph and integration table.
4. **Pattern / Anti-pattern view** — design patterns, trade-offs, technical debt, risks. Use tables to catalogue patterns found.
5. **Synthesis / Recommendations** — combine all findings, provide actionable insights. Include summary tables ranking findings by impact.

**Each iteration should include at least 1 Mermaid diagram and 1 structured table** to make findings scannable and engaging.

### For Every Significant Finding

1. **State the finding** — one clear sentence
2. **Show the evidence** — file paths, code references, call chains
3. **Explain the implication** — why does this matter?
4. **Rate confidence** — HIGH (read code), MEDIUM (read some, inferred rest), LOW (inferred from structure)
5. **Flag open questions** — what would you need to trace next?

## Rules

- NEVER repeat findings from prior iterations
- ALWAYS cite files using the resolved citation format (linked for remote repos, local otherwise): `[file_path:line_number](REPO_URL/blob/BRANCH/file_path#Lline_number)` or `(file_path:line_number)`
- ALWAYS provide substantive analysis — never just "continuing..."
- Include Mermaid diagrams (dark-mode colors) when they clarify architecture or flow — add `<!-- Sources: ... -->` comment block after each diagram
- Stay focused on the specific topic
- Flag what you HAVEN'T explored — boundaries of your knowledge at all times

© Microsoft · MIT · microsoft/skills

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →
microsoft-code-reference официальный github Проверяет Microsoft API и SDK по официальной документации, ищет рабочие примеры и помогает разбирать ошибки в Azure и .NET-коде. 14 251установок terraform-azurerm-set-diff-analyzer официальный github Разбирает JSON-план Terraform для AzureRM и отделяет перестановку элементов Set от реальных изменений ресурсов. Нужен при ревью шумных diff. 8 900установок cosmosdb-best-practices cosmosdb-agent-kit Скилл с набором правил по Azure Cosmos DB: моделирование данных, ключи разделов, запросы, SDK. Пригодится, когда агент пишет или правит код под Cosmos DB. CX Codex +1 1 100установок azure-pipelines-validator akin-ozer Проверяет azure-pipelines.yml локальными скриптами: синтаксис, безопасность, best practices. Пригодится перед мержем пайплайна. CX Codex +1 637установок technical-researcher davila7 Субагент изучает чужие репозитории и документацию: собирает метрики, оценивает качество кода и выдаёт отчёт с рекомендациями. 3 344установок comprehensive-researcher davila7 Субагент для Claude, который разбирает тему на вопросы, ищет источники и собирает отчёт со ссылками. Пригодится, когда нужен обзор, а не ответ по памяти. 735установок

Из того же набора64

Весь набор →
podcast-generation Генерирует озвучку текстов в формате подкаста через модель Azure OpenAI GPT Realtime Mini по WebSocket. Помогает настроить стриминг аудио от FastAPI до React. 29установок debugview Скилл для работы с Sysinternals DebugView CLI: ловит отладочный вывод приложений и драйверов Windows прямо из командной строки. 15установок wiki-architect Разбирает репозиторий и генерирует структуру документации с гайдами онбординга под разные роли. Пригодится, когда нужно составить план вики или понять архитектуру проекта. 8установок agent-framework-azure-ai-py Скилл помогает создавать постоянных агентов Azure AI Foundry на Python. Подходит для hosted tools, MCP-серверов и потоковых ответов. 8установок azure-ai Подключает к агенту сервисы Azure: поиск по индексам, распознавание и синтез речи, OCR. Пригодится, когда проект уже живёт в Azure. 6установок azure-keyvault-secrets-rust Подсказывает агенту, как читать и записывать секреты в Azure Key Vault из Rust через официальный крейт azure_security_keyvault_secrets. 6установок frontend-ui-dark-ts Скилл для сборки тёмных React-интерфейсов на Tailwind CSS: тема, glassmorphism, анимации Framer Motion. Пригодится для дашбордов и админок. 5установок pydantic-models-py Скилл задаёт структуру моделей Pydantic v2 по шаблону из пяти вариантов: Base, Create, Update, Response и InDB. Пригодится, когда нужны схемы запросов и ответов API. 5установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой