Mechanismus zur Analyse des Technologiestapels
@team-configurator ermöglicht eine genaue Technologieerkennung durch einen mehrstufigen Analyseprozess:
- Dokument-Fingerprinting: Scannen des Projektstammverzeichnisses nach Funktionsdateien (z. B. Gemfile=Ruby, package.json=Node.js, docker-compose.yml=containerisation)
- Analyse der AbhängigkeitenParsen der Lock-Datei (yarn.lock/pipfile.lock) zur Bestimmung der spezifischen Framework-Version (z.B. Rails 7 vs. 6)
- Validierung der KatalogstrukturStandard-Framework-Strukturen überprüfen (z. B. das Apps-Verzeichnis von Django, die Komponenten-Hierarchie von React)
- Parsen von KonfigurationsdateienLesen der Framework-spezifischen Konfiguration (z.B. next.config.js für Next.js, application.properties für Spring)
Die Ausgabeergebnisse sind enthalten:
- Technologie-Stack-Matrix-Bericht (Hauptrahmen/unterstützende Tools/Testsuite)
- Liste der empfohlenen Smartbody-Teams (@rspec-specialist ist automatisch enthalten, wenn RSpec erkannt wird)
- Frühzeitige Warnung vor potenziellen Technologiekonflikten (z. B. Warnungen, wenn sowohl Flask als auch Django existieren)
Typisches Szenario: @distributed-task-expert ist automatisch so konfiguriert, dass asynchrone Aufgaben bearbeitet werden, wenn sowohl Django als auch Celery im Projekt erkannt werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelClaude 007 Agents: ein AI Intelligent Body Orchestration System für moderne SoftwareentwicklungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie genau analysiert die @team-configurator intelligence den Technologie-Stack des Projekts?
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