context-detection

context-detection 技能提供了一种智能且多层次的机制，用于分析软件仓库，以识别底层技术栈、框架依赖项和项目结构。它专为需要在执行任务或加载特定环境插件之前建立项目技术概况的开发人员、架构师和自动化代理程序而设计。通过分析配置文件、目录布局和当前文件上下文，此技能可以无缝集成框架特定功能，例如自动加载 Vitest 测试助手、Go 数据库模式或 React 状态管理工具。

• 多技术栈感知：专业处理前端（例如 React, Vue）和后端（例如 Go, Rust, Python）组件共存于同一仓库的全栈架构。

• 分层检测逻辑：遵循严格的优先级，从 .claude/settings.json 中的显式用户设置开始，接着是文件扩展名、配置文件（package.json, go.mod, Cargo.toml, pyproject.toml）以及结构模式。

• 技能发现引擎：包含强大的发现脚本，可查询官方 Claude Code 技能位置，包括项目特定、个人、市场和企业目录。

• 自适应框架支持：自动将检测到的技术映射到适当的开发工具和技能，确保 AI 代理程序始终具备正确的专业指令和上下文。

• 递归结构分析：识别诸如 src/routes 或 cmd/ 等目录模式，以验证并确认技术栈发现，提供比仅解析配置文件更高的置信度。

• 检测可靠性：配置项目时，请确保遵守优先级层级；.claude/settings.json 中的用户覆盖设置将始终优先于自动检测结果。

• 性能与范围：该工具经过优化，会忽略常见的依赖目录（如 .git, node_modules 和 vendor），以维持快速扫描。

• 多技术栈最佳实践：在单仓（monorepo）或多语言环境中使用此技能，确保应用程序的不同部分采用正确的开发方法。

• 输入/输出：接收当前工作目录作为输入；输出包含识别出的技术栈、关联的框架技能以及插件编排器所需的摘要元数据的 JSON 负载。