@JetBrains

제작자 · JetBrains

최근 업데이트 · 2026년 8월 24일

importing-a-codebase

검토 · 69Registry 색인

Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced proj

OpenAgentSkill 신뢰 점수
69/100

샌드박스 전용

품질63/100
감사79/100
스타38
Verified installs0

설치 대상

Codex 설치 프롬프트

Install the "importing-a-codebase" agent skill from https://github.com/JetBrains/thinkrail/tree/main/packages/pi-thinkrail-workflow/skills/importing-a-codebase. Read its SKILL.md or equivalent instructions first, install only the files needed for this workspace, and summarize any required setup before using it. Skill purpose: Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced project (brainstorming). After the install attempt, report the result to https://www.openagentskill.com/api/agent/outcome with POST JSON {"event_id":"install_<unique-id>","skill_slug":"jetbrains-importing-a-codebase","task":"Install importing-a-codebase","agent":"codex","outcome":"success","install_used":true}. Replace event_id with a unique value and outcome with success or failed. Report success only after the skill is installed and a minimal verification passes.

공급 자산 프로필

리서치 및 지식 작업

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

트랙 보기

시나리오

리서치 Agent

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Agent 적합도

Claude Code + Cursor + CLI

Codex, Claude Code, Cursor, CLI 또는 맞춤형 Agent에 적합합니다.

설치

준비됨

npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

유지보수

최신

오늘 푸시됨

위험

검토 필요

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

GitHub 품질

38

63/100 품질 · 77/100 신뢰

커버리지 태그

리서치리서치 Agentagent-skill

검토 메모

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision · Low GitHub adoption signal

Agent 채택 스코어카드

신뢰, 감사, 설치 준비 상태를 한눈에 확인하세요

이 점수는 공개 저장소 메타데이터, OpenAgentSkill 검토 신호, 유지보수 최신성, 설치 준비 상태를 결합합니다. 후보 선정 신호일 뿐, 사람의 검토를 대체하지 않습니다.

품질

유망
63

유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.

신뢰

샌드박스 전용
69

신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.

감사

검토 필요
79

설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.

OpenAgentSkill 신뢰 점수 v5

설치 전 사람 검토

실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

스타

GitHub 스타 38

저장소 활동

스타 38, 포크 8

유지보수

오늘 푸시됨

라이선스

Apache-2.0

설치

npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

설치 안전성

표준 패키지 또는 런타임 설치 경로

권한 범위

filesystem or document access, network or browser access

Agent 결과

아직 Agent 결과 데이터가 없습니다

문서

README/SKILL.md 맥락이 충분합니다

위험 요약

프로덕션 전 검토

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 38 GitHub stars

설치 준비 상태

설치 경로 사용 가능

  • 설치 경로를 사용할 수 있습니다
  • 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
  • 라이선스가 명시되었습니다
  • 아직 Agent 검증 결과 근거가 없습니다

Agent 읽기용 메타데이터

이 스킬의 기계 판독형 의사결정 데이터.

이 블록 또는 포함된 JSON을 사용해 Agent가 이 스킬을 설치할지, 대안을 고를지, 먼저 사람의 검토를 요청할지 판단할 수 있습니다.

View technical data+

적합한 작업

  • GitHub automation 워크플로
  • Claude Code 팀
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Inspect repository metadata

적합한 Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

설치 결정

명령어
npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
정책
검토
사람 검토

신뢰와 위험

신뢰
69/100
감사
79/100
위험 수준
검토 필요

결과 루프

엔드포인트
/api/agent/outcome
이벤트 ID
resolve
결과
5

설치 명령어

npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

사용하지 말아야 할 경우

  • 벤더 지원 SLA가 필요한 팀
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • 아직 OpenAgentSkill 사용 피드백 데이터가 없습니다
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent 안전 v2

59/100 · 설치 전 검토

권한 메모와 함께 검토됨검토

사용 가능한 후보이지만 Agent는 설치 전에 권한과 감사 메모를 표시해야 합니다.

실제 작업 공간에 설치하기 전에 사람의 승인이 필요합니다.

API로 해결

중간

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

중간

네트워크 접근

Skill은 원격 페이지, API, 저장소 또는 외부 서비스에 접근할 수 있습니다.

중간

파일 시스템 접근

Skill은 프로젝트 파일, 문서, 생성 산출물 또는 로컬 작업 공간 상태를 읽거나 쓸 수 있습니다.

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent 해결 계획

설치 전에 Agent가 적합성을 검증하게 하세요.

Resolve API는 최우선 스킬, 대안, 안전 정책, 감사 메모, 설치 대상 및 Agent가 페이지를 스크래핑하지 않고 사용할 수 있는 프롬프트를 반환합니다.

텍스트 계획 열기

Agent가 확인할 항목

  • Resolve API에서 작업 적합도와 대안을 확인합니다.
  • 감사 점수, 신뢰 점수 및 안전 정책 경고를 확인합니다.
  • Codex, Claude Code, Cursor 또는 CLI의 설치 대상 호환성을 확인합니다.

프롬프트 복사

Task: Use importing-a-codebase in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20importing-a-codebase%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install
Install command: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent 핸드오프

또 다른 디렉터리 페이지 대신 설치 경로를 Agent에게 제공합니다.

공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.

설치 API 열기

Agent 프롬프트

Use importing-a-codebase for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install, then install with: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

Registry 메타데이터

자동 스킬 선택을 위한 Agent 읽기용 프로필.

Registry API를 통해 동일한 결정, 신뢰, 감사, 사용 사례, 설치 신호를 제공하므로 Agent가 UI를 스크래핑하지 않고도 순위를 매길 수 있습니다.

Manifest 열기

Agent 적합도

62/100

GitHub automation

플랫폼

Claude Code, Cursor

감사 보고서

검토 필요 · 79/100

설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.

감사 보고서 보기평가 보고서 보기

Agent 결정 패널

Fallback candidate for GitHub automation

먼저 이 스킬로 프로토타입을 만들고 대체 후보를 준비하세요.

62
준비 상태
프로토타입
단계

스택 내 역할

대체 후보

주요 적합도

GitHub automation

신뢰 라벨

먼저 프로토타입

설치 경로

명령어 준비됨

사용 시점

  • GitHub automation 워크플로
  • Claude Code 팀
  • builders willing to evaluate younger projects

근거

  • 최근 저장소 활동
  • 설치 명령 또는 GitHub 저장소를 사용할 수 있습니다
  • 품질 프로필 63/100

먼저 검토

  • Low GitHub adoption signal
  • 아직 OpenAgentSkill 사용 피드백 데이터가 없습니다

구현 경로

  1. 1샌드박스 Agent에 설치하고 GitHub automation 작업을 처음부터 끝까지 한 번 실행하세요.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

신뢰 프로필

샌드박스 전용

신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.

69
OpenAgentSkill 신뢰 점수

GitHub 채택도

확인

GitHub 스타 38

스타/포크 활동

확인

스타 38, 포크 8; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다

최근 유지보수

통과

오늘 푸시됨

라이선스 명확성

통과

Apache-2.0

긍정 신호

  • AI 검토 승인됨
  • 설치 경로를 사용할 수 있습니다
  • 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
  • 최근 유지보수된 저장소
  • 설치 명령에서 뚜렷한 고위험 패턴이 발견되지 않았습니다
  • 결과 루프는 준비되었지만 첫 실제 Agent 실행이 필요합니다

설치 전 검토

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 38 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 38 stars, 8 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • 아직 실제 Agent 결과 보고서가 없습니다
  • 무인 설치 전에 사람 검토가 필요합니다

권장 작업

실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.

품질 프로필

유망 Agent 워크플로용 후보

유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.

63
GitHub 스타
38
최신성
오늘
설치 준비됨
라이선스
Apache-2.0
설치 전 검토: Low GitHub adoption signal

워크플로 적합도

이 스킬을 사용할 시나리오

워크플로 적합도

완전한 워크플로에 추가

대안 후보

설치 전 비교

이 작업에 적합할 수 있는 유사 스킬입니다.

모두 비교

개요

--- name: importing-a-codebase description: "Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced project (brainstorming)." ---

# Importing a codebase

The workspace holds real code but no specs. **Reverse-engineer the spec graph the project should have had.** When the repo already carries real spec-like documents, build the graph around them, not parallel to them. Do as much as possible yourself, from the files; ask the user only where the code genuinely can't tell you and the answer changes a spec.

**Hold the writing-specs bar.** Read that concept skill before drafting — everything in this flow is inferred rather than confirmed, so its honesty rules (draft until the user reviews, unconfirmed marked inline) bind hardest here.

## 1. Read first, ask last

Survey before you ask a single question. Read, in roughly this order:

- **Agent files (mine these first — they state intent + conventions directly):** `AGENTS.md`, `CLAUDE.md`, `.cursor/rules/*`, `.cursorrules`, `.github/copilot-instructions.md`, `GEMINI.md`, `.windsurfrules`. - **Docs:** `README`, `docs/`, `CONTRIBUTING`, ADRs. - **Manifests & layout:** `package.json` / `pyproject.toml` / `go.mod` / `Cargo.toml`, workspace globs, `tree`-style structure, entry points, build/test scripts. - **Code:** entry points and the top of each candidate module — enough to see responsibilities and the dependency edges between them.

While you read, collect **adoption candidates**: durable, declarative documents that state the world as it is — architecture/design docs, ADRs / decision records, domain glossaries, protocol/contract docs. Never candidates (input only): READMEs, CONTRIBUTING, changelogs, roadmaps, TODOs, implementation plans (finished or planned), generated API docs.

Confirm with the spec tools (`spec_grep` / `spec_graph`) that there's no graph yet. If specs already exist, stop and hand back to the `setting-up-a-project` dispatcher — this flow is for un-specced repos.

## 2. Build a working model

From what you read, form a working model of what the project **is** and how it's **shaped** — held in the conversation, not written to a file (this flow declares no working files):

``` what: one-sentence purpose (the job the codebase does) domain: the space it's in stack: languages / frameworks / runtime modules: the real boundaries + the dependency edges between them (who imports whom) invariants: rules the code already enforces (layering, "X never imports Y", public surfaces) decisions: non-obvious choices visible in the code (and where the "why" is missing) ```

Agent files and READMEs usually hand you `what`, `invariants`, and `decisions` for free — prefer them over re-deriving from code.

## 3. Interview only the gaps

Ask **only** what the files can't answer and that would change a spec — typically: the primary job / who it's for, explicit non-goals, and the *why* behind a non-obvious decision. Batch them per the **asking-user-questions** concept skill; infer a concrete answer and let the user correct it rather than asking open-ended.

If adoption candidates exist, add one question to the same round: a multiSelect listing them (grouped when many — an `adr/` set is one option) — which should become spec-graph nodes? A contradiction between a candidate and the code found by now goes into the round too (confirm the correction). Skipped or declined → adopt none; candidates stay input, noted at hand-off.

If the files answered everything material, **skip the interview** and say so — don't manufacture questions (adoption candidates alone still make a round — the offer is never dropped as "no gaps"). A skipped/declined question is not a blocker: record the assumption inline in the spec, marked unconfirmed.

## 4. Draft the graph, top-down

Save with the spec tools as you go (`spec_create` per node, `edit` for prose). Order:

1. **`goal-and-requirements.md`** (`type: goal-and-requirements`) — the goal + scope. This is the graph root; the confirmed intent lives here. 2. **`architecture.md`** (`type: architecture-design`, `parent: <goal id>`) — topology, the module boundaries, the real dependency edges (a small DAG only if it carries real information), and the invariants the code enforces. 3. **One short `SPEC.md` per genuine module** (`type: module-design`, or `submodule-design` for a directory-level module inside a package; `parent:` its enclosing module or `architecture`). Each states its **responsibility** and its **boundary** (allowed deps / forbidden reaches).

**Adopted docs become nodes in place.** First, for each accepted candidate: read it carefully, then add spec frontmatter where the file lies (`id`, `type`, `title`, `status: draft`, `parent`; `depends-on`/`references` only where real) — content untouched. A slot an adopted doc fills is not drafted again: an adopted architecture doc *is* the `architecture-design` node, an adopted module design doc *is* that module's node, an ADR earns a node only while its decision is still in force. Build the rest of the graph around them, linked by id. One exception to "content untouched": where an adopted doc is unclear or has drifted from the code, correct that content as part of adoption and call the correction out (in the interview round when caught in time, at hand-off otherwise).

Wire `parent` to mirror the code hierarchy and `depends-on` only on edges the code actually shows. Keep each file **you draft** to the **writing-specs** bar — its granularity and say-it-once rules decide what counts as a module and where shared edges live. If a boundary is genuinely unclear, ask, or leave that spec `draft` with a one-line note — don't guess elaborately.

## 5. Validate & hand off

- Run `spec_validate`; fix dangling links, duplicate ids, parent cycles. - Tell the user the specs are drafted on this workspace's branch — **review them in Changes; nothing merges until they approve** — and summarize what you inferred vs. what they confirmed, which docs were adopted vs. left as input, and any drift corrections made. - Point at `brainstorming` for feature work from here on — **this workflow ends here**.

기술 세부 사항

버전
1.0.0
라이선스
Apache-2.0
최근 업데이트
2026년 8월 24일
게시일
2026년 8월 24일

결정 스냅샷

대체 후보

62
준비됨
프로토타입
단계

최근 저장소 활동

감사

설치 검토

설치 및 채택 검토

79
검토 필요
보안
84/100
유지보수
100/100
설치
92/100
전체 감사 열기평가 보고서 보기

Agent 검증 증거

Agent 검증 증거

Resolve, 검토, 설치 및 한 번의 제한된 실행 후 결과 보고서입니다.

0
검증됨
Needs first agent run자동 설치: 먼저 검토최근: 알 수 없음
성공률
최근 실패
결과
0
출력 품질
실패
0
관련 없음
0
설치
0
위험 차단
0
설정 필요
0
프로덕션
0

아직 Agent 결과 데이터가 없습니다. 첫 실행은 /api/agent/outcome을 통해 성공, 설정 필요, 위험 차단, 실패 또는 비관련 결과를 보고할 수 있습니다.

설치

Agent 워크플로에 추가

무료 오픈 소스. 프로덕션 Agent에 설치하기 전에 보고서를 검토하세요.

성장 루프

공유 키트

X

importing-a-codebase용 시나리오 기반 초안입니다. X에 수동으로 게시할 수 있습니다.

큐레이터 노트
importing-a-codebase: Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of settin...

38 stars

https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase?ref=x
X 초안 열기
선택 사항: 설치 명령이 포함된 답글
Listing + install path for importing-a-codebase:
https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase?ref=x

Install: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

등록 출처

Registry 색인

소유권 주장 가능

이 등록은 공개 소스에서 색인되었으며 유지보수자 소유권 주장이 승인될 때까지 공식으로 표시되지 않습니다.

제작자
JetBrains
색인 주체
OpenAgentSkill 커뮤니티 인덱스

귀속은 공개 저장소 또는 제작자 프로필에 연결됩니다. 제작자는 등록을 주장하여 소유권 신호를 업데이트할 수 있습니다.

이 스킬 소유권 주장

소유자 소유권 주장

이 스킬 등록 소유권 주장

이 Registry 색인 등록은 JetBrains에게 귀속되어 있지만 아직 공식으로 표시되지 않았습니다. 소유권을 주장하면 확인된 소유자 신호가 추가되어 이후 출시, 설치 및 감사 업데이트를 더 신뢰할 수 있습니다.

크리에이터 백링크 키트

README에 증거 배지 추가

개발자가 저장소를 평가하는 위치에 정규 등록, 현재 신뢰 및 감사 신호, 실제 Agent-Proven 증거를 표시합니다.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)

작성자

J

JetBrains

@jetbrains

플랫폼 적합도

상태 신호

GitHub 스타
38
품질 점수
35/100
최근 GitHub 푸시
2026년 8월 24일
프레임워크 힌트
알 수 없음
OpenAgentSkill 조회수
0
설치 명령 복사
0
외부 클릭
0

커뮤니티 신호

이 스킬이 Agent 워크플로에 유용한지 알려 주세요. 집계된 피드백은 시간이 지날수록 순위를 개선합니다.

신뢰와 안전

샌드박스 전용

69
  • GitHub 채택도GitHub 스타 38확인
  • 스타/포크 활동스타 38, 포크 8; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다확인
  • 최근 유지보수오늘 푸시됨통과
  • 라이선스 명확성Apache-2.0통과
  • README/SKILL.md 완성도메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다통과
  • 의존성/런타임 위험network or browser surface통과