agentleFS
sergeeeysergeeey/Claude-cod-top-2026/skills/extensions/atomize/SKILL.md

atomize

Skill9 starsChanged 6 months agoMITView on GitHub

[STATUS: confirmed] [CONFIDENCE: high] [REVIEWED: 2026-10-14] Разбирает проект на 7±2 ключевых атома, строит interface map, находит top-3 bottlenecks, выдаёт ОДИН следующий /goal. Минимальная версия из APEX-Project-Refiner — только уникальные функции (atomic decomposition + interface map + per-atom DoD), без overlap с /orient, /sci-code-audit, /validate, /strategic-analysis, /snr, /proof-ladder. ОБЯЗАТЕЛЬНО заканчивается executable /goal — не отчётом. Triggers: /atomize, "разбери проект на атомы", "найди bottleneck", "interface map", "что улучшить первым", atomic decomposition, project atoms, "на что распадается проект", "где узкое место", "покажи атомы проекта", "что тормозит прогресс", "разложи по атомам". НЕ для: pitch (/weiss), founder validation (/office-hours), code audit (/sci-code-audit), startup audit (/validate), project briefing (/orient).

2 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

We split this skill into the rules it gives an agent

2 rules. About 0 are common, 2 are distinctive, and 0 are very specific to this project.

  • ≈0

    Common · estimate

    Many files like this have a rule of this kind.

  • ≈2

    Distinctive · estimate

    This author's own choices. Worth a look.

  • 0

    Very specific

    Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.

  • Common
  • Distinctive
  • Very specific
  1. Distinctive:

    No new architecture unless removing old complexity.

    line 50
  2. Distinctive:

    Read-only first: analyze phase — никаких правок файлов до вывода результата.

    line 51

≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 350,495 skill files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.

Keep what fits and drop the rest. Your version, ready for your agents.
Files
SKILL.md
<!-- BSV — Brief Skill View | поиск: BSV Скил : atomize TL;DR : 7±2 атома + interface map + top-3 bottlenecks → ОДИН /goal на bottleneck #1 Вызов : /atomize, "разбери на атомы", "найди bottleneck", "interface map" НЕ для : Брифинг (→ /orient), аудит кода (→ /sci-code-audit), стартап-аудит (→ /validate) Выход : ВСЕГДА заканчивается executable /goal, не отчётом -->

Atomize — Atomic Decomposition + Interface Map

Зачем

Проект кажется сложным — потому что его никто не видел целиком. Atomize разбивает его на 7±2 ключевых атома (модулей ответственности), строит карту их взаимодействий и находит где именно зажата система. Выход — не отчёт, а один конкретный /goal.

Уникальное покрытие (чего нет в других скилах):

  • Atomic decomposition с per-atom quality + importance score
  • Interface map (atom × atom: контракт, риск, улучшение)
  • Bottleneck ranking на основе матрицы — не интуиции
  • /goal строго по bottleneck #1, с kill criteria

HARD RULES (non-negotiable)

  • Maximum 9 atoms (7±2 — Miller 1956 working memory rule). Больше → collapse.
  • Maximum 3 bottlenecks. Больше → это не bottlenecks, это wishlist.
  • Maximum 5 actions в roadmap (если нужен). Больше → scope creep.
  • Gold standard horizon = 30 days max. Нет "в будущем" и "когда-нибудь".
  • No new architecture unless removing old complexity. Добавить = последний выбор.
  • Read-only first: analyze phase — никаких правок файлов до вывода результата.
  • Output MUST end with ONE executable /goal. Не список, не "варианты" — один /goal.

Mode Flags

FlagЧто делаетКогда
(default)Full pipeline: 5 шагов, все секцииПервый запуск на проекте
--scan15-мин аудит: 7 атомов + 3 bottlenecks + 1 quick winНужен быстрый ответ
--deepВсе атомы с детальным разбором кода + тестовПеред большим рефактором
--interfaceТолько таблица atom × atom взаимодействийОтлаживаешь интеграцию
--feature <name>Один атом: deep dive до gold standardКонкретная фича под лупой
--gold3030-day gold standard target (constraint: no new hires, no new deps)Планирование квартала

Pipeline (5 Steps — Default)

Step 1 — Read (read-only, no edits)

Читать в порядке приоритета:

CLAUDE.md           → цели, стек, ограничения
README.md           → что проект делает публично
source tree (ls)    → реальная структура папок
tests/              → что тестируется (= что важно)
.claude/memory/activeContext.md  → текущий фокус
.claude/memory/decisions.md      → архитектурные решения
git log --oneline -20            → последние изменения

Если файл отсутствует → пропустить, не fabricate. Отметить как [UNKNOWN].

Step 2 — Atomic Decomposition

Разбить проект на 7±2 атома. Атом = единица ответственности с чёткой границей.

Типы атомов:

  • Core — бизнес-логика, алгоритм, domain model
  • Infra — хранение, конфиги, CI/CD, деплой
  • Interface — API, CLI, UI, hooks
  • Test — тест-сьют, фикстуры, smoke tests
  • Docs — документация, onboarding, CLAUDE.md
  • Integration — внешние зависимости, MCP, webhooks
  • Memory — state, кэш, персистентность между запусками

Таблица атомов:

AtomTypePurposeEvidenceQuality (1-5)Importance (1-5)
.........file:line......

Правила scoring (NO composite multiplication — скрывает tradeoffs):

  • Quality: 1=broken/missing, 2=partial, 3=works, 4=solid, 5=gold
  • Importance: 1=nice-to-have, 3=blocks progress, 5=project fails without it
  • Сортировка: Importance DESC, затем Quality ASC (worst-first = highest ROI)

Granularity check:

  • 9 atoms → collapse похожие (например, два Core → один)

  • <5 atoms → проект слишком маленький для atomize, предложить /orient

Step 3 — Interface Map

Таблица взаимодействий atom × atom:

FromToContractRiskImprovement
hooksstateenv vars + JSONno schema validationadd Pydantic model
...............

Заполнять только реальные связи (не все 7×7 = 49 пар, только существующие). Каждая строка: одна связь, один риск, одно улучшение.

Step 4 — Top-3 Bottlenecks

Bottleneck = атом с высокой Importance И низкой Quality И плохими интерфейсами.

Формула отбора (не score, а критерии):

bottleneck_score = (Importance ≥ 4) AND (Quality ≤ 2) AND (риски в interface map)

Вывод:

#1 Bottleneck: <Atom name>
   Почему: <1-2 предложения с evidence>
   Блокирует: <что именно не работает без этого>
   Размер fix: <small/medium/large>

#2 Bottleneck: ...
#3 Bottleneck: ...

Step 5 — Output ONE /goal

Targeting bottleneck #1. Использовать полный /goal template:

/goal <END STATE — измеримое условие завершения>.
Run <КОМАНДА ВЕРИФИКАЦИИ> and show full output.
Output must contain: <СТРОКА ПОДТВЕРЖДЕНИЯ>.
Do NOT <CONSTRAINT 1>.
Do NOT <CONSTRAINT 2>.
or stop after <N> turns.

Пример:

/goal hooks/post_commit_memory.py проходит все тесты без падений.
Run python -m pytest tests/test_post_commit_memory.py -v and show full output.
Output must contain: "passed" and zero "FAILED".
Do NOT modify test assertions.
Do NOT add noqa or type:ignore без обоснования.
or stop after 20 turns.

Output Contract (секции в обязательном порядке)

1. Project Identity      — 3 строки: что делает, стек, текущий статус
2. Atomic Decomposition  — таблица 5-9 атомов (Atom | Type | Purpose | Evidence | Quality | Importance)
3. Interface Map         — таблица реальных связей (From | To | Contract | Risk | Improvement)
4. Top-3 Bottlenecks     — пронумерованный список с evidence
5. What NOT to Touch     — 3-5 пунктов (защита от scope creep)
6. NEXT /goal            — один executable /goal по bottleneck #1

НЕ добавлять: roadmap на 30 шагов, gold standard fantasy, список идей, рекомендации без /goal.


Режим --scan (15 минут)

Только Step 1 + быстрый Step 2 + Step 4 + Step 6. Без interface map.

Вывод:

SCAN: <project name>

Atoms (quick):
1. <name> — Quality X/5, Importance X/5
...

Top-3 Bottlenecks:
#1 ...
#2 ...
#3 ...

Quick win (≤2 hours): <конкретное действие>

/goal <...> or stop after 10 turns.

Режим --interface

Только Step 3 (расширенная версия). Строит полную матрицу для всех атомов.

Цель: найти broken contracts и missing validation между модулями.

Добавить колонку Severity (HIGH/MED/LOW) к каждой строке.


Режим --gold30

Цель: описать gold standard для проекта через 30 дней. Constraint: no new hires, no new external dependencies без обоснования.

Структура:

Gold30 Target: <что должно работать идеально через 30 дней>
Current state per atom: <quality сейчас vs quality нужна>
Gap analysis: <что нужно закрыть>
/goal targeting biggest gap

Антипаттерны (что НЕ делать)

АнтипаттернПочему плохоЧто вместо
>9 атомовНарушает Miller 1956, теряется фокусCollapse похожих
Composite score (Quality × Importance)Скрывает tradeoffs — 4×1 = 4×1 = 4, но это разные ситуацииДержать как tuple
"Улучшить все bottlenecks"Нет фокуса = нет прогрессаТолько bottleneck #1 в /goal
/goal без kill criteriaАгент работает бесконечноДобавить or stop after N turns
Атом без evidence[INFERRED] хуже [UNKNOWN]file:line или [UNKNOWN]
Roadmap вместо /goalОтчёт ≠ действиеОдин /goal, всё остальное — после

Companion Skills

СкилКогда использовать
/orientСначала — для быстрого брифинга, потом /atomize для глубины
/source-distillerЕсли нужно извлечь external методы для сравнения с атомами
/sci-code-auditЕсли нужен audit научного кода (10 layers) — не atomic decomposition
/snrФильтр задач внутри атома — приоритизация, не декомпозиция
/proof-ladderПосле atomize — если bottleneck = научная гипотеза
/execution-enforcerПосле atomize — превращает найденный bottleneck в реальный commit/test/artifact
/refine-projectОркестратор всей цепочки: /orient → /atomize → /execution-enforcer за один вызов
/boyko-project-radarИспользует atomize как источник данных для "узкие места" в своём PROJECT-режиме — не дублирует decomposition, берёт готовый результат

💡 TIP: запускай /atomize после /orient — orient даёт свежий контекст, atomize строит структуру поверх него.

╔═ ⚡ УРОК ══════════════════════════╗ Miller (1956) "7±2" — это про рабочую память, не про архитектуру. Atomize использует его как cognitive constraint: если ты не можешь удержать все атомы в голове одновременно — система слишком сложная и нуждается в упрощении до atomize снова. ╚════════════════════════════════════╝

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.