MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

lsp-impact

blackwell-systems
Обновлено 6 days ago
53
2
53
Посмотреть на GitHub
Другоеgeneral

О программе

Этот навык выполняет анализ радиуса воздействия для символов кода или файлов, показывая вызывающие объекты, иерархии типов и количество ссылок для оценки влияния перед внесением изменений. Он предназначен для рефакторинга, удаления или модификации сигнатур, помогая разработчикам понять зависимости. Инструмент работает с MCP-сервером agent-lsp и принимает либо имя символа, либо путь к файлу для комплексного анализа влияния экспортируемых символов.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add blackwell-systems/agent-lsp -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/blackwell-systems/agent-lsp
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/blackwell-systems/agent-lsp.git ~/.claude/skills/lsp-impact

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Requires the agent-lsp MCP server.

lsp-impact

Blast-radius analysis for any symbol or file. Discovers all direct references, callers (via call hierarchy), and type relationships before you touch anything. Read-only — does not modify any files.

Run this skill before lsp-edit-export: impact tells you what exists and how widespread the change is; lsp-edit-export tells you how to execute the change safely.

Invocation:

  • File path (e.g. "internal/lsp/client.go") → use the File-level entry (Step 0) to surface all exported-symbol impact at once.
  • Symbol name in dot notation (e.g. "codec.Encode", "Buffer.Reset") → skip Step 0; start at Prerequisites, then Step 1.

Step 0 — File-level entry (when user provides a file path)

Use this shortcut when the user is changing or auditing an entire file rather than a single symbol. blast_radius enumerates all exported symbols in the file, resolves their references, and returns test callers (with enclosing test function names) and non-test callers in a single call.

mcp__lsp__blast_radius({
  "changed_files": ["/abs/path/to/file.go"],
  "include_transitive": false   // set true to surface second-order callers
})

Returns:

  • affected_symbols — each exported symbol with its reference count
  • test_callers — test files + enclosing test function names
  • non_test_callers — production call sites

Decision after Step 0:

ResultAction
0 non-test callersLow blast radius. Proceed with change.
Few callers, known filesMedium risk. Update each call site.
Many callers across packagesHigh risk. Consider staged rollout.
Want symbol-level detailContinue to Steps 1–5 for any specific symbol.

Skip Steps 1–5 if the file-level summary is sufficient.


Prerequisites (for symbol-level Steps 1–5)

If LSP is not yet initialized, call mcp__lsp__start_lsp with the workspace root first.

Check what the server supports before proceeding — find_callers and type_hierarchy are optional LSP features not implemented by all servers:

mcp__lsp__get_server_capabilities()

Note which tools appear in supported_tools. Steps 3 and 4 below depend on this result.


Step 1 — Locate the symbol

Use go_to_symbol with the symbol name provided by the user:

mcp__lsp__go_to_symbol({
  "symbol_path": "Package.SymbolName",
  "workspace_root": "/abs/path"   // optional, narrows scope
})
→ returns: file, line, column (1-indexed)

symbol_path uses dot notation. For a top-level function Encode in package codec, use "codec.Encode". For a method Reset on type Buffer, use "Buffer.Reset".

Record the returned file, line, and column — you will pass them to every subsequent step.


Step 2 — Enumerate all direct references (always available)

Call find_references with include_declaration: false to find every usage site across the workspace:

mcp__lsp__find_references({
  "file_path": "<file from Step 1>",
  "position_pattern": "func @@SymbolName(",   // adjust prefix for symbol kind
  "include_declaration": false
})

Collect all reference locations. Group results by file. Record the total count and list of files — these feed the Impact Report.

See references/patterns.md for position_pattern examples by language and symbol kind.


Step 3 — Call hierarchy (callers and callees)

Only if find_callers appears in supported_tools from Step 0.

mcp__lsp__find_callers({
  "file_path": "<file from Step 1>",
  "line": <line from Step 1>,
  "column": <column from Step 1>,
  "direction": "incoming"   // use "both" if callees are also needed
})

If find_callers is not in supported_tools, skip this step entirely. Note "call hierarchy not supported by this server" in the Impact Report.


Step 4 — Type hierarchy (supertypes and subtypes)

Only applicable when the symbol is a type, interface, or class (not a plain function or method). Only if type_hierarchy appears in supported_tools.

mcp__lsp__type_hierarchy({
  "file_path": "<file from Step 1>",
  "line": <line from Step 1>,
  "column": <column from Step 1>,
  "direction": "both"
})

If the symbol is a function or method: skip this step; note "not applicable (function)" in the report.

If type_hierarchy is not in supported_tools: skip this step; note "not supported by this server" in the report.


Step 5 — Report impact surface

Produce the Impact Report using the format defined in references/patterns.md.

Include:

  • Symbol name, kind, and definition location
  • Reference count and list of files containing references
  • Callers from find_callers incoming (or skip note)
  • Supertypes and subtypes from type_hierarchy (or skip note)
  • Blast radius: count of distinct files affected

Then apply the decision guide:

Blast radiusRecommendation
0 referencesLikely dead code. Confirm with lsp-dead-code before deleting.
1–5 filesLow risk. Proceed. Update all callers.
6–20 filesMedium risk. Plan changes carefully. Stage in waves.
> 20 filesHigh risk. Consider a deprecation path or feature flag.

Example

Goal: assess blast radius of exported function `ParseConfig` in pkg/config

Prerequisites — get_server_capabilities:
  → supported_tools: [go_to_symbol, find_references, find_callers, ...]
  → type_hierarchy: not in supported_tools

Step 1 — go_to_symbol: symbol_path="config.ParseConfig"
  → pkg/config/parser.go:42:6

Step 2 — find_references: position_pattern="func @@ParseConfig("
  → 7 references in 4 files
  → cmd/main.go, internal/app.go, internal/loader.go, pkg/config/parser_test.go

Step 3 — find_callers: direction="incoming"
  → callers: cmd.main (cmd/main.go:14), app.Start (internal/app.go:31), ...

Step 4 — type_hierarchy: skipped (function), also not supported by server

Step 5 — Impact Report:
  ## Impact Report: ParseConfig
  - Kind:         function
  - Definition:   pkg/config/parser.go:42:6
  - References:   7 across 4 files
  ...
  - Risk level:   low

Note on position_pattern

position_pattern with @@ is a agent-lsp extension. If your MCP client does not support it, fall back to explicit line and column parameters from the location returned by go_to_symbol in Step 1.

GitHub репозиторий

blackwell-systems/agent-lsp
Путь: skills/lsp-impact
0
agentskillsai-agentsai-toolingclaudeclaude-codecode-intelligence

Похожие навыки

llamaguard

Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык

cost-optimization

Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык

quantizing-models-bitsandbytes

Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.

Просмотреть навык