Synapse Code

Synapse Code — 智能代码开发工作流引擎。 一体化完成项目初始化、代码交付、知识沉淀和影响分析。 内建代码图谱引擎，越用越懂你的项目。 当用户提到开发、实现功能、运行 pipeline、记录知识、检查影响范围时使用此技能。

Security Scan

The skill's code, required binaries, and install steps are coherent with a project-level pipeline / knowledge-management tool; nothing in the manifest or SKILL.md demands unrelated credentials or system-wide privileges, but you should still review the install script and npm dependency before installing.

Purpose & Capability

Name and description (code workflow, pipeline, code-graph/impact analysis) match the declared requirements: python3 and npm and an npm dependency 'gitnexus' (used as the code-graph engine). The files and scripts (init, run_pipeline, auto_log, query_memory, etc.) are appropriate for the stated functionality.

Instruction Scope

SKILL.md and the bundled scripts operate on project directories (.git, .synapse/, .knowledge/), create pipeline artifacts, and persist pipeline summaries and memory (e.g., pipeline_summary.json, Brain state.json, .synapse). That behavior fits the claimed purpose, but the skill automates writing project memory and invoking GitNexus; review scripts for any network calls or unexpected reads/writes before granting access to sensitive repos. The instructions do not request unrelated system credentials in the SKILL.md itself.

Install Mechanism

Install spec installs an npm package 'gitnexus' and provides an install.sh included in the bundle. npm installs are a normal way to include a code analysis CLI, but npm packages run code at install time and can have postinstall scripts—inspect package.json and install.sh. Overall install mechanism is expected for the functionality but carries the usual moderate risk of unreviewed npm packages and install scripts.

Credentials

The skill does not request environment secrets or config paths in the registry metadata. Its operations (project init, local memory writes, running GitNexus) do not require cloud credentials by default. The SKILL.md references config.json and pipeline workspace paths (which may contain user config), so only provide credentials/config if you understand how they will be used.

Persistence & Privilege

always:false and no special platform privileges. The skill writes project-local artifacts (.synapse, .knowledge, pipeline workspace files, /tmp/pipeline_summary.json) and may install a gitnexus binary in the skill directory—this is consistent with a pipeline/agent skill. It does not request to modify other skills or system-wide agent settings in the manifest.

Assessment

This skill appears consistent with its stated purpose (a multi-agent pipeline + knowledge tool). Before installing: 1) Inspect install.sh and package.json for network calls or npm postinstall scripts; 2) Verify the npm package 'gitnexus' origin and reputation (it will be installed into the skill and exposes a 'gitnexus' binary); 3) Run the install and first runs in an isolated environment (container or throwaway VM) if you want to avoid accidental writes to important projects; 4) Note the skill will create and write .synapse/.knowledge and pipeline artifacts (and may read project files under the supplied project path) — do not point it at sensitive repos unless you trust it; 5) If you plan to enable cross-service integrations (Telegram/Feishu/remote scraping), only provide API keys after reviewing where they are stored and sent. If you want extra assurance, share the install.sh and package.json for a targeted review.

Synapse Code Skill

Synapse Code = 代码交付 + 知识沉淀 一体化工作流

核心理念：开发不仅是写代码，更是知识积累的过程。

	传统开发	Synapse Code
知识留存	随会话消失	自动沉淀到项目记忆
影响分析	手动追踪调用链	一键查询影响范围
项目状态	靠记忆回忆	实时可视化的进度
团队协作	口头传递上下文	可查询的知识库

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🚦 快速决策：我该用什么模式？

你的任务是什么？
│
├─ 修复小 bug / 简单改动     → standalone（独立模式）
│   └─ 例："登录按钮点不了"、"改个文案"
│
├─ 日常功能开发             → lite（轻量模式）
│   └─ 例："加个导出功能"、"实现搜索"
│
├─ 大型模块 / 新功能         → full（完整模式）
│   └─ 例："设计整个订单系统"、"从零搭建 API"
│
└─ 复杂任务 / 多模块协作     → full + 并行模式
    └─ 例："同时开发前端和后端"、"拆分 5 个子任务"

不想思考？直接用 auto 模式 — 系统会自动检测你的环境并推荐最佳模式。

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📋 命令速查卡片

命令	用途	示例
/synapse-code init	初始化项目	/synapse-code init ~/my-project
/synapse-code run	运行 Pipeline	/synapse-code run my-project "实现登录功能"
/synapse-code status	检查项目状态	/synapse-code status ~/my-project
/synapse-code query	查询历史记录	/synapse-code query ~/my-project --contains "登录"
/synapse-code log	手动记录知识	/synapse-code log ~/my-project

常用组合:

# 新项目开始
/synapse-code init ~/my-project
/synapse-code run my-project "设计用户系统"

# 日常开发
/synapse-code run my-project "修复登录 bug"
/synapse-code status my-project  # 检查进度

# 查询历史
/synapse-code query my-project --task-type bugfix --contains "认证"

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六大场景支持

Synapse Code 支持 6 大场景，覆盖从代码开发到内容创作的全方位需求：

场景	典型任务	Agent 团队	交付物
📝 文案写作	公众号文章、产品新闻稿、技术文档	选题策划 + 大纲策划 + 写作者 + 编辑	选题案 + 大纲 + 初稿 + 终稿
🎨 设计创作	Logo 设计、UI 界面、海报、信息图表	需求分析 + 竞品调研 + 设计师 + 审核员	需求文档 + 竞品分析 + 设计方案 + 审核报告
📊 数据分析	销售分析、用户分析、竞品对比、数据可视化	数据工程师 + 分析师 + 可视化专家 + 报告撰写	数据集 + 分析报告 + 图表 + Dashboard
🌐 翻译本地化	文档翻译、论文翻译、UI 本地化	术语专家 + 翻译员 + 校对员 + 本地化专家	术语表 + 翻译稿 + 校对报告 + 本地化版本
📚 学习研究	技术调研、竞品分析、文献综述、研究报告	文献研究员 + 阅读分析师 + 知识整理师 + 报告撰写	文献综述 + 分析报告 + 知识图谱 + 研究报告
💻 代码开发	功能开发、Bug 修复、系统设计、重构优化	需求分析师 + 架构师 + 开发工程师 + 测试工程师 + 运维工程师	需求文档 + 技术方案 + 代码 + 测试 + 部署清单

场景自动识别

系统会根据你的输入自动识别场景：

你：/synapse-code run my-project "写一篇公众号文章，介绍 AI 编程技巧"
     ↓
📝 检测到【文案写作场景】
     使用轻量模式（4 阶段）
     [1/4] 选题策划：分析受众...
     [2/4] 大纲策划：搭建结构...
     [3/4] 文案写作：撰写初稿...
     [4/4] 编辑润色：优化文案...

手动指定场景

# 文案写作
/synapse-code run my-project "写产品发布新闻稿" --scenario writing

# 设计创作
/synapse-code run my-project "设计一个简约现代的 logo" --scenario design

# 数据分析
/synapse-code run my-project "分析 Q3 销售数据" --scenario analytics

# 翻译本地化
/synapse-code run my-project "翻译技术文档到英文" --scenario translation

# 学习研究
/synapse-code run my-project "调研 RAG 技术的最新进展" --scenario research

# 代码开发（默认）
/synapse-code run my-project "实现登录功能"

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三种工作模式

Synapse Code 提供三种工作模式，自动检测你的环境并选择最佳方案：

🚀 独立模式（新手推荐）

无需任何配置，立即可用

适合场景：

• 第一次使用，不想配置复杂环境
• 快速原型开发，简单功能实现
• 个人小项目，无需复杂流程

工作流程：

你：/synapse-code run my-project "实现登录功能"
     ↓
Claude 直接分析需求 → 生成代码 → 完成

⚡ 轻量模式（推荐）

需要基础 Pipeline 配置，3-4 阶段简化流程

适合场景：

• 日常功能开发
• 小团队协作
• 需要一定质量保证

工作流程：

代码开发：REQ（需求分析） → DEV（代码开发） → QA（质量检查）
文案写作：选题策划 → 大纲策划 → 文案写作 → 编辑润色
数据分析：数据收集 → 分析建模 → 可视化 → 报告撰写

🎯 完整模式（企业级）

需要完整 Pipeline，6 阶段 SOP 流程

适合场景：

• 大型项目开发
• 企业级应用
• 需要严格质量把控

工作流程：

代码开发：REQ → ARCH → DEV → INT → QA → DEPLOY
设计创作：需求分析 → 竞品调研 → 设计创作 → 设计审核 → ...

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功能范围

1. 项目初始化检测 — 自动检测 .knowledge/ .synapse/ .gitnexus/ 是否存在
2. Pipeline 命令封装 — 提供简洁的 pipeline run 命令
3. Auto-Log 触发 — Pipeline 成功后自动调用 auto_log.py
4. Task Type 推断 — 根据需求描述自动推断 task_type
5. 代码图谱分析 — 内建 GitNexus 引擎，支持影响分析和调用链追踪

命令

初始化命令

# 初始化项目的 Synapse + Pipeline 环境
/synapse-code init [project_path]

执行内容：

1. 检测 .git/ 存在
2. 调用 scaffold.py 创建 .knowledge/ .synapse/ 目录
3. 调用 gitnexus analyze --force 建图
4. 创建 pipeline 项目

Pipeline 命令

# 运行完整 Pipeline
/synapse-code run [project_name] "需求描述"

Auto-Log 命令

# 手动触发 auto-log
/synapse-code log [project_path]

状态检查命令

# 检查项目状态
/synapse-code status [project_path]

记忆查询命令

# 查询特定 task_type 的历史记录
/synapse-code query [project_path] --task-type debug --limit 5

# 按关键词搜索记录
/synapse-code query [project_path] --contains "登录 bug"

Scripts

脚本	用途
scripts/init_project.py	初始化项目环境（含合约验证）
scripts/run_pipeline.py	运行 Pipeline 并自动触发 auto-log
scripts/auto_log_trigger.py	消费 pipeline_summary.json 写入 memory
scripts/check_status.py	检查项目状态
scripts/infer_task_type.py	根据描述推断 task_type
scripts/query_memory.py	查询记忆记录

使用场景

代码开发

• 🚀 新功能开发 — "实现用户登录功能"
• 🐛 Bug 修复 — "修复登录页面无法提交的问题"
• 🏗️ 系统设计 — "设计一个完整的电商系统"
• 📝 代码重构 — "优化数据库查询性能"

文案写作

• 📰 公众号文章 — "写一篇 AI 编程技巧入门"
• 📢 产品新闻稿 — "写产品发布新闻稿"
• 📧 商务邮件 — "写一封给投资人的邮件"
• 📖 技术文档 — "写 API 使用文档"

设计创作

• 🎨 Logo 设计 — "设计一个简约现代的 logo"
• 🖥️ UI 设计 — "设计一个 dashboard 界面"
• 📊 海报设计 — "做个产品发布海报"
• 📈 信息图表 — "展示销售数据的信息图"

数据分析

• 📉 销售分析 — "分析 Q3 销售数据"
• 👥 用户分析 — "做用户行为分析报告"
• 📊 竞品对比 — "对比我们和竞品的市场份额"
• 📈 数据可视化 — "做个销售数据 dashboard"

翻译本地化

• 📄 文档翻译 — "翻译技术文档到英文"
• 📚 论文翻译 — "翻译这篇论文到中文"
• 🌐 UI 本地化 — "本地化 App 的 UI 文案"

学习研究

• 🔍 技术调研 — "调研 RAG 技术的最新进展"
• 📊 竞品分析 — "分析 AI 编程助手市场格局"
• 📖 文献综述 — "整理 XX 领域的研究现状"
• 📝 研究报告 — "写一份行业分析报告"

知识管理

• 📝 知识沉淀 — 自动记录开发经验
• 🔍 影响分析 — 改动前查询影响范围
• 📊 状态检查 — 实时查看项目进度

Brain 调度集成 (v2.0 新增)

Synapse Code v2.0 可作为 synapse-brain 的被调度 Hand Agent 运行：

用户 → synapse-brain（意图识别 + 路由）
         ↓ 路由到 code
       synapse-code（执行开发）
         ↓ 完成后
       synapse-brain（汇总 + 状态保存）

当 synapse-code 被 Brain 调度时：

1. 自动接收任务参数（mode, scenario, description）
2. 执行对应 Pipeline 阶段
3. 完成后返回结构化结果
4. 自动触发 synapse-wiki 知识沉淀

# 直接调用（v1.x 方式）
/synapse-code run my-project "实现登录功能"

# 通过 Brain 调度（v2.0 推荐）
/synapse-brain dispatch "实现登录功能" --skill synapse-code --mode lite

与 synapse-wiki 互操作

Pipeline 完成后，自动触发 wiki 知识沉淀：

synapse-code Pipeline 完成
         ↓
    检测 auto_log 配置
         ↓ (enabled)
    synapse-wiki ingest
         ↓
    知识写入 wiki/summaries/
         ↓
    更新 session state

配置 config.json 启用互操作：

{
  "pipeline": { "workspace": "~/pipeline-workspace", "auto_log": true },
  "interop": {
    "wiki_enabled": true,
    "wiki_root": "~/my-project/wiki"
  }
}

安装

# 方式 1: 使用安装脚本（推荐）
cd ~/.claude/skills/synapse-code
./install.sh

# 方式 2: 手动复制
cp -r synapse-code ~/.claude/skills/

# 方式 3: OpenClaw (如有 .skill 文件)
claude skill install synapse-code.skill

安装后会自动创建 config.json，根据需要修改 Pipeline workspace 路径。

配置

编辑 ~/.claude/skills/synapse-code/config.json:

{
  "pipeline": {
    "workspace": "~/pipeline-workspace",
    "enabled": true,
    "auto_log": true
  },
  "paths": {
    "pipeline_script": "~/pipeline-workspace/pipeline.py",
    "pipeline_summary": "/tmp/pipeline_summary.json"
  }
}

配置项	说明	默认值
pipeline.workspace	Pipeline 工作目录	~/pipeline-workspace
pipeline.auto_log	Pipeline 成功后自动记录知识	true
paths.pipeline_script	pipeline.py 路径	~/pipeline-workspace/pipeline.py
paths.pipeline_summary	Pipeline 输出摘要路径	/tmp/pipeline_summary.json

相关文件

• ~/pipeline-workspace/pipeline.py — Pipeline 引擎
• scripts/auto_log.py — Auto-log 脚本（内置）
• ~/pipeline-workspace/SYNAPSE_INTEGRATION.md — 整合文档