flow-maintenance — Code-Analyse flow-maintenance, flowai, community, Code-Analyse, ide skills, Projekt-Wartung, Entwicklungstools, Cursor-Regeln, Software-Entwicklung, Code-Optimierung

v1.0.0

Über diesen Skill

Perfekt für Code-Analyse-Agents, die ein strenges Projekt-Maintenance und Gesundheitsaudits in Software-Entwicklungs-Kontexten benötigen. Flow-Maintenance ist eine Sammlung von Cursor-Regeln, die die Arbeit in verschiedenen Software-Entwicklungskontexten standardisieren

Funktionen

Analyse von strukturellen Abweichungen
Erkennung von inkonsistenter Dokumentation
Identifizierung von totem Code
Analyse von Komplexität
Erkennung von technischer Schulden
Generierung von Code-Dokumentation

# Kernthemen

korchasa korchasa
[3]
[0]
Aktualisiert: 3/16/2026

Skill Overview

Start with fit, limitations, and setup before diving into the repository.

Perfekt für Code-Analyse-Agents, die ein strenges Projekt-Maintenance und Gesundheitsaudits in Software-Entwicklungs-Kontexten benötigen. Flow-Maintenance ist eine Sammlung von Cursor-Regeln, die die Arbeit in verschiedenen Software-Entwicklungskontexten standardisieren

Warum diese Fähigkeit verwenden

Ermächtigt Agents, einen 7-Punkte-Wartungsdurchlauf durchzuführen, der strukturelle Abweichungen, Dokumentationsinkonsistenzen, toten Code, Komplexitätshotspots, technische Schulden, fehlende Code-Dokumentation und Terminologie-Abdrift identifiziert, indem Cursor-Regeln verwendet werden, um die Arbeit zu standardisieren und wartbare, dokumentierte Codebasen sicherzustellen.

Am besten geeignet für

Perfekt für Code-Analyse-Agents, die ein strenges Projekt-Maintenance und Gesundheitsaudits in Software-Entwicklungs-Kontexten benötigen.

Handlungsfähige Anwendungsfälle for flow-maintenance

Automatisieren von Codebasis-Gesundheitsaudits, um technische Schulden und Komplexitätshotspots zu erkennen
Erzeugen von handhabbaren Ergebnissen für Whiteboard-Dokumentation und Projekt-Maintenance
Fehlerbehebung von Code-Inkonsistenzen und Terminologie-Abdrift in Software-Entwicklungs-Kontexten

! Sicherheit & Einschränkungen

  • Benötigt Zugriff auf die Codebasis und Dokumentation des Projekts
  • Begrenzt auf Software-Entwicklungs-Kontexte
  • Benötigt Integration mit Cursor-Regeln für die Standardisierung

About The Source

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Labs-Demo

Browser Sandbox Environment

⚡️ Ready to unleash?

Experience this Agent in a zero-setup browser environment powered by WebContainers. No installation required.

Boot Container Sandbox

FAQ und Installationsschritte

These questions and steps mirror the structured data on this page for better search understanding.

? Häufige Fragen

Was ist flow-maintenance?

Perfekt für Code-Analyse-Agents, die ein strenges Projekt-Maintenance und Gesundheitsaudits in Software-Entwicklungs-Kontexten benötigen. Flow-Maintenance ist eine Sammlung von Cursor-Regeln, die die Arbeit in verschiedenen Software-Entwicklungskontexten standardisieren

Wie installiere ich flow-maintenance?

Führen Sie den Befehl aus: npx killer-skills add korchasa/flowai. Er funktioniert mit Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code und mehr als 19 weiteren IDEs.

Wofür kann ich flow-maintenance verwenden?

Wichtige Einsatzbereiche sind: Automatisieren von Codebasis-Gesundheitsaudits, um technische Schulden und Komplexitätshotspots zu erkennen, Erzeugen von handhabbaren Ergebnissen für Whiteboard-Dokumentation und Projekt-Maintenance, Fehlerbehebung von Code-Inkonsistenzen und Terminologie-Abdrift in Software-Entwicklungs-Kontexten.

Welche IDEs sind mit flow-maintenance kompatibel?

Dieser Skill ist mit Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer kompatibel. Nutzen Sie die Killer-Skills CLI für eine einheitliche Installation.

Gibt es Einschränkungen bei flow-maintenance?

Benötigt Zugriff auf die Codebasis und Dokumentation des Projekts. Begrenzt auf Software-Entwicklungs-Kontexte. Benötigt Integration mit Cursor-Regeln für die Standardisierung.

So installieren Sie den Skill

  1. 1. Terminal öffnen

    Öffnen Sie Ihr Terminal oder die Kommandozeile im Projektverzeichnis.

  2. 2. Installationsbefehl ausführen

    Führen Sie aus: npx killer-skills add korchasa/flowai. Die CLI erkennt Ihre IDE oder Ihren Agenten automatisch und richtet den Skill ein.

  3. 3. Skill verwenden

    Der Skill ist jetzt aktiv. Ihr KI-Agent kann flow-maintenance sofort im aktuellen Projekt verwenden.

! Source Notes

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Upstream Repository Material

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Upstream Source

flow-maintenance

Install flow-maintenance, an AI agent skill for AI agent workflows and automation. Explore features, use cases, limitations, and setup guidance.

SKILL.md
Readonly
Upstream Repository Material
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Upstream Source

Task: Project Maintenance & Health Audit

Overview

Execute a rigorous 7-point maintenance sweep to identify structural deviations, documentation inconsistencies, dead code, complexity hotspots, technical debt, missing code documentation, and terminology drift. All findings must be actionable and saved to whiteboard.

Context

<context> This command is the "Garbage Collector" and "Building Inspector" for the project. It ensures the codebase remains maintainable, documented, and aligned with architectural standards. It addresses: 1. **Structure**: Files in wrong places. 2. **Consistency**: Docs vs. Code truth. 3. **Hygiene**: Dead code, unused imports, weak tests. 4. **Complexity**: "God objects" and massive functions. 5. **Debt**: Accumulated TODOs. 6. **Language**: Inconsistent terminology. 7. **Doc Coverage**: Missing explanations in code. </context>

Rules & Constraints

<rules> 1. **Output Target**: All findings MUST be written to whiteboard. Start with a timestamped header. 2. **Precision**: Use specific thresholds (e.g., File > 500 lines). 3. **Constructive**: Every "Issue" must have a "Proposed Fix". 4. **Holistic**: Scan `documents/`, `.cursor/`, and source code directories. 5. **Mandatory**: Use a task management tool (e.g., `todo_write`, `todowrite`) to track progress through the 7 phases. 6. **Language Agnostic**: Adapt checks (imports, syntax, test patterns) to the primary language of the project (TS, JS, Py, Go, etc.). </rules>

Instructions

<step_by_step>

  1. Initialize & Plan

    • Use a task management tool (e.g., todo_write, todowrite) to create a plan covering the 7 phases below.
    • Read project whiteboard to preserve existing long-term notes (if any), but clear old automated reports.
    • Identify project's primary language and source directories.
  2. Phase 1: Structural Integrity

    • File placement: Check that all source files reside in expected directories per project conventions (e.g., src/, lib/, scripts/). Flag files at wrong levels.
    • Dead directories: Identify empty or orphaned directories with no purpose.
    • Naming conventions: Verify file and directory names follow project conventions (case, separators).
    • Config files: Ensure project config files (deno.json, package.json, etc.) are at expected locations.
  3. Phase 2: Code Hygiene & Dependencies

    • Dead Code: Identify exported/public symbols in source directories that are never imported/called elsewhere.
    • Unused Imports: Scan source files for imports/includes that are not used in the file body.
    • Test Quality: Read test files (e.g., *.test.*, *_test.*, test_*.py). Flag tests that:
      • Have no assertions.
      • Use trivial assertions (e.g., expect(true).toBe(true), assert True).
      • Are commented out.
  4. Phase 3: Complexity & Hotspots

    • Files: Flag any source file exceeding 500 lines.
    • Functions: Scan for functions/methods exceeding 50 lines.
    • God Objects: Identify classes/modules with mixed concerns (e.g., logic + UI + database in one file).
  5. Phase 4: Technical Debt Aggregation

    • Scan: Search for TODO, FIXME, HACK, XXX tags in the codebase.
    • Group: Organize by file/module.
    • Analysis: Flag any that look critical or like "temporary" fixes that became permanent.
  6. Phase 5: Consistency (Docs vs. Code)

    • Terminology: Extract key terms from README.md and documents/. Check if code uses different synonyms (e.g., "User" in docs vs "Customer" in code).
    • Drift: Pick 3 major claims from documents/*.md (e.g., "The system handles X asynchronously"). Verify if the code actually does that.
  7. Phase 6: Code Documentation Coverage

    • Rule: Every file, class, method, and exported function MUST have documentation (JSDoc, Docstring, Rustdoc, etc.).
    • Check:
      • Responsibility: Does the comment explain what it does?
      • Nuances: For complex logic (cyclomatic complexity > 5 or > 20 lines), are there examples or edge case warnings?
    • Scan: primary source directories.
    • Report: List undocumented symbols.
  8. Phase 7: Reporting

    • Compile all findings into whiteboard with the following format:
      markdown
      1# Maintenance Report (YYYY-MM-DD) 2 3## 1. Structural Issues 4 5- [ ] File X is in root but should be in Y. (Fix: Move file) 6 7## 2. Hygiene & Quality 8 9- [ ] Unused export `myFunc` in `utils.*`. (Fix: Delete) 10- [ ] `main.*` is 550 lines. (Fix: Extract `processLogic` to new file) 11 12## 3. Technical Debt 13 14- [ ] 5 TODOs in `api.*` regarding error handling. 15 16## 4. Consistency 17 18- [ ] Docs say "User", code says "Client". (Fix: Standardize on User) 19 20## 5. Documentation Coverage 21 22- [ ] `utils.*` - function `parseData` missing docs. (Fix: Add docs) 23- [ ] `ComplexClass` missing usage example. (Fix: Add example)

</step_by_step>

Verification

<verification> [ ] Checked structural integrity (file placement, naming, configs). [ ] Scanned for dead code and unused imports. [ ] Checked file/function length limits (500/50 lines). [ ] Aggregated all TODO/FIXME tags. [ ] Verified documentation terminology vs code usage. [ ] Checked for missing code documentation (File/Class/Method). [ ] Saved structured report to whiteboard. </verification>

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