repo-radar — Guia Completo

Quando usar

Carregue esta skill quando o usuário pedir:

• repo-radar, avaliar repositório, analisar repo, classificar repo
• score repo, evaluate repo, rate repository
• quero saber se vale usar X, análise de projeto open-source

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PASSO 0 — Identificar o repositório

Se $ARGUMENTS contiver uma URL GitHub, usar diretamente.
Se não, perguntar: "Qual é a URL do repositório a avaliar?"

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PASSO 1 — Verificar instalação do CLI

which repo-radar && repo-radar --version

Se não instalado:

# Verificar se o source existe
ls /opt/references/repo-radar 2>/dev/null || \
  git clone https://github.com/marciohideaki/repo-radar /opt/references/repo-radar

pip install -e /opt/references/repo-radar

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PASSO 2 — Garantir configuração do .env

ls /opt/references/repo-radar/.env 2>/dev/null && echo "EXISTS" || echo "NOT_FOUND"

Se NOT_FOUND, criar a partir do exemplo:

cp /opt/references/repo-radar/.env.example /opt/references/repo-radar/.env

Configurar LLM_PROVIDER conforme o agente em execução:

Agente	LLM_PROVIDER	API Key
Claude Code	claude	ANTHROPIC_API_KEY
Codex	openai	OPENAI_API_KEY
Gemini CLI	gemini	GEMINI_API_KEY
Ollama local	ollama	—

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PASSO 3 — Executar análise

cd /opt/references/repo-radar
repo-radar add "<url-do-repositorio>"

O CLI irá:

1. Buscar metadados via GitHub API (stars, forks, contributors, releases, language, license)
2. Clonar repositório em repos/
3. Calcular scores heurísticos: interest, doc, code, coherence, maturity
4. Consultar LLM para veredito final (classificação + rationale)
5. Persistir em SQLite (data/radar.db) — append-only

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PASSO 4 — Exibir resultado

repo-radar show <nome-do-repo>

Anotar:

• Classificação: INTERESTING | INCORPORATE | WATCH | REDUNDANT | DISCARD
• Scores individuais (0–10 cada)
• Rationale do LLM
• Metadados (stars, forks, language, license, last push)

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PASSO 5 — Exportar para PROJECT_EVALUATIONS.md

Arquivo destino: /opt/references/PROJECT_EVALUATIONS.md

Se o repositório JÁ EXISTE no arquivo → atualizar a entrada existente.
Se é novo → adicionar ao final.

Template obrigatório:

## owner/repo

- Local path: `/opt/references/<nome>`
- Status: `adopt` | `partial` | `reject`
- Priority: `high` | `medium` | `low`
- Recommended action: <ação objetiva em uma frase>

#### What To Reuse

- <item concreto com contexto — baseado no rationale do LLM e evidências reais>

#### What To Avoid

- <item concreto com contexto>

#### Risks

- <risco específico identificado>

#### Evidence

- `path/to/file`: <nota objetiva sobre o arquivo>

#### Notes

- Scores: interest=X doc=X code=X coherence=X maturity=X
- Stars: X | Forks: X | Contributors: X | Releases: X
- Language: X | License: X | LLM: <provider>
- Last push: YYYY-MM-DD
- radar.db: `/opt/references/repo-radar/data/radar.db`

Mapeamento de classificação:

CLI Output	Status	Priority (guideline)
INTERESTING	adopt	high
INCORPORATE	partial	medium
WATCH	partial	low
REDUNDANT	reject	low
DISCARD	reject	low

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Regras de governança

Regra	Detalhe
SQLite é fonte primária	PROJECT_EVALUATIONS.md é relatório derivado — nunca editar sem consultar o DB
Sem duplicatas	Se entry existe, atualizar — nunca adicionar segundo bloco para mesmo repo
Evidência real	Citar arquivos reais encontrados no clone — não inventar caminhos
Scores obrigatórios	Sempre incluir interest=X doc=X code=X coherence=X maturity=X nas Notes
Rationale como base	Usar o texto do LLM como fonte para What To Reuse / What To Avoid

Quick Mode

For low-context activation, load .enterprise/governance/agent-skills/repo-radar/SKILL-QUICK.md or QUICK.md first. Load this full skill for deep analysis, violation fixing, or formal review gates.