Qué hace
Busca fricción arquitectónica y propone oportunidades de profundización, con la testabilidad y la navegabilidad para IA como objetivo. Primero delimita el alcance según los puntos calientes de tu historial de git, lee GLOSSARY.md y los ADRs que haya y, después, lanza un subagente que recorre el código en busca de módulos superficiales, seams que filtran detalles y partes difíciles de testear, aplicando una prueba de eliminación. Escribe un informe HTML autocontenido (Tailwind y Mermaid desde un CDN) en la carpeta temporal del sistema operativo y lo abre: cada candidato incluye archivos, problema, solución, beneficios, un diagrama personalizado de antes y después y una insignia de fortaleza, y termina con una recomendación principal. Usa un vocabulario fijo (módulo, interfaz, profundidad, seam, adaptador, leverage, localidad). Después de que elijas uno, interroga a fondo el árbol de decisiones y mantiene actualizados GLOSSARY.md y los ADRs.
Salida
Una revisión de arquitectura en HTML y, después, una conversación de diseño interactiva sobre el candidato que elijas.
Ideal para
Equipos que quieran una revisión estructurada y visual de dónde su código es superficial y que estén dispuestos a adoptar un vocabulario de diseño compartido.
Riesgo medio: solo instrucciones, sin scripts, pero ejecuta git log, lanza un subagente que lee tu código, escribe un archivo HTML en la carpeta temporal y lo abre con un comando; más adelante, puede editar GLOSSARY.md o añadir ADRs en tu repositorio. El informe carga Tailwind y Mermaid desde CDN públicos. Depende de otras Skills del mismo autor (codebase-design, grilling, domain-modeling). Sin pruebas de ejecución: necesita un repositorio real y subagentes, así que no hay demo y la interfaz lo marca como no verificado. Por Matt Pocock, MIT.