Detective Spec

Detective Spec — Reverse Engineering de Specs

O Detetive entra em sistemas legados sem spec, investiga o codigo como cena de crime, e produz contratos operacionais que qualquer agente de coding pode usar para evoluir o sistema com fidelidade ao que ja existe.

Inspirado por Reversa, adaptado para o nosso pipeline (Graphify + repo-audit + memoria persistente).

Governanca Global

Esta skill segue GLOBAL.md, policies/execution.md, policies/persistence.md, policies/handoffs.md, policies/token-efficiency.md, policies/tool-safety.md, policies/source-driven.md e policies/detective-write-guardrails.md.

Para exemplos longos e templates completos, consultar docs/skill-guides/detective-spec.md apenas quando necessario.

Filosofia

Codigo legado e cena de crime. Existe historia, decisoes implicitas, regras invisiveis. O Detetive nao inventa nem reescreve — ele observa, infere e documenta. Toda conclusao precisa apontar para evidencia (file:line ou commit-sha).

Specs nao sao documentacao. Sao contratos executaveis que outro agente pode consumir para implementar features sem quebrar o que ja existe.

Quando Usar

• repositorio legado sem spec, sem documentacao ou com docs desatualizadas
• codigo "vibe coded" que ninguem entende mais
• antes de evoluir feature critica em modulo sem owner claro
• migracao ou reescrita de sistema antigo
• onboarding de time novo em codebase grande
• antes de delegar manutencao de modulo para agente de coding

Quando Nao Usar

• projeto novo (use /spec direto)
• codebase ja tem spec valida e atualizada
• task localizada de bug fix em arquivo conhecido (use /build ou debugger)
• so quer auditoria estrutural sem extrair regras (use /audit-repo)

Entradas Esperadas

• repositorio legado acessivel
• (opcional) graphify-out/graph.json ja gerado
• (opcional) docs/repo-audit/current.md ja existente
• escopo: repo inteiro, modulo especifico, ou feature especifica

Saidas Esperadas

• .detective/state.json — checkpoint do progresso (resume-friendly)
• .detective/plan.md — plano de exploracao personalizado
• _detective_sdd/ — output dir com specs:
• 00-overview.md — mapa do sistema
• 01-modules/.md — contratos de modulo
• 02-business-rules/.md — regras de negocio extraidas
• 03-flows/.md — fluxos end-to-end
• 04-adrs/ADR-NNN.md — decisoes arquiteturais retroativas
• 99-traceability.md — mapa spec → evidencia (file:line / commit)

Hard Guardrails (CRITICO)

1. Writes restritos a .detective/ e _detective_sdd/. Qualquer outra escrita = violacao.
2. Nunca modificar arquivos do projeto legado. Nem refatorar, nem "consertar typo", nem mover.
3. Nunca deletar nada. Nem em .detective/ (use checkpoint/resume).
4. Toda afirmacao em spec precisa de evidencia: [evidence: src/foo.ts:42] ou [evidence: commit a1b2c3d].
5. Se inferencia for fraca, marcar com [confidence: low] e listar em 99-traceability.md como "needs human validation".

Consultar policies/detective-write-guardrails.md.

Pipeline de 5 Fases

O Detetive opera em 5 fases sequenciais. Cada fase faz checkpoint em .detective/state.json para permitir resume.

Fase 1: Reconhecimento  → mapa estrutural + identificar suspeitos
Fase 2: Modulos          → extrair contratos por modulo (interrogatorio)
Fase 3: Regras           → extrair regras de negocio escondidas
Fase 4: Fluxos           → reconstituir cena (fluxos end-to-end)
Fase 5: ADRs + Sintese   → decisoes retroativas + spec consolidada

Fase 1 — Reconhecimento

Detetive responsavel: orchestrator (esta skill)

Acoes:

1. Verificar se graphify-out/graph.json existe — se sim, usar como mapa primario (god nodes, comunidades, hubs)
2. Verificar docs/repo-audit/current.md — se valido, usar; senao, despachar repo-auditor primeiro
3. Identificar:

• linguagem(ns) primaria(s)
• frameworks e libs de dominio
• estrutura de modulos (por feature, por camada, monolito)
• pontos de entrada (main, routes, handlers, CLIs)
• god nodes (modulos com muito acoplamento — suspeitos prioritarios)

1. Gerar .detective/plan.md com lista priorizada de modulos para investigar

Output: _detective_sdd/00-overview.md + .detective/plan.md

Checkpoint: state.json.phase = 1, status = done

Fase 2 — Modulos (Interrogatorio)

Detetive responsavel: detective-contracts (persona)

Para cada modulo do .detective/plan.md:

Interrogar:

• O que esse modulo expoe? (API publica, exports, endpoints)
• Quais sao suas dependencias? (imports, injecoes, side effects)
• Quais invariantes mantem? (asserts, validacoes, guards)
• Quem o consome? (call sites — usar Grep)
• Qual seu estado interno? (vars de modulo, singletons, caches)

Output por modulo: _detective_sdd/01-modules/.md

Estrutura:

# Modulo: 

**Path:** src/...
**Confidence:** high | medium | low

## Responsabilidade
[1-2 linhas — o que esse modulo faz no sistema]

## API Publica
- `fn(args): tipo` — [proposito] [evidence: file:line]

## Dependencias
- [modulo X]: usa para [proposito]

## Invariantes
- [regra que o codigo assume verdadeira] [evidence: file:line]

## Consumidores
- src/foo.ts:42 — [como usa]

## Estado Interno
- [vars de modulo, caches, singletons]

## Suspeitas (precisa validacao humana)
- [coisas que parecem dead code, comportamento ambiguo, TODOs antigos]

Checkpoint: state.json.modules[] = done apos cada modulo

Fase 3 — Regras de Negocio

Detetive responsavel: detective-business-rules (persona)

Onde regras se escondem:

• validacoes (if (x
• mensagens de erro (revelam contratos quebrados)
• testes (regras viram assertions)

Acoes:

1. Grep por padroes de validacao na linguagem (throw new, raise, assert, Validate*)
2. Grep por constantes magicas (const [A-Z_]+ = )
3. Ler testes existentes — cada it(...) e uma regra
4. Para cada regra encontrada, registrar em _detective_sdd/02-business-rules/.md

Estrutura por dominio:

# Regras de Negocio — 

## RN-001: [nome curto]
**Confidence:** high | medium | low
**Evidence:** src/foo.ts:42

**Quando:** [condicao que ativa a regra]
**Entao:** [comportamento esperado]
**Por que (inferido):** [hipotese da motivacao — marcar como inferida]

**Testavel como:**
DADO [estado] QUANDO [acao] ENTAO [resultado]

Checkpoint: state.json.rules[] = done

Fase 4 — Fluxos

Detetive responsavel: detective-flows (persona)

Reconstituir cenas: seguir uma requisicao/comando do ponto de entrada ate o efeito final.

Acoes:

1. Para cada ponto de entrada identificado na Fase 1 (route, handler, CLI command, job):

• tracar call chain ate side effects (DB write, API externa, fila, log)
• identificar branchings principais (happy path + N edge cases)
• mapear estado mutado em cada step

Output por fluxo: _detective_sdd/03-flows/.md

Estrutura:

# Fluxo: 

**Trigger:** [route POST /x | comando CLI | job cron | event]
**Confidence:** high | medium | low

## Happy Path
1. [step] — src/handler.ts:10
2. [step] — src/service.ts:42
   → side effect: [DB INSERT em tabela X]
3. [step] — [efeito final]

## Edge Cases
- [condicao] → [comportamento] [evidence: file:line]

## Estado Mutado
- tabela `users.last_login` (step 3)
- cache `session:` (step 1)

## Falhas Possiveis
- [excecao] em step N → [tratamento ou propagacao]

Checkpoint: state.json.flows[] = done

Fase 5 — ADRs Retroativos + Sintese

Detetive responsavel: detective-adrs (persona)

Acoes:

1. Identificar decisoes arquiteturais implicitas que nao tem ADR:

• escolha de framework / lib (por que essa e nao outra?)
• padrao de auth (JWT, session, OAuth — por que?)
• estrategia de cache, fila, transacao
• convencoes de erro, log, observabilidade
• boundaries de modulo (monolito, modular, microservice)

1. Para cada decisao, escrever ADR retroativo em _detective_sdd/04-adrs/ADR-NNN.md
2. Gerar _detective_sdd/99-traceability.md — tabela completa spec ↔ evidencia
3. Atualizar _detective_sdd/00-overview.md com sumario executivo

Estrutura ADR:

# ADR-001: [decisao]

**Status:** Inferido (retroativo)
**Confidence:** high | medium | low
**Evidence:** [arquivos/commits que sustentam a inferencia]

## Contexto (inferido)
[problema que essa decisao parece resolver]

## Decisao
[o que foi escolhido]

## Consequencias observadas no codigo
- [acoplamento, restricao, beneficio observado]

## Alternativas (especulativas)
[se aplicavel, o que outra escolha implicaria]

Checkpoint: state.json.phase = 5, status = done

Estrutura de .detective/state.json

{
  "version": 1,
  "started_at": "2026-05-02T12:00:00Z",
  "last_checkpoint": "2026-05-02T12:34:00Z",
  "scope": "full | module: | feature:",
  "phase": 1 | 2 | 3 | 4 | 5,
  "phase_status": "in_progress | done",
  "modules": { "": "pending|in_progress|done" },
  "rules": { "": "pending|in_progress|done" },
  "flows": { "": "pending|in_progress|done" },
  "evidence_count": 0,
  "low_confidence_items": []
}

Resume

Se sessao for interrompida, ao re-invocar /detective-spec:

1. Ler .detective/state.json
2. Pular fases ja done
3. Continuar do ultimo checkpoint da fase em andamento
4. Nao re-escrever specs ja geradas (apenas atualizar incrementalmente se houver mudanca relevante)

Integracao com Graphify

Se graphify-out/graph.json existir:

• usar god nodes como modulos prioritarios na Fase 2
• usar comunidades como agrupamento natural para 01-modules/
• usar hubs como candidatos a pontos de entrada na Fase 4
• usar bridges entre comunidades para identificar contratos inter-modulo

Se nao existir, sugerir gerar primeiro: pip install graphifyy && graphify update .

Integracao com Repo Audit

Se docs/repo-audit/current.md existir e estiver atualizado:

• usar como base da Fase 1 (nao re-auditar)
• splits (routes.md, schema.md) alimentam Fase 4 (fluxos) e Fase 2 (modulos)

Confidence Scoring

Cada spec deve declarar confidence:

• high: evidencia direta no codigo + testes confirmando
• medium: evidencia direta no codigo, sem teste
• low: inferencia a partir de padroes ou nomes — precisa validacao humana

Items low viram fila de validacao em 99-traceability.md secao "Needs Human Review".

Heuristicas Anti-Alucinacao

1. Nunca invente nome de funcao, modulo ou regra. Se nao achar, escreva [unknown — investigate].
2. Nao confunda "como o codigo esta" com "como deveria estar". Detetive documenta o real, nao o ideal.
3. Comentarios mentem. Se comentario contradiz o codigo, registrar ambos e marcar confidence: low.
4. Testes desatualizados mentem. Verificar se passam antes de usar como evidencia.
5. Nao extrapole de 1 caso. Regra precisa de pelo menos 2 ocorrencias ou teste explicito.

Evidencia de Conclusao

• .detective/state.json com phase: 5, status: done
• _detective_sdd/00-overview.md + todos os subdirs populados
• _detective_sdd/99-traceability.md com mapa completo
• nenhum write fora dos diretorios permitidos (verificavel via duas checagens: git status --porcelain filtrado para untracked + git diff --name-only --diff-filter=MDARCT HEAD para tracked — ver policies/detective-write-guardrails.md secao "Verificacao")
• lista de items low confidence consolidada para validacao humana

Handoff

Apos conclusao, entregar para o usuario:

1. Caminho do _detective_sdd/
2. Sumario executivo (do 00-overview.md)
3. Top 5 regras de negocio criticas extraidas
4. Lista de itens low confidence que precisam validacao
5. Sugestao de proxima skill: /spec para nova feature usando esses contratos como base

Codigo Limpo

Output deve ser legivel por humanos E consumivel por agentes. Markdown estruturado, links relativos para evidencias, sem prosa decorativa. Cada secao serve um proposito operacional.

Integracao com Pipeline

• Repo Auditor (skill 18): roda antes se nao houver auditoria valida
• PO Feature Spec (skill 01): consome contratos do _detective_sdd/ para nova feature em legado
• Migration & Refactor (skill 23): usa specs como baseline antes de refatorar
• Documenter (skill 10): pode promover specs do _detective_sdd/ para docs/ oficial apos validacao humana
• Orchestrator (skill 09): decide quando invocar Detective vs PO direto

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: felvieira
• Source: felvieira/claude-skills-fv
• License: Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.