How do I install the Document Multiple Repository skill?

Run npx skillmds@latest add modbender/document-multiple-repository in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Document Multiple Repository safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. Independent scanners report: SkillSpector: PASS, Skill Scanner: PASS. Capability flags: docs only. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Document Multiple Repository?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Document Multiple Repository free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Document Multiple Repository?

modbender (@modbender) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Document Multiple Repository by modbender

Name: Document Multiple Repository
Rating: 4.666666666666667 (3 reviews)
Author: modbender

Document Multiple Repository

Gera documentação técnica consolidada para sistemas de software com múltiplos repositórios (frontend, backend, microservices, wikis). Use quando o usuário pedir documentação de multi-repo, visão de arquitetura consolidada, mapeamento de repositórios ou documentação a partir de vários repos locais.

modbender Updated Sep 9, 2026 12 repo stars

File contents

Skill: document-multiple-repository

Propósito

Gerar documentação técnica consolidada para sistemas de software compostos por múltiplos repositórios (frontend, backend, microservices, infra, docs, wikis) armazenados localmente em um sistema de arquivos compartilhado.

Premissas

Todos os repositórios (incluindo Wikis) já estão clonados localmente.
Múltiplos repositórios podem compor um único sistema lógico.
Wikis são tipicamente repositórios git com o sufixo .wiki.
As linguagens podem incluir Java, Python, JavaScript.
Não existem convenções rígidas de nomenclatura.
A execução é manual via agente de IA (VS Code, Copilot, Gemini CLI, etc).

Entradas (Inputs)

ROOT_PATH: pasta contendo múltiplos sistemas.
OUTPUT_PATH: destino para a documentação gerada.
TEMPLATES_PATH: templates para README, ARCHITECTURE, API, CODE_COMMENTS.

Etapas de Processamento

1. Descoberta de Sistemas (Discover Systems)

Escanear ROOT_PATH recursivamente.
Detectar repositórios git (pastas .git).
Identificar repositórios de Wiki (nome da pasta termina com .wiki).
Agrupar (cluster) repositórios por proximidade no sistema de arquivos.
Tratar cada grupo (código + wikis) como um único sistema lógico.

2. Análise de Repositórios (Analyze Repositories)

Para cada repositório:

Detectar o tipo (code, docs ou wiki).
Se for Code (Código):
- Detectar linguagem e framework (Spring, Django, Node, etc).
- Detectar o tipo de serviço (backend, frontend, microservice, infra).
- Extrair: README, build files, manifests, API routes, entities, configs.
Se for Wiki:
- Detectar páginas principais (Home.md, index.md).
- Extrair: guias de infraestrutura, tutoriais de setup, processos de negócio (DoR/DoD) e links para legislação externa ou ativos.
Se for Docs:
- Detectar geradores estáticos (MkDocs, Sphinx, etc).
- Extrair: manuais funcionais e guias de usuário.

3. Geração de Documentação (Generate Documentation)

Criar para cada sistema:

SYSTEM_OVERVIEW.md (Visão consolidada incluindo negócio e tecnologia).
ARCHITECTURE.md.
REPOSITORY_MAP.md.
DEPLOYMENT.md (Informações mescladas de manifests de código e guias de wiki).
PROCESSES_AND_GUIDELINES.md (Extraído de Wikis: DoR, DoD, regras de contribuição).

Criar para cada repositório:

README.generated.md.
API.generated.md.
CODE_STRUCTURE.md (para repositórios de código).
WIKI_SUMMARY.md (para repositórios de wiki).

4. Estrutura de Saída (Output Structure)

OUTPUT_PATH/ system-name/ SYSTEM_OVERVIEW.md ARCHITECTURE.md REPOSITORY_MAP.md DEPLOYMENT.md PROCESSES_AND_GUIDELINES.md repos/ repo-name/ README.generated.md API.generated.md CODE_STRUCTURE.md WIKI_SUMMARY.md

Execução

O agente recebe o comando: "Run skill document-multiple-repository on "

Restrições (Constraints)

Não executar código.
Não modificar os repositórios originais.
Apenas documentação.

---name: document-multiple-repositorydescription: Gera documentação técnica consolidada para sistemas de software com múltiplos repositórios (frontend, backend, microservices, wikis). Use quando o usuário pedir documentação de multi-repo, visão de arquitetura consolidada, mapeamento de repositórios ou documentação a partir de vários repos locais.--- # Skill: document-multiple-repository ## Propósito Gerar documentação técnica consolidada para sistemas de software compostos por múltiplos repositórios (frontend, backend, microservices, infra, docs, wikis) armazenados localmente em um sistema de arquivos compartilhado. ## Premissas - Todos os repositórios (incluindo Wikis) já estão clonados localmente. - Múltiplos repositórios podem compor um único sistema lógico. - Wikis são tipicamente repositórios git com o sufixo `.wiki`. - As linguagens podem incluir Java, Python, JavaScript. - Não existem convenções rígidas de nomenclatura. - A execução é manual via agente de IA (VS Code, Copilot, Gemini CLI, etc). ## Entradas (Inputs) - ROOT_PATH: pasta contendo múltiplos sistemas. - OUTPUT_PATH: destino para a documentação gerada. - TEMPLATES_PATH: templates para README, ARCHITECTURE, API, CODE_COMMENTS. ## Etapas de Processamento ### 1. Descoberta de Sistemas (Discover Systems) - Escanear ROOT_PATH recursivamente. - Detectar repositórios git (pastas .git). - Identificar repositórios de Wiki (nome da pasta termina com `.wiki`). - Agrupar (cluster) repositórios por proximidade no sistema de arquivos. - Tratar cada grupo (código + wikis) como um único sistema lógico. ### 2. Análise de Repositórios (Analyze Repositories) Para cada repositório: - Detectar o tipo (code, docs ou wiki). - Se for Code (Código): - Detectar linguagem e framework (Spring, Django, Node, etc). - Detectar o tipo de serviço (backend, frontend, microservice, infra). - Extrair: README, build files, manifests, API routes, entities, configs. - Se for Wiki: - Detectar páginas principais (Home.md, index.md). - Extrair: guias de infraestrutura, tutoriais de setup, processos de negócio (DoR/DoD) e links para legislação externa ou ativos. - Se for Docs: - Detectar geradores estáticos (MkDocs, Sphinx, etc). - Extrair: manuais funcionais e guias de usuário. ### 3. Geração de Documentação (Generate Documentation) Criar para cada sistema: - SYSTEM_OVERVIEW.md (Visão consolidada incluindo negócio e tecnologia). - ARCHITECTURE.md. - REPOSITORY_MAP.md. - DEPLOYMENT.md (Informações mescladas de manifests de código e guias de wiki). - PROCESSES_AND_GUIDELINES.md (Extraído de Wikis: DoR, DoD, regras de contribuição). Criar para cada repositório: - README.generated.md. - API.generated.md. - CODE_STRUCTURE.md (para repositórios de código). - WIKI_SUMMARY.md (para repositórios de wiki). ### 4. Estrutura de Saída (Output Structure) OUTPUT_PATH/ system-name/ SYSTEM_OVERVIEW.md ARCHITECTURE.md REPOSITORY_MAP.md DEPLOYMENT.md PROCESSES_AND_GUIDELINES.md repos/ repo-name/ README.generated.md API.generated.md CODE_STRUCTURE.md WIKI_SUMMARY.md ## Execução O agente recebe o comando: "Run skill document-multiple-repository on <ROOT_PATH>" ## Restrições (Constraints) - Não executar código. - Não modificar os repositórios originais. - Apenas documentação.

Frequently asked questions