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From kflow
Explores codebases to answer questions, map module structure, or run lightweight technical spikes. Creates evidence-grounded exploration documents stored for future reuse.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/kflow:k-exploreThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
开始任何判断或动作前，先读取 `.kflow/attention.md`；缺失则视为骨架不完整，提示先补齐或运行 `k-onboard`。
开始任何判断或动作前，先读取 .kflow/attention.md；缺失则视为骨架不完整，提示先补齐或运行 k-onboard。
同一个问题第一次花两小时查代码，第二次应该五分钟内找到答案——前提是第一次做完留下证据化的记录。k-explore 把"提问 → 读代码 → 得结论"沉淀成可检索的探索文档。
本技能只负责"看到了什么"的证据化记录。用户意图是别的（拍板 / 处方 / 修 bug）让用户按场景选对应子技能。
共享路径与命名约定看
.kflow/reference/shared-conventions.md。产物写入.kflow/compound/，命名YYYY-MM-DD-explore-{slug}.md，frontmatter 带doc_type: explore。
frontmatter 的 type 字段：
| 类型 | 适用情境 |
|---|---|
question | 围绕一个具体问题查代码并给结论 |
module-overview | 快速梳理某模块结构 / 边界 / 入口 / 依赖 |
spike | 对多个可能方向做轻量技术探查（不做最终决策） |
frontmatter / 正文结构 / 各节写法说明和示例见同目录 reference.md。流程约束：
confidence 必须降为 medium 或 lowoutdated，新增当前版本最多两个问题：
用户描述已清楚直接进 Phase 1.5。
按 shared-conventions.md §6 第 5/6 条执行：
status: outdated + 新建一份（supersede）；只补证据 / 收紧结论但核心结论未变时走"更新已有"更新路径：读旧文档 → 按 Phase 2 补证据 → 改写速答节 → 写回原文件 + updated: YYYY-MM-DD。
文件:行号module-overview / spike 类型 → 准备一张 Mermaid 图放在速答节里为什么"够了就停"：探索不是穷举，是建立到"读者能信"为止的证据链。继续扩大只会让文档变长而不变可信。
.kflow/compound/YYYY-MM-DD-explore-{slug}.md，frontmatter 带 doc_type: exploreupdated: YYYY-MM-DDshared-conventions.md §6 第 5 条；旧文档 status: outdated + superseded-by证据收齐后一句话提示下一步方向（"要不要基于这份 explore 去设计方案"）。用户说"不用"就跳过——下一步由用户自己决定。
完整语法见
.kflow/reference/tools.md。
# 按类型筛选
python .kflow/tools/search-yaml.py --dir .kflow/compound --filter doc_type=explore --filter type=module-overview --filter status=active
# 归档后查重叠
python .kflow/tools/search-yaml.py --dir .kflow/compound --filter doc_type=explore --query "{关键词}" --json
compound/归档类共享规则见
shared-conventions.md第 6 节。本技能特有反模式：
status 标注doc_type=explore 的文档——本技能只负责 explorenpx claudepluginhub kunbo928/kflowCreates, edits, and optimizes skills for Claude Code, including drafting, evaluating with test prompts, iterating on performance, and improving skill descriptions for better triggering accuracy.