Code Analyzer

深度代码分析工具。分析代码架构、执行流程、数据流、业务规则、外部依赖、数据模型，支持 DDD 模式识别（聚合根、实体、值对象、领域服务、仓储、领域事件、限界上下文）。使用场景：新代码库熟悉、架构文档生成、代码审查准备、技术债务评估、知识传承、DDD 模式识别。支持 Python、JavaScript、TypeSc...

Security Scan

The skill's code and instructions match its stated purpose (a local codebase analysis/DDD identification tool) and request no external credentials or installs, but it will read arbitrary files under whatever path you point it at and the SKILL.md is permissive about what to analyze — so exercise caution about sensitive repos and where you run it.

Purpose & Capability

Name/description (deep code/DDD analysis) align with included Python scripts (analyze.py and ddd-analyzer.py) that parse ASTs, walk source files, and generate reports. No unrelated credentials, binaries, or external services are requested.

Instruction Scope

SKILL.md tells the agent to run the bundled analyzers against a provided --path and generate/interpret reports. That is within purpose, but the instructions give broad discretion to analyze any filesystem path the user supplies; the analyzer will read source files recursively and can include config files or secrets present in the target tree. SKILL.md does not explicitly warn about sensitive paths or outputs.

Install Mechanism

No install spec; scripts are bundled and run with the local Python interpreter. There are no downloads, third-party package installs, or remote installers in the manifest.

Credentials

The skill requests no environment variables, credentials, or config paths. The scripts perform local file analysis only (no obvious network libraries imported in visible code).

Persistence & Privilege

always is false and the skill does not request persistent privileges or modify other skills. Running it requires executing the bundled scripts only.

Assessment

This skill appears to do what it says — it runs local Python analyzers over a repository you point it at and emits a report. Before running: (1) do not point it at root (/) or system directories; target only the repository you intend to analyze; (2) be aware reports may include configuration or secret values found in code/config files — consider running on a sanitized copy; (3) run the scripts in a sandboxed environment (container or VM) if you are uncertain; (4) review the generated report before sharing it with external services/models; and (5) note the DDD heuristics are name/pattern-based and may produce false positives, so validate findings manually. If you want higher assurance, provide the full scripts (untruncated) for a line-by-line review or run them in an isolated environment first.

Code Analyzer - 深度代码分析

专业的深度代码库分析工具，超越表面指标，深入理解：

• 🏗️ 架构风格 - 识别 MVC、Clean Architecture、微服务等
• 🚀 执行流程 - 入口点、调用图、执行路径追踪
• 💧 数据流动 - 数据如何在系统中传输和转换
• 📜 业务规则 - 从代码中提取验证逻辑、业务约束
• 🔗 外部依赖 - API、数据库、第三方服务
• 📊 数据模型 - 实体、DTO、值对象及其关系
• 🏛️ DDD 模式 - 聚合根、实体、值对象、领域服务

快速开始

# 完整深度分析
python3 scripts/analyze.py --path /path/to/project --output report.md

# DDD 专项分析
python3 scripts/ddd-analyzer.py --path /path/to/project --output ddd-report.md

# 排除特定目录
python3 scripts/analyze.py --path . --exclude "node_modules,vendor,target" --output analysis.md

核心功能

📊 代码质量评估

维度	说明
可维护性	代码结构、复杂度、可读性
可测试性	单元测试覆盖率、可测试程度
文档完整性	注释、文档覆盖率
复杂度	圈复杂度、耦合度

🏛️ DDD 模式识别

模式	识别能力
聚合根	✅ 识别一致性边界
实体	✅ 识别有身份的对象
值对象	✅ 识别不可变对象
领域服务	✅ 识别无状态业务逻辑
仓储	✅ 识别持久化抽象
领域事件	✅ 识别事件驱动模式
限界上下文	✅ 识别模块边界

📝 报告生成

• 执行摘要
• 质量评分
• 问题清单（分级）
• 改进建议（分优先级）
• 架构图（Mermaid）

输出示例

# 代码分析报告

## 执行摘要
- 总文件数：105
- 总代码行数：24,780
- 架构风格：Layered
- 入口点：5 个
- 数据模型：45 个
- 业务规则：23 个

## 质量指标
| 指标 | 评分 | 状态 |
|------|------|------|
| 可维护性 | 75/100 | 👍 |
| 可测试性 | 82/100 | ✅ |
| 文档完整性 | 68/100 | ⚠️ |
| 复杂度 | 71/100 | 👍 |

## 发现的问题
### 严重 (1)
- 循环依赖：module_a ↔ module_b

### 主要 (3)
- 高复杂度函数：calculate_score (复杂度=25)
- 过大文件：admin.py (850 行)

支持语言

语言	扩展名	分析深度
Python	.py	深度 (AST)
JavaScript	.js	深度
TypeScript	.ts	深度
Rust	.rs	深度
Java	.java	中等
Go	.go	中等
C/C++	.c, .cpp	基础

使用场景

1. 新项目熟悉

python3 scripts/analyze.py --path /new/project --output onboarding.md

2. 架构文档生成

python3 scripts/analyze.py --path . --output architecture.md

3. 代码审查准备

python3 scripts/analyze.py --path ./feature --output pr-analysis.md

4. 技术债务评估

python3 scripts/analyze.py --path . --exclude "tests" --output debt-review.md

5. DDD 模式识别

python3 scripts/ddd-analyzer.py --path . --output ddd-analysis.md

与 AI 助手配合

Claude/Codex:

"分析这个代码库并解释：
1. 主要入口点是什么？
2. 核心数据模型有哪些？
3. 编码了哪些业务规则？
4. 数据如何在系统中流动？"

AI 会：

1. 运行 code-analyzer
2. 解读分析报告
3. 提供针对性解释
4. 回答具体问题

最佳实践

详见 references/best-practices.md：

• 代码分析方法论
• 架构识别技巧
• DDD 模式识别指南
• 质量改进建议

参见

• OpenClaw 文档
• ClawHub Skills