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Skills github-code-interpreter

GitHub 源码解读助手。适用于用户提供 GitHub 仓库链接，并希望解读源码、理解原理、分析架构、生成学习报告或快速上手文档时使用。会在 working 目录下生成源码解读和快速上手两份文档。默认先交付初稿，不自动复查；如果用户明确同意，再安排后续复查。不适用于仅克隆仓库或只要一句简介的场景。

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/chujianyun/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/chujianyun/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/github-code-interpreter" ~/.claude/skills/chujianyun-skills-github-code-interpreter && rm -rf "$T"
manifest: skills/github-code-interpreter/SKILL.md
source content

GitHub 源码解读助手

设计模式

本 skill 主要采用：

  • Pipeline：按“定位仓库 → 建目录 → 阅读分析 → 生成两份文档 → 交付 → 如有需要再复查”的顺序执行
  • Generator：稳定产出源码解读与快速上手两份文档
  • Inversion（轻度）：开始前先确认分析范围，复查前再次征求用户同意

Gotchas

  • 不要把“只想克隆仓库”误判成“源码解读”
  • 不要假装已经全读完大型仓库；必须说明本次聚焦模块
  • 不要默认安排复查；是否复查必须先征求用户确认
  • 不要凭空编造运行命令、依赖关系、架构细节
  • 如果当前渠道支持发文件，应优先发文件，不要只丢路径

适用边界

使用本 skill：

  • 用户提供 GitHub 仓库链接，并明确要“解读源码 / 分析架构 / 理解原理 / 生成学习报告 / 快速上手”
  • 用户想把一个开源项目梳理成可读的中文文档

不要使用本 skill：

  • 用户只想克隆仓库
  • 用户只想要一句简介或推荐语
  • 用户要解读论文或普通技术文章

核心交付

在合适的 

~/Documents/working
子目录下创建项目分析目录，并产出两份文档：

  • <repo_name>_源码解读.md
  • <repo_name>_快速上手.md

可额外产出：

  • structure.txt
  • metadata.json

报告结构参考 

references/report-outline.md
。

工作流

0. 先确认分析范围（必须先做）

开始前先向用户确认或声明本次分析范围，至少覆盖：

  • 是否只做架构解读，还是同时生成快速上手文档
  • 是否聚焦某个模块，还是做整体源码导读
  • 最终交付以本地文档为主，而不是在对话中直接长篇展开

如果用户已经明确说了“解读源码/分析架构/生成报告”，可直接进入执行，并在回复里顺手说明本次范围。

1. 确定工作目录

按以下优先级选择输出目录：

  1. 用户明确指定的目录
  2. 当前上下文里已存在且明显合适的 
    ~/Documents/working
    子目录
  3. 默认使用 
    ~/Documents/working/github-analysis/<repo_name>

不要跳出 

~/Documents/working
体系。

2. 定位仓库

优先在 

~/Documents/coding/github
中查找目标仓库。

  • 已存在：直接使用
  • 不存在：克隆到 
    ~/Documents/coding/github/<repo_name>

3. 初始化分析目录

需要快速完成仓库定位、结构导出、元数据生成时，运行：

python3 scripts/bootstrap_github_analysis.py <github_url> ~/Documents/working

如果脚本不可用，就手动完成以下事情：

  • 创建分析目录
  • 导出目录结构
  • 记录仓库路径、分支、最后提交时间等基础信息

4. 阅读与分析

至少覆盖这些内容：

  • README.md
    和核心文档
  • 依赖或构建文件，如 
    package.json
    、
    pyproject.toml
    、
    Cargo.toml
  • 主要源码目录
  • 测试、示例、文档目录

大型仓库不要假装“全读完了”。要明确说明本次聚焦的模块或子系统。

5. 生成两份文档

源码解读文档

至少包括：

  • 项目是做什么的
  • 适用场景
  • 优点与局限
  • 整体架构与关键模块
  • 核心原理 / 关键数据流 / 关键算法
  • 设计思想与值得借鉴的点
  • 必要术语解释
  • 按需调用 
    mermaid
     skill 生成图

快速上手文档

至少包括：

  • 环境要求
  • 安装步骤
  • 配置说明
  • 最小可运行示例
  • 常见问题
  • 下一步建议先读哪些源码

6. 交付要求

完成初稿后，先把两份文档路径明确告诉用户，再补充：

  • 仓库本地路径
  • 输出目录路径
  • 本次分析范围
  • 还没验证的部分

如果当前渠道支持发文件，就直接发送文件；如果不支持，就至少给出可点击路径。

7. 复查原则

默认不自动复查。

如果你判断这份分析值得继续完善，只能先问用户要不要复查；用户明确同意后，才可以安排约 1 小时后的复查。 如果当前环境不方便安排，就不要假装已经安排成功，直接告诉用户即可。

复查时遵循增量更新：

  • 先读现有两份文档
  • 再看仓库是否有更新
  • 补充遗漏架构细节、使用场景、设计思想
  • 必要时验证快速上手文档
  • 在文档末尾追加复查记录

输出要求

汇报时至少包含：

  • 仓库名与本地路径
  • 输出目录
  • 两份文档路径
  • 本次聚焦模块
  • 是否建议复查，以及如需复查必须先征求用户确认

注意事项

  • 大型仓库优先聚焦核心模块，不要泛泛而谈
  • 先看文档，再读源码，避免误解设计意图
  • 快速上手文档尽量基于真实命令，不要凭空猜
  • 不要把“当前渠道的文件发送格式”写死成某个平台专用语法