Skills project-deep-analyzer

深度分析项目的系统边界、核心概念、模块架构、关键算法、技术选型以及错误排查。当用户需要深入理解代码库或定位疑难问题时调用。

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

Project Deep Analyzer

本技能提供了一套结构化的方法论,用于深度剖析和理解任何规模的软件项目。它通过六个核心维度引导用户或 AI 进行全方位的项目审计。

核心分析流程

1. 系统边界分析 (System Boundary)

明确项目的外部交互和运行环境。

  • 项目目标:核心解决什么问题?
  • 运行环境:支持哪些平台(macOS/Linux/Windows)?
  • 对外接口:提供哪些 CLI、API 或 SDK?
  • 技术栈:核心语言、框架、数据库及外部服务。
  • 安装与使用:前置条件、依赖项及启动步骤。

2. 核心概念体系 (Core Concept System)

提取项目中的关键领域模型和术语。

  • 术语清单:列出项目中的所有关键术语。
  • 定义与动机:每个概念的定义及其存在的原因。
  • 关系图谱:层级、依赖或组合关系。
  • 核心 vs 辅助:区分核心业务逻辑和周边支持工具。
  • 代码映射:概念在代码结构中的具体位置。

3. 模块架构分析 (Module Architecture)

拆解项目的物理和逻辑组织。

  • 目录结构:模块的物理划分。
  • 职责划分:每个模块的核心职责和边界。
  • 依赖关系:模块间的耦合度和调用链。
  • 代码度量:行数、文件数及其揭示的开发重心。
  • 解耦建议:识别可独立拆分的模块和强耦合点。

4. 核心算法分析 (Core Algorithm)

深入理解项目的逻辑心脏。

  • 算法清单:项目使用的关键算法及其作用。
  • 性能评估:时间/空间复杂度及限制。
  • 数据结构:算法的输入输出及核心数据流动。
  • 源码定位:算法的具体实现文件和函数。

5. 技术选型评估 (Technical Selection)

反思设计决策的合理性。

  • 自研 vs 第三方:哪些部分是自研的?是否有更好的替代方案?
  • 必要性审查:自研部分是否存在过度设计?
  • 重构建议:如果重新设计,哪些组件应该保留或替换?
  • 知识沉淀:项目中值得吸收的技术亮点或算法。

6. 错误排查与分析 (Error Handling)

结构化定位和修复问题。

  • 日志定位:通过错误日志定位具体的文件和函数。
  • 链路追溯:分析完整的调用栈(Stack Trace)。
  • 根本原因:解释错误发生的深层原因。
  • 修复方案:提供具体的修复代码或配置建议。

使用场景

  • 新项目接手:快速建立对陌生代码库的全局视野。
  • 架构审计:识别现有项目中的设计缺陷或优化空间。
  • 技术调研:分析开源项目的实现原理,评估其是否适合集成。
  • 复杂 Bug 定位:通过结构化的调用链路分析解决疑难杂症。