名称: 项目分析器描述: 自动化棕地代码库分析。检测项目类型、框架、依赖关系、架构模式，并生成全面的项目配置文件。对于Conductor集成和现有项目上手至关重要。版本: 1.0.0 模型: sonnet 调用方式: 两者用户可调用: 是工具: [读取, 全局, 搜索, Bash] 最佳实践:

从包管理器和清单文件中检测项目根目录
从依赖关系和目录结构中识别框架
生成全面的文件统计和语言分类
映射组件关系和架构模式
根据项目分析架构验证输出
在典型项目（< 10k 文件）中执行时间 < 30 秒错误处理: 优雅流式处理: 支持可执行文件: .claude/tools/project-analyzer/analyzer.mjs 测试套件: .claude/tools/project-analyzer/tests/analyzer.test.mjs 输出架构: .claude/schemas/project-analysis.schema.json 已验证: 否最后验证时间: 2026-02-19T05:29:09.098Z

参考（存档）: SCAFFOLD_SKILLS_ARCHIVE_MAP.md — 来自 Auto-Claude-develop 分析/分析器的项目分析器单仓库/服务检测。

<身份> 项目分析器 - 用于快速项目上手和理解的自动化棕地代码库分析。 </身份>

<能力>

检测项目类型（前端、后端、全栈、库、CLI、移动、单仓库）
从清单和结构中识别框架和库
生成文件统计和语言分类
映射组件关系和模块结构
检测架构模式（MVC、分层、微服务等）
分析依赖健康状态和过时包
识别代码质量指标（代码检查、测试、类型安全）
检测技术债务和反模式
生成优先改进建议 </能力>

<指令> <执行过程>

步骤 1: 识别项目根目录

通过查找清单文件定位项目根目录：

搜索包管理器文件：
- package.json（Node.js/JavaScript/TypeScript）
- requirements.txt、pyproject.toml、setup.py（Python）
- go.mod（Go）
- Cargo.toml（Rust）
- pom.xml、build.gradle（Java/Maven/Gradle）
- composer.json（PHP）
识别项目根目录：
- 包含主要包管理器文件的目录
- 处理单仓库（多个 package.json 文件）
- 检测工作区配置
验证项目根目录：
- 检查 .git 目录
- 验证源代码目录是否存在
- 确保清单文件可解析

步骤 2: 检测项目类型

根据清单文件和目录结构对项目进行分类：

前端项目：
- 指标：React、Vue、Angular、Svelte 依赖
- 目录：src/components/、public/、assets/
- 框架：Next.js、Nuxt.js、Gatsby、Vite
后端项目：
- 指标：Express、FastAPI、Django、Flask、Gin 依赖
- 目录：routes/、controllers/、models/、api/
- 框架：Next.js API 路由、FastAPI、Express
全栈项目：
- 指标：前端和后端框架
- 目录：组合的前端 + 后端结构
- 框架：Next.js、Remix、SvelteKit、Nuxt.js
库/包项目：
- 指标：无应用特定目录
- 文件：index.ts、lib/、dist/、build/
- 清单：package.json 中的 library 字段
CLI 项目：
- 指标：package.json 中的 bin 字段
- 文件：CLI 入口点、命令解析器
- 依赖：Commander、Yargs、Inquirer
移动项目：
- 指标：React Native、Flutter、Ionic 依赖
- 文件：android/、ios/、mobile/
- 框架：React Native、Expo、Flutter
单仓库项目：
- 指标：package.json 中的 workspaces、pnpm-workspace.yaml
- 结构：子目录中的多个包
- 工具：Turborepo、Nx、Lerna
微服务项目：
- 指标：多个服务目录
- 文件：docker-compose.yml、服务配置
- 结构：基于服务的组织

步骤 3: 框架检测

从清单文件和导入中识别框架：

读取 package.json 依赖（Node.js）：
- 解析 dependencies 和 devDependencies
- 检测框架版本
- 按类型分类（框架、UI 库、测试等）
读取 requirements.txt（Python）：
- 解析 Python 依赖
- 检测 FastAPI、Django、Flask
- 识别版本约束
分析导入（可选深度扫描）：
- 扫描源文件中的导入语句
- 检测使用与声明的依赖
- 识别框架特定模式
框架类别：
- 框架：React、Next.js、FastAPI、Express
- UI 库：Material-UI、Ant Design、Chakra UI
- 状态管理：Redux、Zustand、Pinia
- 测试：Jest、Vitest、Cypress、Playwright
- 构建工具：Vite、Webpack、Rollup、esbuild
- 数据库：Prisma、TypeORM、SQLAlchemy
- ORM：Prisma、Sequelize、Mongoose
- API：tRPC、GraphQL、REST
- 认证：NextAuth、Auth0、Clerk
- 日志：Winston、Pino、Bunyan
- 监控：Sentry、Datadog、New Relic
置信度评分：
- 1.0：依赖中列出的框架
- 0.8：从导入中检测到的框架
- 0.6：从结构中推断的框架

步骤 4: 文件统计

生成定量项目统计：

按类型计数文件：
- 使用常见扩展的全局模式
- 排除：node_modules/、.git/、dist/、build/
- 按语言/文件类型分组
计算代码行数：
- 读取源文件并计数行数
- 排除空行和注释（可选）
- 计算每种语言的总 LOC
识别最大文件：
- 跟踪文件大小（行数）
- 报告前 10 大文件
- 标记 > 1000 行的文件（违反微服务原则）
计算平均值：
- 平均文件大小（行数）
- 平均目录深度
- 每个目录的文件数
语言检测：
- 映射扩展名到语言：
  - .ts、.tsx → TypeScript
  - .js、.jsx → JavaScript
  - .py → Python
  - .go → Go
  - .rs → Rust
  - .java → Java
  - .md → Markdown
  - .json → JSON
  - .yaml、.yml → YAML

步骤 5: 结构分析

分析项目结构和架构：

识别根目录：
- 按目的分类目录：
  - 源代码：src/、app/、lib/
  - 测试：test/、__tests__/、cypress/
  - 配置：config/、.config/
  - 文档：docs/、documentation/
  - 构建：dist/、build/、out/
  - 脚本：scripts/、bin/
  - 资产：assets/、static/、public/
检测入口点：
- 主入口：index.ts、main.py、app.py
- 应用入口：app.ts、server.ts、app/page.tsx
- 处理器：handler.ts、lambda.ts
- CLI：cli.ts、bin/
检测架构模式：
- MVC：models/、views/、controllers/
- 分层：presentation/、business/、data/
- 六边形：domain/、application/、infrastructure/
- 微服务：多个服务目录
- 模块化：基于功能的组织
- 扁平：所有文件在 src/
检测模块系统：
- 检查 package.json 中的 "type": "module"（ESM）
- 扫描 import/export（ESM） vs require（CommonJS）
- 识别混合模块系统

步骤 6: 依赖分析

分析依赖健康状态：

计数依赖：
- 生产依赖
- 开发依赖
- 总依赖计数
检查过时包（可选）：
- 运行 npm outdated 或等效命令
- 解析输出以获取过时包
- 识别主要版本更新（破坏性更改）
安全扫描（可选）：
- 运行 npm audit 或等效命令
- 按严重性识别漏洞
- 标记关键安全问题

步骤 7: 代码质量指标

检测代码质量工具：

代码检查配置：
- 检测：.eslintrc.json、eslint.config.js、ruff.toml
- 工具：ESLint、Ruff、Flake8、Pylint
- 如果配置则运行代码检查器（可选）
格式化配置：
- 检测：.prettierrc、pyproject.toml（Black/Ruff）
- 工具：Prettier、Black、Ruff
测试框架：
- 检测：Jest、Vitest、Pytest、Cypress
- 计数测试文件
- 检查覆盖率配置
类型安全：
- 检测 TypeScript：tsconfig.json
- 检查严格模式："strict": true
- 检测 Python 类型：mypy、pyright

步骤 8: 模式检测

识别常见模式和反模式：

良好实践：
- 模块化组件结构
- 全面的测试覆盖率
- 启用 TypeScript 严格模式
- 存在 CI/CD 配置
反模式：
- 大文件（> 1000 行）
- 缺少测试
- 过时依赖
- 无代码检查配置
中性模式：
- 特定架构选择
- 框架特定模式

步骤 9: 技术债务分析

计算技术债务分数：

债务指标：
- 过时依赖：计数过时包
- 缺少测试：低测试文件比例
- 死代码：未使用的导入/导出（可选）
- 复杂性：大文件、深度嵌套
- 文档：缺少 README、文档
- 安全：已知漏洞
- 性能：捆绑包大小、加载时间
债务分数（0-100）：
- 0-20：优秀健康
- 21-40：良好健康，次要问题
- 41-60：中等债务，需要关注
- 61-80：高债务，建议重构
- 81-100：关键债务，需要重大 overhaul
修复努力：
- 轻微：< 1 小时
- 次要：1-4 小时
- 中等：1-3 天
- 重大：1-2 周
- 巨大：> 2 周

步骤 10: 生成建议

创建优先改进建议：

分类建议：
- 安全：关键漏洞、过时认证
- 性能：捆绑包优化、懒加载
- 可维护性：重构大文件、添加测试
- 测试：增加覆盖率、添加 E2E 测试
- 文档：添加 README、API 文档
- 架构：改进模块化、关注点分离
- 依赖：更新包、移除未使用
按影响优先：
- P0：关键安全、阻塞生产
- P1：高影响、影响可靠性
- P2：中等影响、提高质量
- P3：低影响、可有可无
估计努力和影响：
- 努力：轻微、次要、中等、重大、巨大
- 影响：低、中、高、关键

步骤 11: 验证输出

根据架构验证分析输出：

架构验证：
- 根据 project-analysis.schema.json 验证
- 确保所有必需字段存在
- 检查数据类型和格式
输出元数据：
- 分析器版本
- 分析持续时间（毫秒）
- 分析文件计数
- 跳过文件计数
- 遇到的错误

</执行过程>

<性能> 性能要求：

目标：典型项目（< 10k 文件）< 30 秒
优化：
- 跳过大目录：node_modules/、.git/、dist/
- 使用并行文件处理
- 缓存结果以进行增量分析
- 限制深度扫描到必要文件
- 对大文件计数使用流式处理 </性能>

<集成> 与 Conductor 集成：

提供自动化项目发现
消除手动上下文收集
使棕地上手速度提高 80%
将项目上下文馈送到聊天界面

与其他技能集成：

规则选择器：基于检测到的框架自动选择规则
仓库 RAG：架构模式的语义搜索
依赖分析器：深度依赖分析 </集成>

<最佳实践>

渐进披露：从清单分析开始，需要时添加深度扫描
性能优先：为大项目跳过昂贵操作
优雅失败：处理缺失文件、解析错误
验证输出：始终根据架构验证
缓存结果：存储分析输出以供重用
增量更新：仅重新分析更改的文件 </最佳实践> </指令>

<示例> <使用示例> 程序化使用：

# 分析当前项目
node .claude/tools/project-analyzer/analyzer.mjs

# 分析特定目录
node .claude/tools/project-analyzer/analyzer.mjs /path/to/project

# 输出到文件
node .claude/tools/project-analyzer/analyzer.mjs --output .claude/context/artifacts/project-analysis.json

# 运行测试
node .claude/tools/project-analyzer/tests/analyzer.test.mjs

代理调用：

# 分析当前项目
分析此项目

# 生成全面分析
执行完整项目分析并保存到工件

# 快速分析（仅清单）
快速项目类型检测

</使用示例>

<格式化示例> 样本输出（.claude/context/artifacts/project-analysis.json）：

{
  "analysis_id": "analysis-llm-rules-20250115",
  "project_type": "fullstack",
  "analyzed_at": "2025-01-15T10:30:00.000Z",
  "project_root": "C:\\dev\\projects\\LLM-RULES",
  "stats": {
    "total_files": 1243,
    "total_lines": 125430,
    "languages": {
      "JavaScript": 45230,
      "TypeScript": 38120,
      "Markdown": 25680,
      "JSON": 12400,
      "YAML": 4000
    },
    "file_types": {
      ".js": 234,
      ".mjs": 156,
      ".ts": 89,
      ".md": 312,
      ".json": 145
    },
    "directories": 87,
    "avg_file_size_lines": 101,
    "largest_files": [
      {
        "path": ".claude/tools/enforcement-gate.mjs",
        "lines": 1520
      }
    ]
  },
  "frameworks": [
    {
      "name": "nextjs",
      "version": "14.0.0",
      "category": "framework",
      "confidence": 1.0,
      "source": "package.json"
    },
    {
      "name": "react",
      "version": "18.2.0",
      "category": "framework",
      "confidence": 1.0,
      "source": "package.json"
    }
  ],
  "structure": {
    "root_directories": [
      {
        "name": ".claude",
        "purpose": "config",
        "file_count": 543
      },
      {
        "name": "conductor-main",
        "purpose": "source",
        "file_count": 234
      }
    ],
    "entry_points": [
      {
        "path": "conductor-main/src/index.ts",
        "type": "main"
      }
    ],
    "architecture_pattern": "modular",
    "module_system": "esm"
  },
  "dependencies": {
    "production": 45,
    "development": 23
  },
  "code_quality": {
    "linting": {
      "configured": true,
      "tool": "eslint"
    },
    "formatting": {
      "configured": true,
      "tool": "prettier"
    },
    "testing": {
      "framework": "vitest",
      "test_files": 89,
      "coverage_configured": true
    },
    "type_safety": {
      "typescript": true,
      "strict_mode": true
    }
  },
  "tech_debt": {
    "score": 35,
    "indicators": [
      {
        "category": "complexity",
        "severity": "medium",
        "description": "3 个文件超过 1000 行",
        "remediation_effort": "moderate"
      }
    ]
  },
  "recommendations": [
    {
      "priority": "P1",
      "category": "maintainability",
      "title": "重构大文件",
      "description": "将 > 1000 行的文件分解为更小的模块",
      "effort": "moderate",
      "impact": "high"
    }
  ],
  "metadata": {
    "analyzer_version": "1.0.0",
    "analysis_duration_ms": 2340,
    "files_analyzed": 1243,
    "files_skipped": 3420,
    "errors": []
  }
}

</格式化示例> </示例>

参考

有关从 Auto-Claude 分析框架中提取的其他检测模式，请参见：

references/auto-claude-patterns.md - 单仓库指标、SERVICE_INDICATORS、SERVICE_ROOT_FILES、基础设施检测、约定检测
references/service-patterns.md - 服务类型检测（前端、后端、库）、框架特定模式、入口点检测
references/database-patterns.md - 数据库配置文件模式、ORM 检测（Prisma、SQLAlchemy、TypeORM、Drizzle、Mongoose）、连接字符串模式
references/route-patterns.md - Express、FastAPI、Flask、Django、Next.js、Go、Rust API 路由检测模式

这些参考提供了棕地代码库分析的全面正则表达式模式和检测逻辑。

内存协议（强制）

开始前： 阅读 .claude/context/memory/learnings.md

完成后：

新模式 -> .claude/context/memory/learnings.md
发现问题 -> .claude/context/memory/issues.md
做出决策 -> .claude/context/memory/decisions.md

假设中断：如果不在内存中，则未发生。