call-chain
追踪代码执行路径并生成关键性评分与图表
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：call-chain。 它的用途是：追踪代码执行路径并生成关键性评分与图表 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/call-chain-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请分析下面这个Python函数的所有执行路径，并生成关键性评分和Mermaid图：def process_order(order): ...'，call-chain会解析函数内部的条件分支、循环和调用，输出一个带有颜色编码的Mermaid流程图，每条路径旁边标注评分（如0-10），并高亮最关键的路径。
介绍
在调试复杂代码或理解陌生代码库时，手动追踪方法调用链往往耗时且容易遗漏。call-chain 通过自动化分析代码图（code graph），完整记录程序执行路径，并基于调用频率、分支深度等维度计算各路径的关键性评分，帮助开发者快速定位最可能出问题的核心路径。
使用方式非常简单：在 AI 对话中提供目标代码文件或函数入口，call-chain 会自动解析代码依赖关系，生成可视化的执行路径图（Mermaid 格式），并标注每条路径的关键性分数。你还可以指定过滤条件，例如只关注异常分支或高频调用路径，从而缩小排查范围。
这个 Skill 特别适合后端开发、测试工程师和运维工程师用于代码审查、Bug 根因排查、性能瓶颈分析，以及智能体开发者在调试复杂 Agent 逻辑时理解调用链路。对于需要快速上手新项目、梳理代码结构的场景也很有帮助。
建议在分析大型代码库时，先通过拆解模块逐步分析，避免一次性输入过多文件导致路径爆炸。关键性评分基于启发式算法，可作为参考但不应替代人工审查。生成的 Mermaid 图表可直接嵌入文档或报告，便于团队协作沟通。
核心特点
同类工具多只输出调用栈文本，而 call-chain 通过关键性评分量化路径重要性，并直接生成 Mermaid 图表，直观展示代码执行的全貌和热点区域。
注意事项
不适合分析动态语言中运行时多态性较强的代码（如重度依赖反射或元编程），以及没有完整代码图的多文件大型项目（需先提供依赖关系）。
常见问题
call-chain 和代码覆盖率工具的区别是什么？
代码覆盖率工具衡量测试用例覆盖了哪些代码行，而 call-chain 追踪所有可能的执行路径并评估其关键性，用于理解代码逻辑和定位风险。
如何解读关键性评分？
评分越高代表该路径被调用的可能性越大或分支越关键，通常建议优先审查评分前 20% 的路径。评分基于调用次数、分支深度、异常处理等维度综合计算。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/call-chain-x-2/raw/index.md 读取 call-chain 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/call-chain-x-2/raw/index.md（查看排版版本）