code-communities
通过社区检测分析代码架构集群与耦合边界
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：code-communities。 它的用途是：通过社区检测分析代码架构集群与耦合边界 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/code-communities-x-4/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
'请分析我当前项目的代码架构，找出模块之间的耦合边界'，AI会调用code-communities对项目目录进行社区检测，生成一张模块集群图，并用文字解释哪些代码集群内聚性高、哪些集群之间耦合过紧，给出重构建议。
介绍
大型代码库随着迭代演进，模块边界逐渐模糊、耦合度上升，团队难以直观判断哪些代码应该被拆分或重构。code-communities 将代码文件视为节点、依赖关系视为边，构建代码图，并利用社区检测算法自动识别高内聚的代码集群以及集群间的耦合边界，帮助开发者可视化架构腐化点。
使用方式极简：在项目根目录下执行一条命令，工具会自动扫描项目中的源文件、解析依赖关系并运行社区检测算法，最终输出交互式架构报告或结构化的 JSON 数据，可进一步集成到 CI 流程或可视化工具中。支持多种编程语言的静态依赖分析。
适合后端开发、全栈开发以及架构师（或承担架构职责的开发者），特别是那些正在经历代码膨胀、希望主动进行模块化重构或评估技术债务的团队。对于需要量化架构内聚性、制定拆分解耦决策的场景尤为有效。
建议在项目早期就引入该工具定期检查，将架构耦合度作为质量门禁指标之一。需要注意的是，工具依赖代码的静态依赖关系，对于动态语言中高度动态的导入（如 Python 的 importlib、Java 的反射调用）可能无法完全覆盖，分析结果应结合人工审查。
核心特点
不同于常规的依赖分析工具（如 Dependency-Check）仅罗列模块间引用，code-communities 通过图聚类算法自动发现代码中隐含的模块化边界，直接输出内聚性集群和跨集群耦合度，无需手动设定规则或阈值。
注意事项
不适合分析高度动态语言（如重度使用反射、动态导入的 Python/Java 项目）或代码量极小的示例项目，且对超过百万行代码的极大型仓库分析速度较慢。
常见问题
安装后怎么运行？
在项目目录下执行 `code-communities analyze` 或 `npx code-communities`，工具会自动识别项目语言并构建代码图，生成架构报告。
支持哪些编程语言？
支持 Java、JavaScript/TypeScript、Python、C++、Go 等主流语言，具体依赖语言解析器（如 ANTLR、Tree-sitter）是否已内置。
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/code-communities-x-4/raw/index.md 读取 code-communities 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/code-communities-x-4/raw/index.md（查看排版版本）