code-communities
通过代码图社区发现算法，自动识别代码中的架构集群和耦合边界。
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：code-communities。 它的用途是：通过代码图社区发现算法，自动识别代码中的架构集群和耦合边界。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/code-communities-x-5/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
‘请使用 code-communities 技能分析一下当前项目的 src 目录，找出潜在的架构边界和高耦合模块。’ 它会解析你的代码库，构建依赖图并运行社区发现算法，最终生成一份可视化报告，用不同颜色标注出自动识别出的代码集群，并指出集群间可能存在强耦合的边，帮助你客观地审视项目结构。
介绍
该技能旨在解决大型代码库中模块边界模糊、依赖关系复杂、难以理解和维护的问题。它通过分析代码实体（如类、函数、文件）之间的调用和引用关系，构建代码图，并应用社区发现算法（如Louvain算法）自动识别出高内聚、低耦合的代码集群，从而揭示出潜在的架构边界和模块划分。
使用时，开发者需要提供代码库的路径，技能会解析代码并生成可视化的依赖图与集群划分结果。它通常作为代码审查、重构或架构评估的辅助工具，帮助开发者快速洞察代码结构，发现隐藏的架构问题，如循环依赖、上帝对象或不当耦合。
该技能非常适合负责代码质量、系统架构或正在进行大规模重构的开发者，如后端开发、全栈开发、运维开发以及关注技术债的项目经理。他们可以利用此工具客观地评估现有代码结构，为重构决策提供数据支持。
建议将此技能作为定期代码健康检查的一部分，在计划重大功能开发或重构前运行。需要注意的是，算法结果是一种启发式建议，最终的架构决策仍需结合业务逻辑和开发者经验。对于非常小或结构极其简单的项目，其价值可能有限。
核心特点
与传统的代码复杂度或圈复杂度分析工具不同，它专注于通过图论算法自动发现代码中的自然社区结构，从而识别出人类可能忽略的潜在架构模块和耦合关系，提供了一种数据驱动的架构洞察方法。
注意事项
不适合用于分析非代码文件（如纯配置文件）或结构极其简单、依赖关系一目了然的小型项目。
常见问题
这个技能支持哪些编程语言？
通常支持主流语言如Java、JavaScript/TypeScript、Python、Go等，具体取决于底层解析器的实现。
分析结果如何呈现？
通常会生成可视化的依赖图，并用不同颜色高亮显示算法识别出的不同社区（集群），也可能输出结构化的报告（如JSON）。
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-5/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。
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