code-communities
通过社区发现算法分析代码图，识别架构集群与耦合边界。
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：code-communities。 它的用途是：通过社区发现算法分析代码图，识别架构集群与耦合边界。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/code-communities-x-7/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。
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使用示例
‘请分析一下 /path/to/our-project 这个代码仓库的架构耦合情况。’ 它会自动解析项目代码，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，用不同颜色高亮显示出代码中自然形成的几个高内聚集群，并指出集群间可能存在强耦合的文件，为你规划微服务拆分或模块重构提供数据依据。
介绍
该技能旨在解决大型或遗留代码库中架构边界模糊、模块耦合度过高的问题。它通过分析代码实体（如类、函数、文件）之间的调用、引用等关系，构建出代码关系图，并应用社区发现算法（如Louvain算法）自动识别出图中联系紧密的“社区”。这些社区通常对应着潜在的架构模块或服务边界，帮助开发者直观地看到代码的真实组织结构。
使用时，你需要将代码库路径提供给该技能。它会自动解析代码，构建依赖图，运行算法，并生成可视化的结果。输出可能包括标记了不同社区（通常用颜色区分）的代码图，以及一份列出各社区包含哪些文件或类的报告，从而揭示出代码中隐藏的耦合簇和潜在的架构划分。
该技能非常适合负责重构、维护大型系统或进行架构评审的开发者，如全栈开发、后端开发以及关注代码质量的运维开发工程师。对于新接手复杂项目的团队，它能快速提供对代码结构的宏观理解。
建议将此技能的分析结果作为架构决策的参考，而非唯一依据。因为算法基于静态调用关系，可能无法完全反映运行时逻辑或设计意图。最好结合领域知识和团队讨论，来验证和确定最终的架构边界。对于小型或结构非常清晰的项目，其必要性可能不高。
核心特点
与一般代码可视化工具不同，它核心在于应用图论中的“社区发现”算法，能自动、无监督地识别出代码中内在的、高内聚的模块集群，而不仅仅是展示依赖关系，为重构和划分微服务边界提供了数据驱动的洞察。
注意事项
不适合代码量极小或结构极其简单清晰的项目，且其分析基于静态代码，可能无法捕捉动态绑定、配置注入等运行时依赖。
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工具。建议查看项目文档确认。
分析结果如何呈现？
通常生成交互式或静态的可视化图表（如力导向图），并用不同颜色标记社区，同时提供文本报告列出各社区包含的文件。
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-7/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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