code-quality-report-skill
基于AI的代码质量分析与可视化报告生成工具
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-quality-report-skill。 它的用途是：基于AI的代码质量分析与可视化报告生成工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/code-quality-report-skill/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
“请为我的项目生成一份代码质量报告，分析src目录。” 它会自动扫描你的src目录，调用AI模型评估每个代码文件在可理解性、可维护性和健壮性上的表现，最终生成一个包含可视化图表和详细得分列表的HTML报告，帮助你快速定位需要改进的代码文件。
介绍
本Skill旨在解决开发者在项目迭代中难以系统、量化评估代码质量的问题。它通过扫描项目源代码，利用AI模型从可理解性、可维护性和健壮性三个核心维度对每个文件进行评分，并自动生成包含可视化图表和详细评分的HTML报告，帮助开发者快速定位代码薄弱环节。
使用方式非常简便，开发者只需在AI对话中提出类似“生成代码质量报告”或指定分析目录的指令，Skill便会自动执行扫描、评估和报告生成流程，最终输出一份直观的HTML文件。整个过程无需手动配置复杂的分析工具或编写评估脚本。
该Skill特别适合需要定期进行代码审查、接手遗留项目或希望提升团队代码规范性的开发人员。无论是前端、后端还是全栈开发者，都能通过它获得客观的代码质量反馈。
建议在项目关键节点（如版本发布前、重构开始时）或定期（如每周/每月）运行此Skill，以持续监控代码健康状况。请注意，AI评估基于通用质量标准，对于特定业务逻辑的深度理解可能有限，报告结果应作为辅助参考，结合人工审查进行综合判断。
核心特点
与单纯基于规则（如ESLint）的静态分析工具不同，本Skill引入了AI对代码语义和设计原则（如开闭原则、DRY原则）的理解进行评分，提供了更接近人类工程师的评估视角。同时，它将多维度的质量评分整合进一个交互式的可视化HTML报告中，比单纯的命令行输出或JSON文件更直观易懂。
注意事项
AI评估可能无法完全理解高度特定或复杂的业务逻辑，对于此类代码的质量评分和建议仅供参考。
常见问题
这个Skill支持分析哪些编程语言？
Skill通过扫描文件结构并进行通用代码分析，理论上支持主流语言，但AI评估模型对常见语言（如JavaScript、Python、Java等）的优化更好。
生成的报告包含哪些具体内容？
报告包含项目文件树、每个文件的三维度得分与总分（颜色标识）、质量分布统计图以及低质量文件列表与优化建议。
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-quality-report-skill/raw/index.md 读取 code-quality-report-skill 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-quality-report-skill/raw/index.md（查看排版版本）