dora
将代码库索引为SQLite数据库，让AI代理快速查询代码结构。
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：dora。 它的用途是：将代码库索引为SQLite数据库，让AI代理快速查询代码结构。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/dora/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
“使用dora，帮我分析一下 `src/auth/service.ts` 这个文件的依赖项和被哪些文件依赖，深度设为2。” 它会调用 `dora deps` 和 `dora rdeps` 命令，快速生成该文件的直接和间接依赖关系树状图，让你清晰掌握模块间的调用链路。或者
对AI说：“找出项目中所有双向依赖（循环依赖）的文件对。” 它会执行 `dora cycles` 命令，立即列出所有存在A导入B且B也导入A的文件组合，帮助你识别架构中的隐患。
介绍
dora 解决了AI代理在理解大型代码库时效率低下的核心痛点。传统方式下，AI需要逐文件读取、搜索模式、追踪导入关系，这不仅速度慢，还会消耗大量Token，难以扩展到数百个文件以上。
它通过预索引的方式工作：首先为你的项目生成SCIP索引（一种代码符号的通用格式），然后将其转换为一个轻量级的SQLite数据库。这样一来，关于代码依赖、符号引用、文件耦合度等问题，从需要多步探索变成了毫秒级的数据库查询。
这个工具非常适合需要让AI深度参与代码理解、重构或维护工作的开发者。无论是全栈开发、后端开发还是智能体开发者，在处理复杂项目时，都能通过dora大幅提升AI协作的效率。
使用建议是，在开始一个需要AI深度理解代码的新任务（如系统梳理、架构分析）前，先运行 dora index 建立索引。需要注意的是，它依赖特定语言的SCIP索引器，目前对TypeScript/JavaScript的支持最为完善，其他语言需要确认对应索引器的成熟度。
核心特点
与让AI直接读取代码文件的传统方式不同，dora将代码结构预编译为关系型数据库，使AI能像查询数据一样进行精准、高效的代码关系查询，极大减少了Token消耗和响应延迟。其内置的架构分析命令（如cycles, coupling）能直接回答代码健康度问题，而同类工具通常只提供基础的符号查找。
注意事项
目前对非TypeScript/JavaScript语言的支持深度依赖于第三方SCIP索引器的成熟度和可用性。
常见问题
dora 和传统的代码搜索工具有什么区别？
dora 不是简单的文本搜索，它构建了代码符号（如函数、类）之间的关系图数据库，使AI能理解“依赖”、“引用”等结构化关系，而不仅是关键词匹配。
一定要安装SCIP索引器才能用吗？
是的，核心的代码索引功能需要SCIP索引器。但对于TypeScript/JavaScript，dora也提供了基于tree-sitter的轻量级源码分析功能（如fn, class命令），无需完整索引。
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/dora/raw/index.md 读取 dora 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/dora/raw/index.md（查看排版版本）