@ontomics/ontomics
从Python代码库中自动提取领域本体
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：@ontomics/ontomics。 它的用途是：从Python代码库中自动提取领域本体 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ontomics-ontomics/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
“帮我分析一下 `project_x` 这个Python仓库，看看它的核心业务实体和关系是什么？” 它会调用Ontomics Skill，解析代码库并返回一个结构化的领域本体摘要，列出如‘用户’、‘订单’、‘产品’等核心实体及其关联属性，帮助你快速把握系统领域模型。
介绍
这个Skill旨在解决从复杂Python代码库中手动梳理和理解业务领域模型耗时且易出错的问题。它作为一个MCP服务器，通过分析代码结构、类定义、函数和注释，自动识别和提取出代码中隐含的领域概念、实体、属性及其关系，构建成结构化的领域本体。
使用时，你需要将其作为MCP服务器配置到你的AI助手（如Claude Desktop）中。配置完成后，当你与AI讨论特定代码库的业务逻辑或架构时，AI可以调用此Skill来获取该代码库的领域本体信息，从而提供更精准的上下文感知回答。
它非常适合软件架构师、领域驱动设计（DDD）实践者、以及需要快速理解或重构遗留Python代码库的开发者。对于从事知识图谱构建或希望将代码知识显式化的团队也很有帮助。
建议在项目初期或重构阶段使用，以建立统一的领域语言。请注意，其提取效果高度依赖于代码本身的结构清晰度和注释质量，对于高度动态或结构松散的代码可能效果有限，建议结合人工审查进行校准。
核心特点
与通用代码分析工具不同，它专注于从Python代码中提取“领域本体”，即识别业务实体和关系，而非仅仅分析代码质量或依赖。它直接输出结构化的本体信息，便于集成到AI对话中，为架构讨论提供即时领域上下文。
注意事项
不适合分析非Python项目、或代码结构极其混乱、缺乏基本类型提示和命名规范的代码库。
常见问题
什么是领域本体？
领域本体是对特定领域内概念、实体、属性及它们之间关系的结构化描述，相当于该领域的知识图谱。
需要提前注释代码吗？
不需要专门注释，但清晰的结构、类型提示和有意义的命名能显著提升提取效果。
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/ontomics-ontomics/raw/index.md 读取 @ontomics/ontomics 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/ontomics-ontomics/raw/index.md（查看排版版本）