仓库协作分析(专业版)

付费版专享能力

能力	免费版	付费版
基础功能	支持	支持
仓库协作分析(专业版)级Git仓库协作分析	不支持	支持
仓库协作分析(专业版)含批量分析	不支持	支持
代码静态分析与质量评分	不支持	支持
依赖漏洞检测与升级建议	不支持	支持
批量代码审查与报告生成	不支持	支持

核心能力

能力	说明	是否兼容免费版
单仓库聚合分析	免费版全部提交节奏、流失率、合规率、巴士因子	完全兼容
多仓库批量分析	一次分析多个仓库并汇总	Pro 新增
自定义指标	团队定义专属指标与阈值	Pro 新增
CI/CD 集成	周期性自动分析与报告	Pro 新增
企业级报告	Markdown / HTML / PDF 多格式输出	Pro 新增
历史趋势对比	与基线对比,识别趋势变化	Pro 新增
工作流改进建议	仓库级流程讨论启动器	Pro 新增
团队流程讨论	启动团队复盘的非个人化议题	Pro 新增

单仓库聚合分析

对单个Git仓库进行代码质量、依赖关系、提交历史的聚合分析,生成综合报告. 输入: 用户提供单仓库聚合分析相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回单仓库聚合分析的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

参考单仓库聚合分析的配置文档进行参数调优

多仓库批量分析

同时对多个Git仓库进行批量分析,支持跨仓库对比和依赖关系图谱生成. 输入: 用户提供多仓库批量分析相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回多仓库批量分析的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

参考多仓库批量分析的配置文档进行参数调优

自定义指标

根据用户定义的自定义指标公式,对代码库进行针对性评估和量化分析. 输入: 用户提供自定义指标相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回自定义指标的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

参考自定义指标的配置文档进行参数调优

适用场景

场景 1:多仓库批量分析

为团队批量分析多个仓库,生成汇总报告.

#!/usr/bin/env bash
# （请参考skill目录中的脚本文件） — 多仓库批量分析
set -euo pipefail
# ...
REPOS=(
  "/path/to/frontend"
  "/path/to/backend"
  "/path/to/infra"
  "/path/to/mobile"
)
# ...
REPORT_DIR="reports/repo-analysis"
mkdir -p "$REPORT_DIR"
TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
SUMMARY_FILE="$REPORT_DIR/summary-$TIMESTAMP.md"
# ...
{
  echo "# 多仓库协作分析汇总"
  echo ""
  echo "- 执行时间: $(date)"
  echo "- 仓库数量: ${#REPOS[@]}"
  echo ""
  echo "## 各仓库指标"
  echo ""
  echo "| 仓库 | 总提交 | 日均提交 | 活跃天数% | 周末% | 深夜% | Bug修复% | 流失率 | 合规率 |"
  echo "| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |"
} > "$SUMMARY_FILE"
# ...
for repo in "${REPOS[@]}"; do
  repo_name=$(basename "$repo")
# ...
  # 校验仓库
  if ! git -C "$repo" rev-parse --is-inside-work-tree &>/dev/null; then
    echo "跳过非 Git 仓库: $repo"
    continue
  fi
# ...
  # 收集聚合指标(仅仓库级,无个人拆分)
  total_commits=$(git -C "$repo" log --pretty=format:"%H" | wc -l)
  avg_msg_len=$(git -C "$repo" log --pretty=format:"%s" | awk '{ print length }' \
    | awk '{ sum += $1; count++ } END { printf "%.1f", sum/count }')
  convention_rate=$(git -C "$repo" log --pretty=format:"%s" \
    | grep -cE "^(feat|fix|chore|docs|style|refactor|test|perf|ci|build)((.+))?:" || echo 0)
  bug_fix_count=$(git -C "$repo" log --grep="fix\|bug\|hotfix" --oneline -i | wc -l)
# ...
  # 写入汇总行(仅仓库级聚合,无个人数据)
  echo "| $repo_name | $total_commits | - | - | - | - | - | - | ${convention_rate}% |" >> "$SUMMARY_FILE"
# ...
  # 单仓库详细报告
  echo "已分析: $repo_name (总提交: $total_commits)"
done
# ...
echo ""
echo "## 工作流观察(仓库级)"
echo ""
echo "- 上述指标均为仓库级聚合,不做个人拆分"
echo "- 异常信号应作为团队流程讨论的启动器,而非个人评判"
echo "- 报告不用于绩效、排名或人事决策"
# ...
echo ""
echo "汇总报告: $SUMMARY_FILE"

场景 2:CI/CD 周期性分析

每周自动生成仓库协作分析报告,提交到团队文档库.

# .github/workflows/weekly-analysis.yml
name: Weekly Repo Analysis
on:
  schedule:
    - cron: '0 8 * * 1'  # 每周一上午8点
  workflow_dispatch:
# ...
jobs:
  analyze:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0
# ...
      - name: 安装依赖
        run: |
          sudo apt-get update
          sudo apt-get install -y jq
# ...
      - name: 执行仓库分析
        run: |
          mkdir -p reports
          bash （请参考skill目录中的脚本文件）
# ...
      - name: 生成 PDF 报告(可选)
        run: |
          # 用 pandoc 将 Markdown 转 PDF
          pandoc reports/repo-analysis/summary-*.md \
            -o reports/repo-analysis/weekly-report.pdf \
            --pdf-engine=weasyprint
# ...
      - name: 提交报告到文档库
        run: |
          git config user.name "Analysis Bot"
          git config user.email "bot@example.com"
          git add reports/
          git commit -m "chore: weekly repo analysis report [skip ci]" || true
          git push
# ...
      - name: 通知团队
        uses: slackapi/slack-github-action@v1
        with:
          slack-message: "本周仓库协作分析报告已生成,详见 reports/repo-analysis/"

场景 3:自定义指标与基线对比

团队定义专属指标,与历史基线对比识别趋势变化.

# .repo-metrics.yaml — 自定义指标配置
version: "1.0"
metrics:
  # 仓库级提交节奏
  - name: "日均提交数"
    query: "git log --pretty=format:'%ad' --date=short | sort -u | wc -l"
    baseline: 5.0
    threshold:
      warning_below: 3.0
      critical_below: 1.0
# ...
  # 约定式合规率
  - name: "约定式提交合规率"
    query: "git log --pretty=format:'%s' | grep -cE '^(feat|fix|chore|docs|style|refactor|test|perf|ci|build)'"
    baseline: 80  # 百分比
    threshold:
      warning_below: 70
      critical_below: 50
# ...
  # 文件级巴士因子(风险文件数)
  - name: "单一作者文件数"
    query: "git log --pretty=format:'%an' --name-only | sort | uniq -c | awk '$1==1' | wc -l"
    baseline: 10
    threshold:
      warning_above: 20
      critical_above: 50
# ...
  # 大提交比例(>500行)
  - name: "大提交比例"
    query: "git log --pretty=format:'%H' --shortstat | grep -E '([5-9][0-9]{2}|[0-9]{4,}) insertion' | wc -l"
    baseline: 0.1  # 10%
    threshold:
      warning_above: 0.2
      critical_above: 0.4
# ...
# 工作流改进议题模板
discussion_starters:
  - "仓库周末提交比例较高 — 值得团队流程讨论"
  - "约定式合规率下降 — 是否需要规范复习"
  - "巴士因子风险文件增加 — 是否需要知识分享"
  - "大提交比例上升 — 是否需要拆分提交习惯"

使用流程

优秀步:声明团队上下文

在对话中说明团队规模、仓库数量与分析目标,例如:

我们是 30 人的工程团队,有 8 个微服务仓库,
需要每周自动生成协作分析报告,关注巴士因子与约定式合规率,
报告仅用于团队流程改进,不用于个人评估.

第二步:获取工程方案

工具会输出批量分析脚本、CI 集成 YAML、自定义指标配置与企业级报告模板.

第三步:落地与持续运行

# 应用自定义指标配置
cp .repo-metrics.yaml ./
# ...
# 执行批量分析
bash （请参考skill目录中的脚本文件）
# ...
# 查看报告
cat reports/repo-analysis/summary-*.md

输入格式

参数名	类型	必填	说明
content	string	否	actor-identifier处理的内容输入
strict_level	string	否	审查严格度, 可选: strict/normal/loose, 默认: normal

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "overall_grade": "A",
    "total_score": 92,
    "max_score": 100,
    "summary": "处理完成",
    "details": [
      {
        "item": "代码风格",
        "status": "pass",
        "score": 95,
        "comment": "符合规范"
      },
      {
        "item": "安全合规",
        "status": "warn",
        "score": 80,
        "comment": "符合规范"
      }
    ],
    "improvements": [
      {
        "priority": "high",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+5分"
      },
      {
        "priority": "medium",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+3分"
      }
    ]
  },
  "error": null
}

异常处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达

依赖说明

运行环境

Agent 平台:支持 SKILL.md 的任意 AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等)
操作系统:Windows(需 Git Bash 或 WSL)/ macOS / Linux
Git:任意现代版本(2.0+)
CI 平台:GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins

依赖说明(补充)

依赖项	类型	是否必需	获取方式
git	系统工具	必需	系统包管理器
cut / sort / uniq / awk / grep	系统工具	必需	系统预装(Unix)
jq	系统工具	推荐	系统包管理器
pandoc	文档工具	可选(生成 PDF)	系统包管理器
weasyprint	Python 包	可选(PDF 引擎)	`pip install weasyprint`
PyYAML	Python 包	推荐(读取指标配置)	`pip install pyyaml`
LLM API	API	必需	由 Agent 内置 LLM 提供

API Key 配置

本 Skill 核心能力基于本地 git 命令,无需额外 API Key
Slack 通知需配置 SLACK_WEBHOOK_URL
报告推送私有仓库需配置 GITHUB_TOKEN 或对应平台的访问令牌

可用性分类

分类: MD+EXEC(纯 Markdown 指令,部分功能需要 exec 命令行执行能力)
说明: 基于自然语言指令驱动 Agent 执行只读 git 命令并输出仓库级聚合报告;批量脚本与 CI 集成需在仓库中落地并由 CI 执行;所有数据本地处理,无网络、无写入、无仓库外访问

案例展示

企业级报告模板(Markdown)

# "identifier_result" 仓库协作分析报告
# ...
> **报告说明**:本报告仅描述仓库级工作流模式,不用于个人评估、排名或人事决策.
# ...
## 常见问题
# ...
### Q1: 多仓库分析如何避免泄露个人数据?
# ...
跨仓库汇总时仅保留仓库级聚合数据,不关联个人。巴士因子风险披露中的姓名仅出现在文件级风险说明中,不与评估性指标关联.
# ...
### Q2: 自定义指标如何保证安全?
# ...
自定义指标配置(`.repo-metrics.yaml`)中的 `query` 字段必须是白名单内的只读 git 命令。CI 在执行前校验 query 是否符合白名单,违规则拒绝执行.
# ...
### Q3: 报告如何与团队复盘结合?
# ...
将报告作为复盘会议的输入,聚焦"工作流改进议题"部分,讨论流程优化而非个人表现。例如"周末提交比例较高 — 是否需要调整发布窗口".
# ...
### Q4: 历史趋势如何存储与对比?
# ...
每次分析报告归档到 `reports/repo-analysis/` 目录,文件名带时间戳。趋势对比脚本读取历史报告,计算同比与环比变化,识别异常波动.
# ...
### Q5: Pro 版与免费版如何协同?
# ...
Pro 版完全兼容免费版的所有分析能力、隐私规则与安全契约。个人开发者可继续使用免费版分析单仓库,团队场景启用 Pro 版获得批量、自定义指标与 CI 集成能力。两个版本可在同一团队并存.
# ...
### Q6: 如何度量团队协作健康度?
# ...
跟踪四个仓库级指标:约定式合规率、巴士因子风险文件数、周末/深夜提交比例、大提交比例。四者共同反映团队工作流健康度。注意:这些是工作流信号,不是个人绩效指标.
# ...
## 错误处理
# ...
# ...
| 错误场景(续)| 原因 | 处理方式 |
|----:|:----|----:|
| LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | ，请求；确认Agent平台LLM服务正常 |
| 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节 |
| 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息 |
| 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置 |
# ...
## 已知限制
# ...
- 本报告仅反映 Git 可见的活动,不反映代码审查、设计、文档、指导等非提交工作
- 所有指标均为仓库级聚合,不做个人拆分
- 报告不可用于绩效评估、排名、招聘、解雇或任何人事决策

安全契约(与免费版一致)

规则	说明
命令白名单	仅允许只读 git 子命令,见免费版表格
路径限制	仅访问用户提供的仓库路径,不遍历父目录
邮箱不收集	仅用 `%an`(作者名),永不用 `%ae`(邮箱)
敏感数据本地处理	提交消息与文件路径仅本地折叠为聚合数值
密钥自动脱敏	API Key、Token、私钥、连接串显示前替换为 `[REDACTED]`
无个人评估	拒绝任何个人拆分、排名或人事评估请求
无网络	仅本地 git 命令,无 fetch/pull/clone/remote

Actor Identifier

安装到 Tokeny（自动）

SKILL.md