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# 快速扫描指南
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本指南提供项目快速扫描的详细步骤。
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## 目标
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在 30 秒内识别：
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- 项目类型
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- 主要编程语言
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- 核心框架
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- 子系统组成
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## 步骤 1: 运行技术栈检测脚本（推荐）
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**使用自动化脚本**：
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```bash
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python ~/.claude/skills/codebase-architecture-analyzer/scripts/detect_tech_stack.py .
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```
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**脚本输出示例**：
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```json
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{
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"project_path": "/path/to/project",
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||
"stacks": [
|
||
{
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||
"language": "Python",
|
||
"frameworks": ["FastAPI", "LangGraph"],
|
||
"config_file": "pyproject.toml",
|
||
"version": "3.11"
|
||
},
|
||
{
|
||
"language": "TypeScript",
|
||
"frameworks": ["React", "Next.js"],
|
||
"version": ">=18"
|
||
}
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||
],
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"docker": {
|
||
"containerized": true,
|
||
"compose": true,
|
||
"services": ["backend", "frontend", "redis"]
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||
}
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||
}
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```
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**从输出提取信息**：
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- `stacks[].language` - 主要编程语言
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- `stacks[].frameworks` - 核心框架列表
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- `stacks[].version` - 语言/运行时版本
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- `docker.services` - Docker 服务列表（如果有）
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**脚本支持的语言**：
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- Python (FastAPI, Django, Flask, LangGraph, CrewAI)
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- JavaScript/TypeScript (React, Vue, Next.js, Express, NestJS)
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- Go (Gin, Gorilla Mux, Fiber)
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- Rust (Actix Web, Rocket, Axum)
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- Java (Spring Boot, Quarkus)
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## 步骤 1.5: 分析依赖关系（可选，用于深度分析）
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**使用依赖分析脚本**：
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```bash
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python ~/.claude/skills/codebase-architecture-analyzer/scripts/extract_dependencies.py .
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```
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**脚本输出示例**：
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```json
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{
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||
"project_path": ".",
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"analyses": [
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{
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"language": "Python",
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||
"files_analyzed": 45,
|
||
"total_imports": 23,
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"third_party_imports": ["fastapi", "pydantic", "langchain", "openai"],
|
||
"declared_dependencies": ["fastapi", "pydantic", "langchain", "openai", "requests"],
|
||
"undeclared_usage": [],
|
||
"unused_dependencies": ["requests"]
|
||
},
|
||
{
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||
"language": "JavaScript/TypeScript",
|
||
"dependencies": ["react", "next", "tailwindcss"],
|
||
"dev_dependencies": ["typescript", "@types/react", "eslint"],
|
||
"total_dependencies": 6
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}
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||
]
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}
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```
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**关键信息提取**：
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- `third_party_imports` - 实际使用的第三方包
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- `declared_dependencies` - 在配置文件中声明的依赖
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- `undeclared_usage` - **缺失的依赖**（代码中使用了，但未在 requirements.txt/pyproject.toml 中声明）
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- `unused_dependencies` - **冗余的依赖**（声明了但代码中未使用）
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**使用场景**：
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✅ **推荐使用**（当满足以下条件时）：
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- 需要验证依赖完整性
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- 准备部署到生产环境
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- 项目有复杂的依赖关系
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- 发现依赖相关的 bug
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⚠️ **可跳过**（当满足以下条件时）：
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- 快速了解项目即可
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- 项目很小（< 10 个文件）
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- 只关注整体架构
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**输出解读**：
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1. **缺失依赖警告**：如果 `undeclared_usage` 不为空，说明需要更新 requirements.txt
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2. **冗余依赖清理**：如果 `unused_dependencies` 不为空，可以移除不需要的依赖
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3. **依赖健康度**：`total_imports` vs `declared_dependencies` 的比例
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## 步骤 2: 检测技术栈（手动方法）
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如果脚本无法运行或需要更详细分析，使用以下手动方法：
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### Python 项目
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**识别文件**：
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```bash
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# 优先级从高到低
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1. pyproject.toml # 现代 Python 项目（Poetry/Hatch）
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2. setup.py # 传统 Python 包
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3. requirements.txt # 依赖清单
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4. Pipfile # Pipenv 项目
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5. environment.yml # Conda 项目
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```
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**提取信息**：
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```bash
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# 从 pyproject.toml 提取
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cat pyproject.toml | grep "python =" # Python 版本
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cat pyproject.toml | grep "\[tool.poetry.dependencies\]" -A 20 # 依赖
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# 从 requirements.txt 提取
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cat requirements.txt | grep -E "fastapi|django|flask|langgraph"
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||
```
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### JavaScript/TypeScript 项目
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**识别文件**：
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```bash
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1. package.json # Node.js 项目
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||
2. yarn.lock # Yarn 包管理
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3. pnpm-lock.yaml # pnpm 包管理
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4. tsconfig.json # TypeScript 配置
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```
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**提取信息**：
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```bash
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# 从 package.json 提取
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cat package.json | grep "\"react\"\|\"vue\"\|\"express\"\|\"next\""
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```
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### Go 项目
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**识别文件**：
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```bash
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||
1. go.mod # Go modules
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||
2. go.sum # 依赖锁文件
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```
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||
**提取信息**：
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```bash
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cat go.mod | grep "require" -A 20
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```
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### Rust 项目
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**识别文件**：
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```bash
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||
1. Cargo.toml # Rust 项目配置
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||
2. Cargo.lock # 依赖锁文件
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```
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### Java 项目
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**识别文件**：
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```bash
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||
1. pom.xml # Maven 项目
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||
2. build.gradle # Gradle 项目
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```
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||
## 步骤 3: 扫描目录结构
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### 列出顶层目录
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```bash
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ls -d */ | head -20
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```
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### 识别子系统模式
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| 目录名 | 子系统类型 |
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|-------|-----------|
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| `frontend/`, `ui/`, `web/`, `client/` | 前端 |
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||
| `backend/`, `api/`, `server/` | 后端 |
|
||
| `agents/`, `workers/` | Agent 系统 |
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||
| `services/` + 多个子目录 | 微服务 |
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||
| `src/components/` | React/Vue 组件 |
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||
| `app/` | Next.js/Django 应用 |
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||
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---
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## 步骤 4: 检测关键配置文件
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### Docker 相关
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```bash
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# docker-compose.yml → 多服务架构
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||
cat docker-compose.yml | grep "services:" -A 50
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||
# Dockerfile → 容器化应用
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||
ls -la | grep Dockerfile
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```
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### 环境配置
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```bash
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# .env.example → 环境变量配置
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cat .env.example | grep -E "DATABASE_URL|REDIS_URL|API_KEY"
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```
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## 步骤 5: 识别项目规模
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### 统计代码文件
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```bash
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# 统计各语言文件数量
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find . -type f -name "*.py" | wc -l
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find . -type f -name "*.ts" -o -name "*.tsx" | wc -l
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find . -type f -name "*.go" | wc -l
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||
```
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### 估算代码规模
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```bash
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# 使用 cloc（如果已安装）
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cloc . --exclude-dir=node_modules,venv,.git
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```
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## 输出格式模板
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```
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✓ 项目类型: [AI 研究助手 / Web 应用 / CLI 工具 / ...]
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✓ 主语言: Python 3.11 (156 个文件)
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||
✓ 次要语言: TypeScript (89 个文件)
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||
✓ 核心框架:
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||
- 后端: FastAPI 0.104.1
|
||
- 前端: React 18.2.0
|
||
- AI: LangGraph 0.2.5
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||
✓ 子系统:
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||
- frontend/ (React + TypeScript)
|
||
- backend/ (FastAPI + Python)
|
||
- agents/ (LangGraph)
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||
✓ 容器化: 是（docker-compose.yml）
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||
✓ 代码规模: 约 12,500 行
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||
```
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## 常见框架识别规则
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### Python Web 框架
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```python
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依赖中包含:
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- fastapi → FastAPI
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- django → Django
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||
- flask → Flask
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||
- starlette → Starlette
|
||
- aiohttp → aiohttp
|
||
```
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||
### Python AI 框架
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||
|
||
```python
|
||
依赖中包含:
|
||
- langgraph → LangGraph
|
||
- crewai → CrewAI
|
||
- autogen → AutoGen
|
||
- langchain → LangChain
|
||
- transformers → Hugging Face
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||
```
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||
### JavaScript 框架
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```json
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||
dependencies 中包含:
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- "react" → React
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||
- "vue" → Vue.js
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||
- "next" → Next.js
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||
- "express" → Express.js
|
||
- "nestjs" → NestJS
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||
```
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||
## 快速判断项目类型
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### CLI 工具
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**特征**：
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- 存在 `cli.py`, `main.py`, `cmd/` 目录
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- 依赖包含 `click`, `typer`, `argparse`
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||
- `pyproject.toml` 中有 `[project.scripts]`
|
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||
### Web 应用
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||
**特征**：
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||
- 存在 `routes.py`, `views.py`, `app.py`
|
||
- 依赖包含 `fastapi`, `django`, `express`
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||
- 存在 `assets/`, `static/` 目录
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### AI/ML 项目
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**特征**：
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||
- 存在 `models/`, `agents/`, `pipelines/`
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- 依赖包含 `tensorflow`, `pytorch`, `langchain`
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- 存在 `notebooks/` 目录（Jupyter）
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||
### 数据工程项目
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||
**特征**：
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||
- 存在 `etl/`, `pipelines/`, `dags/`
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||
- 依赖包含 `airflow`, `prefect`, `dbt`
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||
- 存在 `sql/`, `queries/` 目录
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## 故障排除
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### 问题 1: 无法识别项目类型
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**解决方案**：
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1. 查看 README.md 的描述
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2. 搜索常见入口文件：`main.*`, `index.*`, `app.*`
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3. 查看 git 提交历史：`git log --oneline | head -20`
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### 问题 2: 多语言混合项目
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**解决方案**：
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- 统计各语言文件数量，确定主次
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- 识别前后端分离：`frontend/` + `backend/`
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## 完整示例
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```bash
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# 1. 检测配置文件
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ls -la | grep -E "package.json|pyproject.toml|go.mod|Cargo.toml"
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# 输出: pyproject.toml, package.json (前后端分离项目)
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# 2. 读取 Python 依赖
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cat pyproject.toml | grep -A 30 dependencies
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# 输出: fastapi, langgraph, openai (AI Web 应用)
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# 3. 读取 JS 依赖
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||
cat package.json | grep -A 20 dependencies
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# 输出: react, typescript (React 前端)
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# 4. 扫描目录
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ls -d */
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# 输出: frontend/, backend/, agents/, docs/
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# 5. 统计代码
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find backend -name "*.py" | wc -l # 156 个文件
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find frontend -name "*.ts*" | wc -l # 89 个文件
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# 最终识别结果:
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✓ 项目类型: AI 驱动的 Web 应用
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✓ 主语言: Python (后端 + AI)
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✓ 次要语言: TypeScript (前端)
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✓ 核心框架: FastAPI + LangGraph + React
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✓ 架构: 前后端分离 + Multi-Agent
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```
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