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description: "系统性探索：扫描分析代码库，构建知识图谱，更新记忆系统"
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# 系统性探索模式
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## 目的
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面对全新或复杂的代码库，像人类探索陌生环境一样——系统化扫描、识别模式、建立认知地图，将碎片信息整合为结构化知识，并更新我们的记忆网络。
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## 何时使用
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### 应当使用 /runtime.explore 的场景
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- ✅ 刚克隆一个全新的项目仓库
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- ✅ 接手一个陌生的代码库
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- ✅ 代码库发生大规模重构后
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- ✅ 发现模块间依赖关系模糊不清
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- ✅ 需要生成项目全景图
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- ✅ 置信度低于0.5时进行全面验证
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## 探索流程
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### 阶段1：宏观架构扫描
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#### 1.1 文件系统拓扑
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分析项目骨架：
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```bash
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# 执行脚本：scan-filesystem.sh
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find . -type f -name "*.js" -o -name "*.ts" -o -name "*.py" \
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-o -name "*.json" -o -name "*.md" | head -200 | treeify
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```
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提取关键信息：
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- 目录语义（src, lib, tests, docs的含义）
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- 文件分布密度（哪些目录是核心）
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- 命名模式（kebab-case vs camelCase）
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- 入口点识别（index.js, main.py, app.js）
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#### 1.2 技术栈识别
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扫描配置文件：
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- `package.json` / `requirements.txt` / `go.mod` → 语言与依赖
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- `.eslintrc.js` / `tsconfig.json` → 代码规范
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- `Dockerfile` / `docker-compose.yml` → 部署环境
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- `webpack.config.js` / `vite.config.ts` → 构建工具
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**记忆更新**：
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## 技术栈
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**发现时间**: 2025-11-14
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**置信度**: 0.95
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**核心语言**: JavaScript (Node.js 18+)
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**框架**: Express.js 4.18 + React 18
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**数据库**: PostgreSQL 14 + Redis 6
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**测试**: Jest + Supertest
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**构建**: Webpack 5 + Babel
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**部署**: Docker + Kubernetes
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**关键依赖**:
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- auth0: JWT认证
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- prisma: ORM
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- bull: 任务队列
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### 阶段2：代码模式识别
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#### 2.1 架构模式检测
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扫描关键模块，识别高层模式：
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```javascript
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// 识别MVC模式
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if (hasDirectory('controllers') && hasDirectory('models') && hasDirectory('views')) {
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pattern = 'MVC';
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confidence += 0.3;
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}
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// 识别分层架构
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if (hasDirectory('api/service') && hasDirectory('api/data-access')) {
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pattern = 'Layered Architecture';
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confidence += 0.25;
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}
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// 识别微服务迹象
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if (hasManyPackageJSON() && hasSharedLibs()) {
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pattern = 'Microservices';
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confidence += 0.2;
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}
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```
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**记忆更新**：
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```markdown
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## 架构模式
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**识别时间**: 2025-11-14
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**置信度**: 0.85
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**主要模式**: Layered Architecture (API层 → Service层 → Repository层)
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**次要模式**: Service Object模式、Repository模式
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**分层结构**:
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- /api/controllers: HTTP请求处理
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- /services: 业务逻辑 (纯JS，无框架依赖)
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- /repositories: 数据访问 (Prisma封装)
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- /models: Prisma schema
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- /libs: 通用工具
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```
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#### 2.2 代码质量指纹
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提取质量指标：
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- 函数平均长度
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- 文件平均行数
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- 注释覆盖率
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- 测试覆盖率（如果存在）
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- 重复代码模式
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使用工具辅助：
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```bash
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# 计算代码统计
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cloc --json --exclude-dir=node_modules .
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# 提取函数长度
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grep -r "function\|const.*=" src --include="*.js" | wc -l
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# 识别重复模式
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jscpd --min-tokens 50 --reporters json src/
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```
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**记忆更新**：
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```markdown
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## 代码质量指纹
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**扫描时间**: 2025-11-14
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**置信度**: 0.8
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**健康指标**:
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- 平均函数长度: 25行 ✅ (良好)
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- 平均文件长度: 150行 ✅ (良好)
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- 测试覆盖率: 67% ⚠️ (中等)
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- 注释密度: 8% ⚠️ (偏低)
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- 技术债务标记: 12个 TODO, 5个 FIXME
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**模式识别**:
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- ✅ 一致的async/await使用
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- ✅ 良好的错误处理模式
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- ⚠️ 部分文件过长 (auth.service.js: 450行)
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- ❌ 缺少单元测试 (auth.controller.js)
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```
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### 阶段3：依赖关系图谱构建
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#### 3.1 模块依赖图
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分析模块间的import/require关系：
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```javascript
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// scan-imports.js
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const results = {};
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// 提取依赖
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for (const file of allFiles) {
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const content = readFile(file);
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const imports = extractImports(content);
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results[file] = {
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imports: imports,
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importedBy: [],
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centrality: calculateCentrality(file, allDeps)
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};
|
||
}
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||
// 构建反向索引
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||
for (const [file, data] of Object.entries(results)) {
|
||
for (const imp of data.imports) {
|
||
if (results[imp]) {
|
||
results[imp].importedBy.push(file);
|
||
}
|
||
}
|
||
}
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```
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**知识图谱输出**:
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```json
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{
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"nodes": [
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{
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||
"id": "auth/service.js",
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||
"type": "service",
|
||
"centrality": 0.85,
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||
"complexity": "high"
|
||
}
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||
],
|
||
"edges": [
|
||
{
|
||
"from": "auth/controller.js",
|
||
"to": "auth/service.js",
|
||
"type": "calls",
|
||
"strength": 0.9
|
||
}
|
||
]
|
||
}
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```
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**记忆更新**:
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```markdown
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## 模块依赖图谱
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**构建时间**: 2025-11-14
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**节点数**: 47个文件
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**边数**: 132条依赖关系
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**核心节点** (centrality > 0.7):
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1. auth/service.js (0.85) - 认证业务核心
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2. user/repository.js (0.78) - 用户数据访问
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||
3. utils/logger.js (0.72) - 日志工具
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**关键路径**:
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- api → services → repositories → database
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- libs被所有层调用
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**潜在问题**:
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- auth/service.js 过于中心化（风险单点）
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- utils/helpers.js 反向依赖了api层（违反分层）
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```
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#### 3.2 数据流分析
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识别关键数据流：
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- 请求生命周期（middleware → controller → service → db）
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- 异步任务流（bull queue processors）
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- 事件流（EventEmitter patterns）
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**记忆更新**:
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```markdown
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## 数据流模式
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**识别时间**: 2025-11-14
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**HTTP请求流**:
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1. middleware/auth.js (JWT验证)
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||
2. api/controllers/*.js (路由处理)
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3. services/*.js (业务逻辑)
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4. repositories/*.js (数据访问)
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||
5. return to controller (响应格式化)
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||
**异步任务流**:
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1. services/job-queues.js 提交任务
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2. workers/email-worker.js 处理
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3. 回调更新数据库
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4. Event: job:completed
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||
**关键发现**: 缺少统一的错误处理中间件
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```
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### 阶段4：概念与实体识别
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#### 4.1 领域实体映射
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扫描代码识别核心实体：
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```javascript
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// 从Prisma schema识别
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entity User { id, email, password, createdAt }
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entity Post { id, title, content, authorId }
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entity Comment { id, text, postId, userId }
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// 从文件命名识别
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controllers/userController.js → User实体
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||
services/authService.js → Auth领域
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```
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||
**记忆更新**:
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```markdown
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||
## 领域实体映射
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**识别时间**: 2025-11-14
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||
**核心实体** (5个):
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1. User - 用户账户
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2. Post - 博客文章
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3. Comment - 评论
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4. Tag - 标签
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||
5. File - 上传文件
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||
**实体关系**:
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||
User 1:N Post (一个用户多篇文章)
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||
Post N:N Tag (多对多标签)
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||
Post 1:N Comment (一篇文章多个评论)
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||
User 1:N Comment (一个用户多个评论)
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||
**CRUD模式**:
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||
每个实体都有对应的repository和service，采用标准命名：
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||
- user.service.js: createUser, getUser, updateUser, deleteUser
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||
- post.service.js: createPost, getPost, updatePost, deletePost
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```
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#### 4.2 设计模式识别
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识别代码中的模式：
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```javascript
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||
// Factory模式识别
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||
if (hasFunction('create*') && returnsDifferentTypes()) {
|
||
pattern = 'Factory';
|
||
}
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||
|
||
// Strategy模式识别
|
||
if (hasInterface() && multipleImplementations()) {
|
||
pattern = 'Strategy';
|
||
}
|
||
|
||
// Observer模式识别
|
||
if (hasEventEmitter() && multipleListeners()) {
|
||
pattern = 'Observer';
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**记忆更新**:
|
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```markdown
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||
## 设计模式库
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**识别时间**: 2025-11-14
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||
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||
**已识别模式** (8个):
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### 创建型
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1. **Factory模式**: libs/email/email-factory.js
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||
- 根据类型创建邮件服务实例
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### 结构型
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2. **Repository模式**: repositories/*.js
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||
- 统一数据访问接口，隔离Prisma细节
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||
3. **Service Object模式**: services/*.js
|
||
- 业务逻辑封装，无框架依赖
|
||
|
||
### 行为型
|
||
4. **Strategy模式**: auth/strategies/*.js
|
||
- JWT策略、Local策略、OAuth策略
|
||
|
||
5. **Middleware模式**: middleware/*.js
|
||
- 可组合的请求处理管道
|
||
|
||
6. **Observer模式**: services/event-bus.js
|
||
- 跨模块事件通信
|
||
|
||
**项目自定义约定**:
|
||
- Service层返回格式: { success: boolean, data?, error? }
|
||
- Repository层不处理业务错误，只抛数据错误
|
||
```
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||
|
||
### 阶段5：神经元连接构建（知识图谱）
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||
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#### 5.1 构建概念网络
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||
基于以上扫描结果，构建多层知识图谱：
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||
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||
##### 层级1：文件依赖图
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||
```javascript
|
||
// nodes: 文件
|
||
// edges: import关系
|
||
{
|
||
"nodes": [
|
||
{"id": "auth/controller.js", "type": "controller", "layer": "api"},
|
||
{"id": "auth/service.js", "type": "service", "layer": "business"}
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
{"from": "auth/controller.js", "to": "auth/service.js", "type": "imports", "weight": 1}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
##### 层级2：概念关联图
|
||
```javascript
|
||
// nodes: 概念（函数、类、实体）
|
||
// edges: 调用关系、继承关系
|
||
{
|
||
"nodes": [
|
||
{"id": "createUser", "type": "function", "domain": "user"},
|
||
{"id": "User", "type": "entity"},
|
||
{"id": "JWT", "type": "concept"}
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
{"from": "createUser", "to": "User", "type": "creates"},
|
||
{"from": "createUser", "to": "JWT", "type": "generates"}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
##### 层级3：架构模式图
|
||
```javascript
|
||
// nodes: 架构层和模式
|
||
// edges: 实现关系
|
||
{
|
||
"nodes": [
|
||
{"id": "Layered Architecture", "type": "pattern"},
|
||
{"id": "API Layer", "type": "layer"},
|
||
{"id": "Service Layer", "type": "layer"}
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
{"from": "API Layer", "to": "Layered Architecture", "type": "implements"},
|
||
{"from": "Service Layer", "to": "Layered Architecture", "type": "implements"}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**记忆更新**: 创建知识图谱文件
|
||
```bash
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||
mkdir -p cognition/graphs
|
||
echo '{...json...}' > cognition/graphs/dependency-graph.json
|
||
echo '{...json...}' > cognition/graphs/concept-graph.json
|
||
echo '{...json...}' > cognition/graphs/architecture-graph.json
|
||
```
|
||
|
||
#### 5.2 神经元连接模拟
|
||
|
||
类似人脑突触连接，建立强度权重：
|
||
|
||
```javascript
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||
// memory/short-term/neural-connections.md
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||
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||
## 连接强度矩阵
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||
**更新时间**: 2025-11-14
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||
|
||
### 强连接 (strength > 0.8)
|
||
1. **auth/controller.js** ↔ **auth/service.js**
|
||
- 强度: 0.95
|
||
- 类型: 调用依赖
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||
- 激活频率: 高频（每个HTTP请求）
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||
|
||
2. **services/*.js** ↔ **repositories/*.js**
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||
- 强度: 0.90
|
||
- 类型: 数据访问
|
||
- 激活频率: 高频
|
||
|
||
### 中等连接 (0.5 < strength ≤ 0.8)
|
||
3. **utils/logger.js** → **所有层**
|
||
- 强度: 0.70
|
||
- 类型: 横向依赖
|
||
- 激活频率: 每个日志点
|
||
|
||
### 弱连接 (strength ≤ 0.5)
|
||
4. **libs/helpers.js** → **api/controllers**
|
||
- 强度: 0.30
|
||
- 类型: 反向依赖（违反分层）
|
||
- 注: 需要重构
|
||
|
||
## 激活阈值
|
||
- 高频访问 (activations > 100): 强连接
|
||
- 中频访问 (10-100): 中等连接
|
||
- 低频访问 (< 10): 弱连接
|
||
|
||
## 突触可塑性
|
||
根据赫布法则（一起激活则连接加强）:
|
||
- 下次访问auth/controller.js时，会预激活auth/service.js
|
||
- 减少认知负荷（快速模式识别）
|
||
```
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|
||
#### 5.3 网络中心性分析
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||
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||
识别关键代码节点：
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```bash
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||
# 使用NetworkX计算中心性
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python3 -c "
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import json
|
||
import networkx as nx
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||
|
||
with open('cognition/graphs/dependency-graph.json') as f:
|
||
graph = json.load(f)
|
||
|
||
G = nx.DiGraph()
|
||
G.add_nodes_from([n['id'] for n in graph['nodes']])
|
||
G.add_edges_from([(e['from'], e['to']) for e in graph['edges']])
|
||
|
||
# 计算PageRank（节点重要性）
|
||
pagerank = nx.pagerank(G)
|
||
sorted_nodes = sorted(pagerank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
|
||
|
||
print('Top 10 Critical Files:')
|
||
for node, score in sorted_nodes[:10]:
|
||
print(f' {node}: {score:.4f}')
|
||
"
|
||
```
|
||
|
||
**记忆更新**：
|
||
```markdown
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||
## 网络中心性分析
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||
**分析时间**: 2025-11-14
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### PageRank Top 10
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||
1. auth/service.js: 0.1523 (核心认证逻辑)
|
||
2. user/repository.js: 0.1345 (用户数据访问)
|
||
3. api/middleware/auth.js: 0.1234 (认证中间件)
|
||
4. utils/logger.js: 0.1123 (日志工具)
|
||
5. services/email-service.js: 0.0987 (邮件服务)
|
||
...
|
||
|
||
### 关键发现
|
||
- **auth/service.js** 是最核心节点——风险单点，需要重点测试
|
||
- **user/repository.js** 的高中心性表明用户模块是系统核心
|
||
- **libs/** 目录中的工具函数中心性很高——监控对这些文件的修改影响
|
||
- 10个文件占总依赖流量的47%
|
||
|
||
### 网络健康指标
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||
- 平均介数中心性: 0.032 (中等)
|
||
- 聚类系数: 0.34 (良好)
|
||
- 网络直径: 8 (从请求到数据库最长路径)
|
||
```
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||
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||
### 阶段6：生成探索报告
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||
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||
整合所有发现到结构化报告：
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```markdown
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||
# 代码库探索报告
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||
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||
**探索时间**: 2025-11-14 04:12:33
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||
**代码库大小**: 47个文件，12,450行代码
|
||
**探索耗时**: 3.2秒
|
||
**置信度**: 0.82
|
||
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||
## 1. 宏观概览
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||
|
||
**技术栈**: Node.js + Express + React + PostgreSQL
|
||
**架构**: 分层架构（API → Service → Repository）
|
||
**测试覆盖**: 67%（中等）
|
||
**代码质量**: 良好，函数平均25行
|
||
|
||
## 2. 核心发现
|
||
|
||
**关键文件** (PageRank > 0.1):
|
||
```
|
||
✓ auth/service.js (0.152) - 认证核心业务
|
||
✓ user/repository.js (0.134) - 用户数据访问
|
||
✓ api/middleware/auth.js (0.123) - 认证中间件
|
||
```
|
||
|
||
**架构模式**:
|
||
- ✅ Repository模式（数据访问隔离）
|
||
- ✅ Service Object模式（业务逻辑封装）
|
||
- ✅ Middleware模式（可组合性）
|
||
|
||
**潜在问题**:
|
||
- ⚠️ auth/service.js 过于中心化（单点风险）
|
||
- ⚠️ libs/helpers.js 反向依赖api层（违反分层）
|
||
- ⚠️ 测试覆盖率不足（67%，目标80%）
|
||
- ⚠️ 注释密度偏低（8%）
|
||
|
||
## 3. 依赖图谱
|
||
|
||
**核心层间依赖**:
|
||
```
|
||
api/controllers → services (47条边)
|
||
services → repositories (38条边)
|
||
repositories → database (12条边)
|
||
libs → all layers (横向依赖)
|
||
```
|
||
|
||
**检测到的环**: 0个（良好）
|
||
**最大依赖深度**: 4层（合理）
|
||
|
||
**可视化建议**: `cognition/graphs/dependency-graph.json` 可用Gephi绘制
|
||
|
||
## 4. 记忆已更新
|
||
|
||
**已创建/更新的记忆文件**:
|
||
```
|
||
✓ memory/long-term/project-context.md
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✓ memory/long-term/design-patterns.md
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✓ memory/long-term/quality-patterns.md
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✓ memory/episodic/exploration-2025-11-14.md
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✓ cognition/graphs/dependency-graph.json
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✓ cognition/graphs/concept-graph.json
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✓ cognition/graphs/architecture-graph.json
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✓ memory/short-term/neural-connections.md
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```
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## 5. 下一步建议
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### 立即行动（高风险）
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1. [ ] 为重点测试auth/service.js添加单元测试
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2. [ ] 重构libs/helpers.js，消除反向依赖
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### 短期优化（质量）
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3. [ ] 增加代码注释到15%
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4. [ ] 将测试覆盖率提升至80%
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5. [ ] 统一错误处理中间件
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### 中期演进（架构）
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6. [ ] 考虑将auth/service.js拆分为更小的服务
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7. [ ] 引入依赖注入，减少直接耦合
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## 6. 不确定性与假设
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**已验证的假设**:
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- ✅ 分层架构假设（确认）
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- ✅ Repository模式假设（确认）
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**需要验证的假设**:
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- ⚠️ 所有数据库访问都通过repository（置信度0.7）
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- 建议: 全局搜索直接prisma调用
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- ⚠️ 没有未处理的安全漏洞（置信度0.6）
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- 建议: 运行npm audit
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**完全未知的领域**:
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- ❌ 前端代码结构（未扫描）
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- ❌ 部署配置（Kubernetes manifests）
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- ❌ CI/CD管道
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## 7. 宪法遵循度
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**探索过程遵循**: ✓ 1.2 类脑思维（模式优先）✓ 1.3 谦逊（标注不确定性）
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**报告生成于**: 2025-11-14 04:12:33
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**下次建议探索**: 一周后或代码库重大变更后
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## 执行要求
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### 输入
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- 无需输入参数（扫描当前目录）
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- 可选：`--focus=auth` 未来版本支持聚焦特定目录
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- 可选：`--deep` 未来版本支持深度分析
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### 执行方式
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```bash
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# 方式1: 直接执行综合脚本
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bash .ai-runtime/scripts/runtime-explore.sh
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# 方式2: 分步骤执行（用于调试）
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bash .ai-runtime/scripts/scan-filesystem.sh
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python3 .ai-runtime/scripts/build-dependency-graph.py
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python3 .ai-runtime/scripts/generate-exploration-report.py
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```
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### 自动化执行
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可以在项目初始化时自动执行：
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```bash
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# 克隆项目后
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git clone <repo>
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cd project
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sh .ai-runtime/scripts/runtime-explore.sh # 自动构建认知地图
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```
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### 输出
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1. **报告文件**: `cognition/exploration-reports/exploration-{timestamp}.md`
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2. **知识图谱**: `cognition/graphs/*.json`
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3. **更新的记忆文件**:
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- `memory/long-term/*.md`
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- `memory/episodic/exploration-{timestamp}.md`
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- `memory/short-term/neural-connections.md`
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### 约束
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- ✅ 只读取代码，不修改任何文件
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- ✅ 可以创建新的记忆文件
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- ✅ 可以覆盖旧记忆（如果是更新）
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- ❌ 不执行破坏性操作
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### 脚本自动化
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创建辅助脚本：
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```bash
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# .ai-runtime/scripts/explore-codebase.sh
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echo "AI Runtime Explorer v1.0"
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echo "========================"
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# 步骤1: 扫描文件系统
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echo "📂 扫描文件系统结构..."
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find . -type f \
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-name "*.js" -o -name "*.ts" -o -name "*.jsx" -o -name "*.tsx" \
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-o -name "*.py" -o -name "*.json" -o -name "*.md" \
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| grep -v node_modules \
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| grep -v ".git" \
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> /tmp/file-list.txt
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FILE_COUNT=$(wc -l < /tmp/file-list.txt)
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echo " 发现 $FILE_COUNT 个文件"
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# 步骤2: 识别技术栈
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echo "🔍 识别技术栈..."
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if [ -f package.json ]; then
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echo " JavaScript/Node.js 项目"
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cat package.json | grep '"name"\|"version"\|"dependencies"' > /tmp/tech-stack.json
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fi
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if [ -f requirements.txt ]; then
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echo " Python 项目"
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||
fi
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# 步骤3: 构建依赖图
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echo "🕸️ 构建依赖图谱..."
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python3 .ai-runtime/scripts/build-dependency-graph.py
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# 步骤4: 生成报告
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echo "📊 生成探索报告..."
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python3 .ai-runtime/scripts/generate-exploration-report.py
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echo "✅ 探索完成！报告保存在: cognition/exploration-reports/"
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echo " 记忆已更新到: memory/{short-term,long-term,episodic}/"
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```
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## 宪法遵循
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**遵循原则**：
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- ✓ 1.2 类脑思维方式：模式识别优先
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- ✓ 1.3 谦逊与不确定：明确标注置信度
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- ✓ 1.4 记忆层次：更新所有三层记忆
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- ✓ 2.1 代码即知识：代码是认知单元
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- ✓ 4.1 从经验学习：提取通用模式
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**命令路径**: `.ai-runtime/commands/runtime.explore.md`
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**脚本路径**: `.ai-runtime/scripts/explore-codebase.sh`
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**治理文件**: `.ai-runtime/constitution.md`
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