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为代码仓库增量构建中文 wiki（./wiki/ 目录），梳理架构、数据流，辅助理解和重构。 触发词：理解代码仓库、梳理架构、生成文档/wiki、读懂代码、分析项目结构。 即使未提及"wiki"，只要意图是系统性理解代码仓库或为重构做准备，都应触发。 命令：init, scan, deep, query, lint。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
全自动仓库级单元测试生成。扫描源码 → 分析函数 → 生成测试 → 执行并出报告，无需人工干预。 支持全量/增量模式，当前支持 Python（pytest）和 C++（Google Test）。 触发词：单元测试、生成测试、测试覆盖率、增量测试、回归测试、unit test、跑测试、给函数加测试、哪些函数没被测试。 提及 test/generated_unit/ 或 test_cases.json 时也应触发。 命令：init, generate, run, auto。
半自动模块测试/集成测试生成。扫描仓库 → 生成测试配置 → 补充代码引用和测试目标 → 工程师审查 → 生成并运行 pytest/googletest。 触发词：模块测试、集成测试、测试配置、扫描模块、生成测试目标、module test、integration test、test config。 提及 test-config/ 目录或模块测试 YAML 文件时也应触发。 命令：init, generate, run。
Deep analysis skill that pairs a research paper with its open-source implementation to extract core innovations and reveal implementation details the paper doesn't document. Use this whenever a user provides both a paper (PDF/arxiv link) and a code repository, or when they mention wanting to understand "how the model is actually built", "the real architecture", "what the code actually does vs the paper", or want to "reproduce", "reimplement", or "deeply understand" a specific paper's method. Also trigger when the user gives only a paper but asks about implementation details, or only code but asks what the underlying paper says. Keywords that should trigger this: reproduce, reimplement, core module, real architecture, hidden details, paper vs code, ablation, novel contribution, innovation implementation. Do NOT use for generic paper summarization (no code involved) or generic code review (no paper involved).
| name | code-wiki |
| description | 为代码仓库增量构建中文 wiki（./wiki/ 目录），梳理架构、数据流，辅助理解和重构。 触发词：理解代码仓库、梳理架构、生成文档/wiki、读懂代码、分析项目结构。 即使未提及"wiki"，只要意图是系统性理解代码仓库或为重构做准备，都应触发。 命令：init, scan, deep, query, lint。 |
| argument-hint | init | scan | deep | query | lint |
| allowed-tools | ["Bash","Read","Write","Edit","AskUserQuestion","Grep","Glob","Agent"] |
从 $ARGUMENTS 中解析用户意图，映射到以下子命令：
| 用户输入(示例) | 子命令 |
|---|---|
init, 初始化, 开始建 wiki, 帮我分析这个仓库, 理解这个代码仓库, 梳理项目架构, 给这个项目生成文档 | init |
init <路径>(如 init core/ 或 init core/dag/executor.py) | init,附带 --folder 或 --file(详见下方) |
scan, 扫描, 扫一下, 继续扫, 扫剩余文件, 增量扫描 | scan |
deep, 深度, 深入, 详细分析 xxx, 深挖 xxx, 深入看 xxx 的数据流, 详细分析 xxx 的算法 | deep |
query, 查询, 问问, xxx 是怎么工作的, xxx 和 yyy 是什么关系 | query |
lint, 健康检查, 检查 wiki, 检查一下 wiki 的一致性, lint 一下 | lint |
歧义消解： 如果没有提供子命令且无法判断意图，wiki/ 目录不存在时默认走 init，已存在时默认走 query。如果用户输入包含"深入"/"详细"/"深挖"等词且 wiki/ 已存在，走 deep。
路径参数提取： 如果 $ARGUMENTS 中包含以 / 分隔的路径片段，提取为 --folder 或 --file 参数。路径含 . 和扩展名映射为 --file，否则映射为 --folder。这些参数只用于 init 和 deep 阶段（init 传给 scan.py init，deep 用来确定深度扫描范围）。
确定子命令后，必须先读取对应的 reference 文件再继续：
init → 读取 references/workflow-init.mdscan → 读取 references/workflow-scan.mddeep → 读取 references/workflow-deep.mdquery → 读取 references/workflow-query-lint.md（查询部分）lint → 读取 references/workflow-query-lint.md（健康检查部分）未读取对应 reference 文件前不得继续执行。
这个 skill 把 "LLM Wiki" 的思路应用到代码仓库上：不是在每次提问时临时检索代码，而是增量式地构建并持续维护一个位于 ./wiki/ 目录下的结构化中文 markdown 知识库。这个 wiki 是一个会不断累积的工件——交叉引用、架构提炼、数据流梳理、重构建议都已经沉淀在里面，不需要每次重新推导。
用户的使用场景通常是：面对一个陌生的或结构不清晰的代码仓库，他们想在动手重构之前先把它摸清楚。本 skill 就是用来干这件事的。
核心分工：
<代码仓库根目录>/
├── <源码> ← **只读，永远不改**
├── wiki/ ← 本 skill 维护的全部产物
│ ├── README.md ← wiki 入口页，整体概览
│ ├── index.md ← 页面目录（内容导向）
│ ├── log.json ← 处理日志（JSON 数组，append-only）
│ ├── hypothesis.md ← agent 的工作假设（心智模型），每批扫描后更新
│ ├── architecture.md ← 架构总览 + 数据流
│ ├── refactor.md ← 重构建议清单（坏味道、耦合点等）
│ ├── files/ ← 每个被扫描的源码文件对应一页
│ │ └── <路径映射>.md
│ ├── modules/ ← 每个模块/目录一页
│ │ └── <模块名>.md
│ ├── concepts/ ← 静态结构：数据结构、领域实体、设计模式、术语
│ │ └── <概念名>.md
│ ├── algorithm/ ← 动态过程：核心算法、数据处理流水线、关键计算逻辑
│ │ └── <算法名>.md
│ └── deep/ ← 深度分析：针对特定主题的算法/数据流纵深剖析
│ └── <主题名>.md
└── .code-wiki/ ← 脚本和状态
├── scan.py ← 扫描器脚本
└── state.json ← 增量状态（文件哈希、最后处理时间）
四类页面的区别很重要，务必遵守：
concepts/ 和 algorithm/ 的分工规则：优先放 algorithm/。如果一个东西同时是概念又是算法（例如"任务调度"既是个领域术语也是一段有状态的处理逻辑），把主体写到 algorithm/，在 concepts/ 里只留一段 1-3 行的短指针指过去。不要两边都写详细版，会漂移。
什么时候不写 algorithm/ 页："宁缺毋滥"只在确实没有的时候适用——典型的 CRUD/胶水项目可能整个 algorithm/ 都空着是合理的。但当项目里出现复杂处理逻辑（状态机、并发模型、插值/采样、调度算法、复杂解析、数学计算等）时，必须建 algorithm 页。判断标准：如果你在 architecture.md 里给某个机制写了超过 5 行的解释，这个机制就值得一个独立的 algorithm 页（architecture.md 只放 1-2 行的指针指过去）。
modules 页不可省略：modules 页是用户理解项目的主干路径，不能省略。规则：任何被扫描的、包含 ≥ 2 个有实质内容的源文件的目录，必须有对应的 modules 页。这条是硬约束，不受"宁缺毋滥"约束。
整个 skill 有五种操作，对应五种用户意图：
references/reflection-checklist.md），更新 hypothesis、检查老页面一致性、决定下一批读什么。这是主力操作。wiki/deep/。详见 references/workflow-deep.md。index.md 和 architecture.md 定位，再读具体页面。好答案应该回填到 concepts/ 或 refactor.md。详细指南见各 references/workflow-*.md 文件，命令解析段已指定了每个子命令对应的文件。不要凭记忆——这些文件里有具体的检查项和模板。
所有 wiki 产出一律使用中文（简体）。代码标识符（类名、函数名、变量名、文件名、路径）保持原样不翻译。技术术语如果有公认的中文译法就用中文，否则保留英文（例如 "middleware"、"closure" 可以直接用）。注释引用代码中的英文注释时，可以原样引用再附一句中文解释。
这个 skill 的扫描不是线性文件遍历，而是假设驱动的阅读：
详见 references/hypothesis-guide.md 和 references/reflection-checklist.md。
这个 skill 的一个核心定位是：帮助用户理解结构复杂或缺乏文档的代码仓库。
architecture.md 的角色是目录式的鸟瞰图，不是详解仓库。每个章节最多 5-10 行，具体内容用链接指向 modules/、concepts/、algorithm/ 页。如果 agent 发现自己在 architecture.md 里某个章节写了超过 10 行，必须把超出部分拆出去建独立页（modules/concepts/algorithm），architecture.md 里只留 1-2 行的指针指过去。
你的任务不是复述代码，而是还原设计意图和数据流动。具体来说：
refactor.md，不要让它们淹没在文件说明里。详细的提炼方法见 references/refactor-guide.md。