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分析模块内部职责是否单一的架构守护技能。当需要检查模块单一职责原则、评估模块内聚性、检测职责混杂问题时使用此技能。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
按 Git/非 Git、是否指定 BRANCH_NAME 与 FEATURE_DIR 分支决策，解析输入并创建或复用特性分支与功能目录，输出 BRANCH_NAME、SPEC_FILE、FEATURE_DIR。用于 /specify 或单独创建/复用特性分支。
基于已定义的功能识别并调整逻辑实体，输出实体责任边界、协作关系与关键数据结构，并生成数据模型文档。仅被显式调用，不自动触发。
SDD流程代码变更采集Skill。在SDD流程执行完毕后，采集目标目录的代码变更信息，提取feature_infos和code_blocks，生成评测所需的JSON文件并保存到当前SDD分支的evalset目录下。当用户提到"采集SDD变更"、"生成评测数据"、"收集代码变更信息"、"build_configi_eval"、"evalset"时触发本技能。
深度逻辑架构要素反构编排Skill. 当 reverse 的 --target 为 deep_logic_architecture 时触发.
实体清单与实体关系反构的编排Skill. 当 reverse 的 --target 为 entities 或 all 的实体阶段时触发.
功能清单与功能详情文档反构的编排Skill. 当 reverse 的 --target 为 functions 或 all 的功能阶段时触发.
| name | ai-friendly-arch-guard-module-single-responsibility |
| version | v1.3 |
| description | 分析模块内部职责是否单一的架构守护技能。当需要检查模块单一职责原则、评估模块内聚性、检测职责混杂问题时使用此技能。 |
分析指定模块目录的单一职责原则遵守情况，输出标准化JSON格式报告。
必须使用subagent执行此技能，通过Agent tool调用，subagent_type为"general-purpose"。
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
module_path | string | ✅ | 待分析的模块目录路径（绝对路径或相对路径） |
scan_mode | enum | ❌ | 扫描模式：full（全量）或 increment（增量），默认 increment |
output_path | string | ❌ | 分析结果的保存路径。由编排 skill 调用时传入具体路径（如 state/step02-analyze-modules/{module_name}.json）；单独调用时默认保存到 .claude/skills/ai-friendly-arch-guard-module-single-responsibility/output/analysis_result.json |
输出严格遵循 schema/output-schema.json 定义的 JSON Schema（完整字段定义见该文件）。
关键字段摘要：
| 字段路径 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
skill_id | string | 固定值 |
rule_version | string | 当前 v1.3 |
module_path | string | 模块目录相对路径（供编排层读取） |
scan_mode | enum | increment | full |
execute_status | enum | success | failed |
metric_result.total_score | number(0-100) | 综合得分 |
metric_result.confidence | number(0-1) | 置信度 |
metric_result.score_detail | object | 三维度得分明细 |
metric_result.confidence_detail | object | 三维度置��度明细 |
violation_info.total_count | integer | 违规总数 |
violation_info.level_summary | object | P0/P1/P2 分级统计 |
violation_info.list | array | 违规详情列表 |
violation_info.exempt_list | array | 豁免列表 |
statistic_info | object | 扫描单元统计（目录/模块/文件） |
| 等级 | 分数区间 | 含义 |
|---|---|---|
| S 级 | 90-100 | AI 原生友好，可全自动开发 |
| A 级 | 75-89 | AI 友好优良，适合 AI 辅助开发 |
| B 级 | 60-74 | 基础可用，需适度优化 |
| C 级 | 40-59 | AI 开发困难，需重构 |
| D 级 | 0-39 | 不适合 AI 开发 |
