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分析 Git 历史，发现"逻辑耦合"（总一起改的文件）和"热点"（高频修改的复杂模块）。基于 Adam Tornhill 的《Your Code as a Crime Scene》方法论。
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Based on SOC occupation classification
分析构建系统拓扑，识别独立构建单元、多产物风险和版本漂移隐患。
The final gatekeeper. Audits RFCs to reject over-engineering, unnecessary dependencies, and resume-driven development.
从模糊的用户需求中提取领域概念——实体、流程和"暗物质"（用户没说的）。基于 DDD（领域驱动设计）方法论。
使用三维框架（系统设计、运行模拟、工程实现）系统性审查架构和系统设计文档。产出按严重度分级的发现，关联到具体文档段落。
综合 Scout 阶段所有分析（build-inspector, runtime-inspector, git-forensics, concept-modeler），生成决策就绪的系统风险报告。
分析运行时行为、进程边界和 IPC 机制，检测"协议漂移"风险和进程生命周期问题。
| name | git-forensics |
| description | 分析 Git 历史，发现"逻辑耦合"（总一起改的文件）和"热点"（高频修改的复杂模块）。基于 Adam Tornhill 的《Your Code as a Crime Scene》方法论。 |
"历史不会重复，但会押韵。静态分析告诉你结构，Git 取证告诉你痛苦的真相。" —— Adam Tornhill
本技能基于 Adam Tornhill 的《Your Code as a Crime Scene》 方法论。 核心思想：代码的演化历史比代码本身更能揭示设计问题。
[!IMPORTANT] 在执行任何分析之前，你必须调用
sequential thinking工具，视情况进行 2—3 步推理。 思考内容例如：
- "这个项目的 Git 历史有多深？是否需要
git fetch --unshallow？"- "我应该关注哪个时间范围？（最近 3 个月？1 年？）"
- "有没有明显的'噪音文件'（如
package-lock.json）需要排除？"
python scripts/git_forensics.py --repo . --threshold 0.3python scripts/git_hotspots.py --repo . --days 180git log --oneline -n 100，快速感知项目近期活跃度。import/use 关系，但 70% 的提交都一起出现？"service/ipc.rs 总和 gui/api.ts 一起改，但它们属于不同构建根，这是版本漂移的温床！公式: 热点 = 高变更频率 (Churn) × 高复杂度 (Complexity)
老师傅策略矩阵 (来自 CodeScene):
| 低复杂度 | 高复杂度 | |
|---|---|---|
| 高 Churn | 配置/生成代码，可忽略 | 🔴 优先重构！Bug 温床，ROI 最高 |
| 低 Churn | 稳定模块，别动 | 🟡 遗留雷区，小心翼翼 |
老师傅建议: 重构资源有限时，只攻高 Churn + 高 Complexity 的象限。这是投资回报率最高的地方。
git fetch --unshallow。没有历史 = 没有数据 = 你是盲人。package-lock.json, Cargo.lock, *.min.js, dist/ 等生成物。它们会污染你的分析结果。git mv) 会干扰追踪。如果发现诡异的耦合数据，手动检查是否是重命名导致。