Menü
JARVIS 分支 Skill。为无文档的老项目（棕色地带项目）生成 AI 可消费的文档骨架。扫描代码提取业务模型、接口信息、数据架构、技术栈等。填补 JARVIS INVENTORY 阶段中"老项目无文档可盘点"的缺口。支持全局扫描和模块深入两种模式。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | jarvis-document-project |
| description | JARVIS 分支 Skill。为无文档的老项目（棕色地带项目）生成 AI 可消费的文档骨架。扫描代码提取业务模型、接口信息、数据架构、技术栈等。填补 JARVIS INVENTORY 阶段中"老项目无文档可盘点"的缺口。支持全局扫描和模块深入两种模式。 |
JARVIS 的分支 Skill，填补黄金路径 Phase 2 INVENTORY 阶段的核心缺口：公司有老项目但没有文档，Agent 无从盘点。本 Skill 从代码本身逆向提取信息，让无文档的老项目也能被 JARVIS 纳入盘点。
JARVIS 黄金路径：
Phase 1 CLARIFY → 明确为什么需要 JARVIS
Phase 2 INVENTORY → 盘点资产、仓库、流程
├─ 2a. 盘点已有文档和数字资产（原流程）
├─ 2b. 对无文档老项目运行本 Skill（代码考古） ← 你在这里
└─ 2c. 蒸馏压缩后生成技能种子（→ distillator）
Phase 3 CLASSIFY → 分类哪些可以自动生成
Phase 4 SCAFFOLD → 生成骨架
Phase 5 BOOTSTRAP SKILLS → 生成技能骨架
Phase 6 CONFIRM → 人工确认
Phase 7 PILOT-READY → 试点就绪
Phase 8 GROW BY WRITEBACK → 通过回写成长
本 Skill 的产出 → JARVIS 三层技能的种子：
| 本 Skill 的输出 | 对应的 JARVIS 技能层 | 用途 |
|---|---|---|
| API 契约 + 数据模型 | Repo Skill | Agent 需要知道仓库暴露了什么接口和数据结构 |
| 业务逻辑 + 集成架构 | Workflow Skill | 从 Service 调用链反推跨仓库业务流程 |
| 项目概览 + 技术栈 | Source Skill | 帮助 Agent 路由到正确的仓库 |
| 源码树 + 开发指南 | Repo Skill | "我在哪？这个仓库干什么？怎么验证？" |
| 模块深入文档 | Repo Skill 完整版 | 逐文件级别的操作指南 |
[未确认]，绝不编造本 Skill 生成的是 Scaffold（骨架），不是 Mature Knowledge（成熟知识）。
这是本 Skill 与 JARVIS 理念对齐的核心纪律：
本 Skill 的产出（Scaffold）
↓ JARVIS Phase 6: 人工确认事实字段
↓ JARVIS Phase 7: 试点就绪
↓ JARVIS Phase 8: 真实工作中 START → WORK → END 回写
↓
Mature Knowledge（JARVIS 的组织记忆）
绝对不要把 Scaffold 当作 Mature Knowledge 交付。
当用户说：
向用户确认：
{项目路径}/docs/）扫描项目中已有的文档文件（README、docs/、*.md），作为补充信息源而非替代。
扫描项目根目录，检测：
| 检测项 | 方法 |
|---|---|
| 项目类型 | 关键文件：package.json → web/node, go.mod → Go, requirements.txt → Python 等 |
| 项目结构 | monolith / monorepo / multi-part（如 client+server） |
| 主要语言 | 从文件后缀统计 |
| 框架 | 从依赖中提取（Express, Spring, Django, Gin 等） |
12 种项目类型识别：web, mobile, backend, cli, library, desktop, game, data, extension, infra, embedded, custom
向用户展示检测结果，确认后继续。
对每个子项目/模块：
立即写入 docs/tech-stack.md
根据项目类型决定扫描内容：
| 条件 | 扫描内容 |
|---|---|
| 有 routes/controllers/ | API 路由和端点 |
| 有 models/schemas/ | 数据模型和数据库 Schema |
| 有 components/ui/ | UI 组件清单 |
| 有 services/handlers/ | 业务逻辑层 |
| 有 middleware/ | 认证鉴权模式 |
| 有 migrations/ | 数据库迁移历史 |
| 有 .github/workflows/ | CI/CD 流水线 |
| 有 Dockerfile | 部署架构 |
立即写入 docs/api-contracts.md
立即写入 docs/data-models.md
立即写入 docs/business-logic.md
生成带注释的目录树：
立即写入 docs/source-tree.md
综合所有扫描结果，生成架构文档：
立即写入 docs/architecture.md
提取开发相关信息：
立即写入 docs/development-guide.md
创建 docs/index.md 作为 AI Agent 的入口：
立即写入 docs/index.md
针对某个微服务或模块做逐文件详尽分析。
向用户展示可深入的区域（根据全局扫描结果）：
也接受自定义路径。
必须全文阅读，禁止跳过。 对每个文件提取：
文件路径：完整路径
用途：1-2 句话说明
代码行数：LOC
导出：
- functionName(param: Type): ReturnType — 说明
- ClassName — 说明 + 关键方法
- Type/Interface — 说明
依赖：import 了什么，为什么
被依赖：谁 import 了这个文件
关键实现：重要逻辑、算法、模式
副作用：API 调用、数据库查询、文件 I/O
错误处理：try/catch、错误边界
测试：关联的测试文件和覆盖情况
TODO/FIXME：行号 + 内容
生成 docs/deep-dive-{module-name}.md，包含：
更新 docs/index.md 添加 deep-dive 链接。
| 级别 | 方式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Quick | 只看目录结构和配置文件 | 快速了解项目概貌 |
| Deep | 读关键目录中的文件 | 准备做 brownfield PRD |
| Exhaustive | 读全部源文件 | 完整分析、迁移规划 |
当扫描大量文件时，按子目录分批处理：
每批完成后更新状态文件 docs/.scan-state.json，支持中断恢复。
docs/
├── index.md # 主索引（AI 入口）
├── project-overview.md # 项目概览
├── tech-stack.md # 技术栈
├── architecture.md # 架构文档
├── source-tree.md # 源码树分析
├── api-contracts.md # API 契约（如适用）
├── data-models.md # 数据模型（如适用）
├── business-logic.md # 业务逻辑（如适用）
├── development-guide.md # 开发指南
├── deep-dive-{module}.md # 模块深入（按需）
├── integration-architecture.md # 集成架构（如多模块）
└── .scan-state.json # 扫描状态（用于恢复）
必须停止并询问用户的情况：
绝对禁止：
完成前必须确认：
[未确认]