| name | ai-friendly-module-identifier |
| version | v1.0 |
| description | 识别代码库中的所有模块（目录级+文件级双层粒度），支持业务模块和非业务模块（数据持久层、接口适配层、基础设施层、公共工具层）。使用时：当需要分析代码库结构、识别模块边界、进行架构分析时。 |
Module Identifier
识别代码库中的所有模块，采用目录级（架构边界）+ 文件级（代码实现）双层粒度模型。
执行方式
必须使用subagent执行此技能，通过Agent tool调用，subagent_type为"general-purpose"。
输入参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
project_path | string | ✅ | 待分析的项目根目录路径（绝对路径或相对路径） |
scan_depth | enum | ❌ | 扫描深度：shallow（浅层，1-2层）或 deep（深层，全量），默认 shallow |
output_path | string | ❌ | 分析结果的保存路径。编排层调用时传入具体路径（如 state/modules.json）；单独调用时默认保存到 .claude/skills/ai-friendly-module-identifier/output/modules.json |
模块分类标准
基于目录职责分析，分类到5个类型之一：
- 核心业务域 - 直接承载企业核心商业逻辑（用户、订单、支付、库存等）
- 数据持久层 - 数据存储、ORM映射（dao、repository、mapper、entity、model）
- 接口适配层 - 系统交互、协议转换（controller、api、rest、handler、gateway）
- 基础设施层 - 技术支撑、中间件（cache、mq、log、config、auth）
- 公共工具层 - 通用工具、常量（util、common、helper、constant）
分类方法：
- 综合考虑目录路径、目录名、文件名、文件内容
- 不依赖固定规则，根据实际职责判断
- 每个目录归属唯一类型
输出格式
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 v1.0 |
scan_depth | enum | shallow | deep |
execute_status | enum | success | failed |
project_path | string | 项目根目录路径 |
modules | object | 按架构层分类（核心业务域/数据持久层/接口适配层/基础设施层/公共工具层） |
modules.<层>.path | string | 模块相对路径 |
modules.<层>.files | array | 文件列表（name + lines） |
statistics.total_modules | integer | 总模块数 |
statistics.by_category | object | 各层模块数统计 |
分析流程
-
运行扫描脚本（必须）: 执行以下命令获取原始模块结构，脚本已自动过滤空文件和行数不足的文件：
python3 .claude/skills/ai-friendly-module-identifier/scripts/scan_modules.py <project_path>
脚本输出为 JSON 数组，每项包含 path、name、depth、files（已过滤 lines=0 的文件）。
说明：默认使用 shallow 扫描深度（1-2层），适合大多数场景。如需全量深层扫描，传入 scan_depth=deep。
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职责识别与分类: 基于脚本输出结果，对每个目录进行职责分析，归类到5个标准类型之一。
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统计汇总: 计算各类别的模块数、文件数、代码行数（直接使用脚本输出的 lines 值，不重复计算）。
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生成报告: 将分类结果按输出格式写入文件。
输出路径
分析结果写入 output_path 参数指定的路径。若未传入 output_path，默认写入：
.claude/skills/ai-friendly-module-identifier/output/modules.json
