code-audit

name	code-audit
description	Deep comprehensive code audit across quality, security, architecture compliance, test coverage, and documentation sync. Triggers: AUDIT, 審計, audit, 全面審查, deep review, 深度審查, 健檢, health check, 程式碼審計, codebase audit, 完整檢查, full check.

深度程式碼審計

描述

對整個程式庫進行系統性的深度審計，涵蓋程式碼品質、安全性、架構合規性、測試覆蓋率和文檔同步度。比 code-reviewer（單檔審查）和 code-review-workflow（PR 審查）更全面，適合定期健檢。

觸發條件

• 「程式碼審計」「AUDIT」「全面審查」
• 「deep review」「深度審查」「健檢」
• 「codebase audit」「完整檢查」

法規依據

• 憲法：CONSTITUTION.md 第一章（DDD 架構）
• 子法：bylaws/ddd-architecture.md
• 子法：bylaws/git-workflow.md

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🔧 審計流程（5 大維度）

Phase 1: 🏗️ 架構合規性審計

目標：驗證 DDD 分層架構是否被正確遵守

# 檢查目錄結構
Get-ChildItem -Path src/ -Directory -Recurse | Select-Object FullName

檢查清單：

項目	檢查方式	嚴重度
Domain 層無外部依賴	grep_search Domain 層的 import	🔴 Critical
Repository Interface 在 Domain	檢查 interfaces 位置	🔴 Critical
依賴方向正確	分析 import 圖	🔴 Critical
Application 層不過度膨脹	計算行數	🟡 Medium
Presentation 只呼叫 Application	檢查 import	🟠 High

# 偵測 Domain 層違規 import 的搜尋模式
# ❌ Domain 層不應出現這些：
import_violations = [
    "from fastapi",
    "from flask",
    "from sqlalchemy",
    "from django",
    "import requests",
    "from infrastructure",
    "from presentation",
]

Phase 2: 📊 程式碼品質審計

自動化工具：

# Ruff - 全面 linting
uv run ruff check src/ --output-format=grouped --statistics

# Ruff - 格式檢查
uv run ruff format --check src/

# MyPy - 型別安全
uv run mypy src/ --ignore-missing-imports --show-error-codes

# Vulture - 死碼偵測
uv run vulture src/ --min-confidence 80

# 圈複雜度
uv run ruff check src/ --select=C901 --output-format=concise

人工檢查項目：

指標	閾值	工具
函數長度	< 50 行	grep + 人工
類別大小	< 300 行	grep + 人工
圈複雜度	McCabe < 10	ruff C901
重複程式碼	無明顯重複	semantic_search
命名一致性	snake_case/CamelCase	ruff
型別覆蓋率	公開 API 100%	mypy

Phase 3: 🔒 安全性審計

呼叫 security-reviewer skill 執行 OWASP Top 10 檢查

# Bandit - 靜態安全分析
uv run bandit -r src/ -ll -f txt

# 依賴漏洞
uv run pip-audit 2>/dev/null || echo "pip-audit 未安裝"

# Secrets 偵測
git log --all --diff-filter=A -- "*.env" "*.key" "*.pem" 2>/dev/null || true

額外安全檢查：

grep_search("password|secret|api_key|token|private_key", src/)
grep_search("pickle\.load|yaml\.load|eval\(|exec\(", src/)
grep_search('f"SELECT|f"INSERT|f"UPDATE|f"DELETE', src/)

Phase 4: 🧪 測試覆蓋率審計

呼叫 test-generator 的分析能力

# 執行測試並產生覆蓋率
uv run pytest tests/ \
    --cov=src \
    --cov-report=term-missing \
    --cov-fail-under=80 \
    -q --no-header 2>/dev/null || echo "pytest 未配置"

測試品質評估：

指標	標準
覆蓋率	≥ 80%
Domain 層覆蓋	≥ 90%
邊界測試	有
錯誤路徑測試	有
整合測試	有（獨立標記）

Phase 5: 📚 文檔同步審計

檢查所有文檔是否與程式碼同步：

文檔	檢查方式
README.md	功能列表 vs 實際 src/
CHANGELOG.md	最新版本是否有記錄
ARCHITECTURE.md	架構描述 vs 實作
Memory Bank	上次更新時間
API 文檔	端點 vs 路由定義

# 檢查 Memory Bank 最後更新
git log -1 --format="%ai" -- memory-bank/ 2>/dev/null

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📊 審計報告格式

# 🔬 程式碼審計報告

📅 審計日期：YYYY-MM-DD
📁 審計範圍：src/, tests/
🔍 審計師：AI Assistant

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## 🎯 評分總覽

| 維度 | 分數 | 等級 | 說明 |
|------|------|------|------|
| 🏗️ 架構合規 | ?/10 | 🟢🟡🔴 | ... |
| 📊 程式碼品質 | ?/10 | 🟢🟡🔴 | ... |
| 🔒 安全性 | ?/10 | 🟢🟡🔴 | ... |
| 🧪 測試覆蓋 | ?/10 | 🟢🟡🔴 | ... |
| 📚 文檔同步 | ?/10 | 🟢🟡🔴 | ... |
| **總分** | **?/50** | | |

### 評分標準
- 🟢 8-10：優秀，無重大問題
- 🟡 5-7：可接受，有改進空間
- 🔴 0-4：亟需改善

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## 🔴 Critical Issues（阻擋級）
> 必須在下次 release 前修復

1. ...

## 🟠 High Issues（重要）
1. ...

## 🟡 Medium Issues（改進）
1. ...

## 🟢 Positive Findings（優點）
1. ...

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## 📈 趨勢分析

與上次審計比較（如有記錄）：
- 架構合規：↑ / → / ↓
- 品質分數：↑ / → / ↓
- 測試覆蓋：XX% → XX%

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## 📋 改進行動計畫

### 立即（本週）
- [ ] ...

### 短期（本月）
- [ ] ...

### 長期（本季）
- [ ] ...

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## 📝 審計備註
- 審計結果已記錄至 memory-bank/decisionLog.md
- 下次建議審計日期：YYYY-MM-DD

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🎮 使用方式

指令	效果
「審計」或 「AUDIT」	完整 5 維度審計
「快速審計」	僅執行自動化工具
「審計 安全性」	僅 Phase 3 安全審計
「審計 架構」	僅 Phase 1 架構審計
「審計 測試」	僅 Phase 4 測試覆蓋

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🔄 與其他 Skills 的關係

code-audit (審計編排器)
├── code-reviewer (品質審查)
├── security-reviewer (安全審查)
├── test-generator (測試分析)
├── ddd-architect (架構驗證)
└── skill-health-check (自身健康)

情境	動作
發現安全問題	調用 security-reviewer 深入分析
發現架構違規	調用 ddd-architect 提供修正建議
測試不足	調用 test-generator 生成測試
品質問題	調用 code-refactor 提供重構方案
審計完成	調用 memory-updater 記錄結果

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⚠️ 注意事項

1. 全面審計可能耗時：大型專案建議分 Phase 執行
2. 首次審計設定基線：記錄分數作為後續比較基準
3. 記錄到 Memory Bank：審計結果寫入 decisionLog.md
4. 不自動修改：審計只產生報告，修復由專門 Skill 負責
5. 定期執行：建議每月或每個 milestone 後執行