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| 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。