改进代码库架构
SkillDev toolsHas your agent scan a codebase for chances to improve codebase architecture, then show proposals in an HTML report.
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Add ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.
Then ask your AI: use the 改进代码库架构 skill
About this skill
Scans the codebase for deepening opportunities, presents them in a visual HTML report, then lets you interrogate the options you select.
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by devcxl/mattpocock-skills-zh in skills/engineering/improve-codebase-architecture/SKILL.md and read by ahel’s review.
揭示架构摩擦点并提出深化机会——将浅层 module 转变为深层 module 的重构。目标是可测试性和 AI 可导航性。
本命令参考项目的领域模型,并基于共享的设计词汇:
- 调用 Skill 工具并传入 "codebase-design" 获取架构词汇(module、interface、depth、seam、adapter、leverage、locality)及其原则(deletion test、"interface 就是 test surface"、"一个 adapter = 假设性 seam,两个 = 真实的")。在每个建议中严格使用这些术语——不要偏离到 "component"、"service"、"API" 或 "boundary"。
CONTEXT.md中的领域语言为好的 seam 提供了命名;docs/adr/中的 ADR 记录了本命令不应重新讨论的决策。
流程
1. 探索
先确定范围再扫描——YAGNI。 加深一个模块的回报在于使未来对该模块的修改更容易,因此对最近变更的代码区域给予额外权重。在查看之前先决定看哪里:
- 如果用户指定了方向——一个模块、一个子系统、一个痛点——就采用它,并跳过下面的推断步骤。
- 否则,回顾一段较长的提交历史(
git log --oneline)来找到代码库的热点——那些反复出现的文件和区域——让这些路径首先吸引你的注意力。如果变更分散,没有明确的热点,就扩大范围。
首先阅读项目的领域术语表(CONTEXT.md)以及你将要接触的区域内任何 ADR。
然后生成一个子代理来遍历代码库。不要遵循僵化的启发式规则——有机地探索,并记录你在哪里遇到了摩擦:
- 在哪些地方,理解一个概念需要在多个小模块之间来回跳转?
- 哪些 module 是shallow的——interface 几乎和 implementation 一样复杂?
- 哪些地方纯粹为了可测试性而提取了纯函数,但真正的 bug 却隐藏在它们的调用方式中(缺乏 locality)?
- 哪些紧密耦合的 module 跨越了它们的 seam?
- 代码库的哪些部分未经测试,或难以通过当前 interface 进行测试?
对你怀疑是 shallow 的任何内容应用deletion test:删除它会集中复杂性,还是仅仅移动它?"集中了"就是你想要的信号。
2. 将候选方案呈现为 HTML 报告
编写一个自包含的 HTML 文件到 OS 临时目录,这样不会在仓库中留下任何文件。从 $TMPDIR 解析临时目录,回退到 /tmp(在 Windows 上为 %TEMP%),并写入 <tmpdir>/architecture-review-<timestamp>.html,这样每次运行都会得到一个新文件。为用户打开它——Linux 上使用 xdg-open <path>,macOS 上使用 open <path>,Windows 上使用 start <path>——并告知用户绝对路径。
报告使用 Tailwind(通过 CDN) 进行布局和样式,并使用 Mermaid(通过 CDN) 绘制图表,在图形/流程/序列能可靠传达结构的地方使用。将 Mermaid 与手工制作的 CSS/SVG 视觉元素混合使用——当关系是图形形状时(调用图、依赖关系、序列)使用 Mermaid,当你想要更具编辑性的效果时(mass 图、截面图、折叠动画)使用手工构建的 div/SVG。每个候选方案都要有前后对比可视化。要有视觉冲击力。
每个候选方案渲染一张卡片,包含:
- 文件——涉及哪些文件/module
- 问题——当前架构为何造成摩擦
- 方案——用通俗语言描述会发生什么变化
- 收益——用 locality 和 leverage 的术语解释,以及测试会如何改进
- 前后对比图——并排展示,自定义绘制,说明 shallowness 和 deepening 效果
- 推荐强度——
Strong(强烈推荐)、Worth exploring(值得探索)、Speculative(推测性),渲染为 badge
报告以最佳推荐部分结尾:你会先处理哪个候选方案以及原因。
对 CONTEXT.md 使用领域词汇,对架构使用 /codebase-design 词汇。 如果 CONTEXT.md 定义了 "Order",就说 "Order intake module"——而不是 "FooBarHandler",也不是 "Order service"。
ADR 冲突:如果某个候选方案与现有 ADR 矛盾,仅当摩擦确实严重到值得重新审视 ADR 时才提出来。在卡片中明确标注(例如警告提示:"与 ADR-0007 矛盾——但值得重新讨论,因为……")。不要列出 ADR 禁止的每个理论上的重构。
参见 HTML-REPORT.md 获取完整的 HTML 脚手架、图表模式及样式指导。
在写入文件后,先不要提出 interface。 询问用户:"你想探索哪个方案?"
3. 盘问循环
一旦用户选中一个候选方案,调用 Skill 工具并传入 "grilling" 与他们一起遍历决策树——约束条件、依赖关系、deepened module 的形状、seam 背后是什么、哪些测试能够存活。
副作用在决策明确时即时产生——调用 Skill 工具并传入 "domain-modeling" 以保持领域模型的最新状态:
- 将一个 deepened module 命名为
CONTEXT.md中不存在的概念? 将该术语添加到CONTEXT.md。如果文件不存在,延迟创建。 - 在对话过程中澄清了一个模糊的术语? 立即更新
CONTEXT.md。 - 用户因一个重要原因拒绝了候选方案? 提议创建一个 ADR,措辞为:"需要我将此记录为 ADR,以便未来的架构审查不再重新提出此建议吗?" 只有当原因确实对未来探索者避免重复提出相同建议有实际帮助时才提出——跳过临时性原因("现在不值得做")和自明的原因。
- 想探索 deepened module 的替代 interface? 调用 Skill 工具并传入 "codebase-design" 并使用其 design-it-twice 并行子代理模式。
Signals
- GitHub stars
- 406
- Forks
- 33
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Item type
- skill
- Key
improve-codebase-architecture-devcxl- Source
- github.com/devcxl/mattpocock-skills-zh