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需要排查代码库架构坏味道…

对项目、模块或最近变更进行架构坏味道、反模式与算法复杂度热点分析，输出带证据、严重性、修复路线图的报告。

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沉淀时间2026-09-23

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GDI C 48/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 57/100 ×0.15

适用场景

需要排查代码库架构坏味道、反模式和算法复通用

解决思路

明确分析范围：询问用户选择 A. 整个项目；B. 指定模块/目录；C. 仅最近变更文件（git diff）；D. 仅架构级问题（跳过低级代码坏味道）。
若用户未指定范围：小于 100 个文件的项目默认整个项目；大项目默认仅最近变更文件（git diff）。
使用 Explore 子代理（`Agent` 且 `subagent_type: "Explore"`）扫描代码库，并行运行多个探索任务以收集架构模式和反模式证据。
项目结构扫描：映射目录树，识别架构风格（分层、模块化单体、微服务等）。
依赖分析：查找 import/include 模式，检查循环依赖，识别耦合热点。
模块/组件扫描：识别 God Objects（文件 > 500 行），检查内聚，检查单一职责违规。
模式检测：查找已知反模式特征（static cling、service locator abuse、leaky abstractions）。
测试扫描：检查测试覆盖模式、测试文件位置、测试与代码比例。
命名与清晰度扫描：标记误导性名称、过度泛化名称（Manager、Helper、Util）、不一致命名约定。
复杂度扫描：检测算法复杂度热点——嵌套循环、N+1 查询、重复扫描、sort-in-loop、渲染路径昂贵重算。
把所有启发式视为候选信号而非发现；行数、嵌套、命名或 Big-O 匹配必须结合代码职责、调用者、变更历史、工作负载和有意约束验证；不要仅凭阈值分配严重性。
处理每个候选分三阶段：1）候选检测：静态模式、文件指标、依赖扫描只产生候选；2）上下文验证：阅读实现和相关调用者，检查变更频率、输入大小、运行频率、框架约束、生成/vendor 状态、现有缓解措施；3）发现确认：合并同一根因、影响路径、失败/变更场景、修复方向的候选为一个发现。
按独立根因计数发现，绝不按牵连的原则数量计数；使用一个 Primary principle 和可选 Related principles。
SOLID 是伞标签；证据支持具体镜头时用 SRP、OCP 或 DIP 作为 primary，不要另外创建 SOLID 发现。
按 11 原则矩阵确认发现：SOLID 仅在设计问题跨多个 SOLID 镜头或无更窄镜头可靠时使用，不要重复具体 SRP/OCP/DIP 发现。
DRY 确认证据：同一业务规则或知识必须在多个地方变更；常见误报：预期独立演进的相似语法。
KISS 确认证据：额外层、间接或机械增加成本且无 observable leverage；常见误报：小抽象移除了真实复杂性。
YAGNI 确认证据：未使用的扩展点、参数、适配器或投机需求；常见误报：现有边界或变更所需的已测试接缝。
SRP 确认证据：多个独立变更原因，由职责或变更历史支持；常见误报：仅文件大小或方法数。
Open/Closed (OCP) 确认证据：添加已知变体反复修改稳定分支逻辑；常见误报：一个简单、局部条件。
Dependency Inversion (DIP) 确认证据：高层策略直接依赖具体基础设施，损害替换或测试；常见误报：为单一稳定实现加接口。
Composition 确认证据：继承导致不想要的耦合、拒绝行为或不可分离变化轴；常见误报：机械替换每个有效继承关系。
Separation of Concerns 确认证据：业务策略、I/O、展示或持久化关注点跨边界泄漏；常见误报：故意很薄的边界适配器。
Fail Fast 确认证据：无效输入、状态或依赖传播到远处操作才失败；常见误报：有意聚合、重试或延迟验证语义。
Measure First 确认证据：性能、规模或优化声明缺少基线或代表性工作负载；常见误报：把静态复杂度报告为已测量瓶颈。
为每个确认发现记录证据强度（Measured、Observed 或 Inferred）并与置信度（High、Medium 或 Low/Candidate）分开；证据强度不暗示严重性。
按严重性 rubric 分类：Critical 为正确性、可靠性、安全、数据一致性或已测量系统级影响且通常需高置信度；Warning 为明确影响范围且反复变更/运行成本有具体维护或运行后果；Suggestion 为局部、低频或有限影响且有证据的改进；Candidate requiring measurement 为静态信号但影响未知，排除出严重性总数并放入单独报告章节。
生成报告并包含结构：标题、Project、Scope、Date、Analyzer；Executive Summary；Architectural Style Detected；Style Expectations vs. Reality 表；Findings by Category；Detailed Findings；Dependency Graph Analysis；Module Health Scorecard；Smell Distribution；Refactoring Roadmap；Appendix: Anti-Pattern Reference。
Executive Summary 只总结已确认发现：检测到的架构风格、整体健康评估、前 3-5 个关键问题；候选单独提及。
Architectural Style Detected 中识别架构风格（Layered、Modular Monolith、Microservices、Hexagonal、Clean Architecture 或 Big Ball of Mud），并用 Style Expectations vs. Reality 表列出期望、现实、状态（✅/⚠️/🔴）。
Findings by Category 分节：🔴 Critical Issues（Must Fix）、🟡 Warnings（Should Fix）、🔵 Suggestions（Nice to Fix）、Candidates Requiring Measurement（不计入严重性总数）。
每个 Detailed Finding 记录字段：Category、Severity、Anti-Pattern、Location（file:line 和相关调用者）、Confidence、Evidence strength、Failure or change scenario、Primary principle、Related principles（仅解释，不单独计数）、Description、Evidence、Measured/observed impact、Recommendation（最小合理重构）、Verification（如何证明行为和影响）。
Dependency Graph Analysis 汇总模块依赖、发现的循环依赖、耦合热点。
Module Health Scorecard 按模块列出：Module、Lines、God Object Risk、Coupling、Cohesion、Test Coverage、Health（🟢/🟡/🔴）。
Smell Distribution 只按去重后的确认发现的主类别计数；Related principles 和候选不影响总数；表列 Category、Count、Critical、Warning、Suggestion。
Refactoring Roadmap 按影响、置信度、依赖顺序和验证成本排序，而不是按原则数量或 smell 名称；Immediate Actions 只放高置信度可验证发现，候选则推荐下一步测量而非重写。
Refactoring Roadmap 分 Immediate Actions（This Sprint）、Short-Term（1-3 Months）、Long-Term（3-12 Months），分别列可操作修复、结构改进、架构转型。
Appendix: Anti-Pattern Reference 提供检查过的反模式浓缩参考和简短描述。
将报告保存到 `tasks/smell-report-[YYYY-MM-DD-HHmm].md`，若路径冲突则追加 `-2`、`-3` 等。
向用户呈现已确认发现摘要，并把候选发现单独列出。
检测架构坏味道 Big Ball of Mud：无清晰目录结构；所有内容在根目录或一个扁平文件夹；无关注点分离。
检测架构坏味道 Violated Layer Boundaries：内层导入外层；基础设施代码位于 domain/core 层。
检测架构坏味道 Missing Architecture：没有 `src/`、`lib/`、`core/` 分离；SQL 与 UI 代码内联；HTTP handler 与业务逻辑混合。
检测架构坏味道 Distributed Monolith：微服务共享数据库；服务不能独立部署。
检测架构坏味道 Anemic Domain Model：Model/entity 类只有 getter/setter 且无行为；所有逻辑在 services 中。
检测架构坏味道 CQRS Without Need：简单 CRUD 使用分离读写模型；不必要的复杂性。
检测架构坏味道 Over-Layered Architecture：过多层/层，只增加无真实价值的 pass-through 代码。
检测架构坏味道 Over-Abstraction：过多间接、接口、泛型，导致跟踪代码时迷失。
检测架构坏味道 Futuristic Architecture：为可能永远不会来的需求做投机灵活性（预测未来）。
检测架构坏味道 Technology-Enthusiast Architecture：因为技术新而不是因为适合，就把闪亮/未经验证的技术用到生产。
检测架构坏味道 Overkill Architecture：用重量级架构/技术解决简单问题。
检测架构坏味道 Cloud/Visio Architecture：图与实际代码和运行时现实脱节。
检测耦合坏味道 Circular Dependencies：模块 A 导入 B，B 导入 A；通过 import graph 分析检测。
检测耦合坏味道 Content Coupling：一个模块直接访问另一个模块的内部/私有成员。
检测耦合坏味道 Common Coupling：过多全局变量/共享可变状态；singleton 滥用。
检测耦合坏味道 Stamp Coupling：只需要少数字段却传递大数据结构。
检测内聚坏味道 God Object：单类/模块 > 500 行；> 20 个公共方法；处理不相关关注点。
检测内聚坏味道 Shotgun Surgery：单个变更需要跨不相关模块触及 5+ 个文件。
检测内聚坏味道 Feature Envy：方法调用外部类方法比调用自身类方法更多。
检测内聚坏味道 Data Clumps：同一组 3+ 参数在多个方法签名中一起出现。
检测内聚坏味道 Divergent Change：一个模块因许多不相关原因被修改（与 Shotgun Surgery 相反）。
检测内聚坏味道 Data Class：类只有字段加 getter/setter，无行为（贫血数据袋）。
检测内聚坏味道 Lazy Class：类/模块做得太少，不足以证明其存在。
检测设计坏味道 Leaky Abstractions：通过接口暴露实现细节（DB 查询、HTTP 调用）。
检测设计坏味道 Static Cling：过度使用静态方法；静态状态阻碍可测试性。
检测设计坏味道 Service Locator Abuse：传递 DI 容器而不是正确构造函数注入。
检测设计坏味道 Violated SOLID：SRP 违规、OCP 违规（对类型使用 switch/if-else 链）、ISP 违规（胖接口）。
检测设计坏味道 Switch Statements：对类型代码的相同 switch/if-else 链出现在多个地方；应改为多态。
检测设计坏味道 Refused Bequest：子类继承不使用的方法/字段，或覆盖为 throw/no-op。
检测设计坏味道 Alternative Classes w/ Different Interfaces：两个类做同一件事但方法命名不同。
检测设计坏味道 Parallel Inheritance Hierarchies：在一个层级中创建子类会强制在另一个层级创建匹配子类。
检测设计坏味道 Speculative Generality：未使用的抽象类、hook、参数或泛型“为未来需要”（YAGNI）。
检测设计坏味道 Incomplete Library Class：因第三方类缺少所需方法而包装/修补它。
检测耦合坏味道 Inappropriate Intimacy：两个类过多访问彼此私有/内部部分。
检测耦合坏味道 Message Chains：长调用链 `a.getB().getC().getD()`（违反 Law of Demeter）。
检测耦合坏味道 Middle Man：类只把每次调用委托给另一个类。
检测代码坏味道 Temporary Field：实例字段只在特定情况下设置/使用，否则为空。
检测代码坏味道 Duplicated Code：相同/相似逻辑出现在 3+ 处；复制粘贴模式。
检测代码坏味道 Long Method：方法 > 50 行；嵌套深度 > 3 层。
检测代码坏味道 Long Parameter List：方法参数 > 4 个。
检测代码坏味道 Primitive Obsession：用 string/int 代替领域类型（例如 `string email` 代替 `Email` 类型）。
检测代码坏味道 Magic Numbers/Strings：硬编码字面量没有命名常量。
检测代码坏味道 Comments as Deodorant：过度注释解释坏代码而不是重构。
检测代码坏味道 Dead Code：未使用 import、不可达代码、注释掉的代码块。
检测测试坏味道 No Tests：模块零测试覆盖。
检测测试坏味道 Test-Implementation Coupling：测试断言内部实现细节而非行为。
检测测试坏味道 Slow Tests：测试做真实 I/O、数据库调用、网络请求且未 mock。
检测命名坏味道 Vague Names：过度使用 `Manager`、`Handler`、`Processor`、`Helper`、`Util`、`Service`、`Data`、`Info` 且无上下文。
检测命名坏味道 Inconsistent Naming：snake_case 和 camelCase 混用；同一概念用不同模式。
检测可读性坏味道 Deep Nesting (Arrow Anti-Pattern)：循环/条件嵌套 > 3 层；向右漂移的 arrow 形状难以追踪。
检测复杂度坏味道 Nested Loops (O(n^2)+)：循环套循环；forEach 套 for；map 套 map；嵌套迭代暗示多项式复杂度。
检测复杂度坏味道 Repeated Linear Scan：循环内使用 `includes()`/`indexOf()`/`.find()`；列表上 O(n*m) 成员检查，应改为 Set/Map。
检测复杂度坏味道 Sort-in-Loop：迭代代码中调用 `.sort()` 或 `sorted()`；可只排序一次却反复 O(n log n)。
检测复杂度坏味道 N+1 Query Pattern：循环内数据库/API/HTTP 调用；每次迭代 fetch/query/execute/findMany 而不是批量。
检测复杂度坏味道 Render-Path Recompute：组件 render body 中 `.filter().map().sort()` 链；无 memoization 的昂贵转换。
检测复杂度坏味道 Pairwise Comparison：嵌套迭代把每个元素与每个其他元素比较；O(n^2)，而 sort+two-pointer 可为 O(n log n)。
检测复杂度坏味道 Unnecessary Recompute：同一昂贵计算无缓存重复；缺少 `useMemo`/`memo`/lazy eval。
检测复杂度坏味道 Wrong Data Structure：用 Array 而 Set/Map 可 O(1) 查找；用 List 而 Queue/Heap/Stack 更自然。
对复杂度候选执行 Measure First：1）确定实际输入大小、调用频率、I/O 延迟、路径是否热；2）优先 profiler、代表性 benchmark、query log、trace 或明确操作计数；3）仅当工作负载和影响证明时才把候选提升为发现；4）修复后在同一工作负载上重新测量；没有基线不要声称性能提升。
对每个复杂度候选项说明：要测量什么、何时成为发现、何时不应标记；保留 Big-O 分析和正确性检查，但不要仅从语法推断严重性。
不要标记 What NOT to Flag：冷路径（仅启动、配置加载或极小 N < 100）的复杂度；有意权衡（清晰 O(n) 代码而 O(n log n) 只增加复杂性无测量收益）；已经优化（已用 Map/Set、已批量加载、已有 memoization）。
对 Nested Loops 修复：为内层集合建 Map/Set 索引 → O(n+m)；sort + two-pointer → O(n log n)；分组/分桶后再迭代；区间/范围问题用 sweep-line；检查顺序、重复键、原逻辑取 first/last/all 匹配。
对 N+1 Query Pattern 修复：按 ID 批量取 `SELECT * FROM x WHERE id IN (...)` 后在内存 join；使用 ORM eager-loading/`include`/`preload`/DataLoader；批量 API 端点接受数组；保留 auth 过滤、租户隔离、排序、分页、错误语义；不要取原逐项逻辑未授权的记录；保留缺失记录行为。
对 Repeated Linear Scan 修复：循环前建一次 `Set`（成员检查）或 `Map`（键→值查找）；检查相等语义变化、JavaScript 对象身份 vs 值相等、Python hashability。
对 Sort-in-Loop 修复：循环外排序一次；需要增量 top-K 用 heap（PriorityQueue）；用二分搜索/插入到已排序集合；检查每个中间排序状态是否外部可观察、比较器是否依赖循环局部状态。
对 Render-Path Recompute 修复：用 `useMemo`/`computed`/`derived` 并正确依赖数组；把派生移到 selectors、loaders 或服务端；虚拟化长列表（windowing）；仅在影响子渲染时稳定 callback 和对象 props；检查依赖数组包含每个语义输入、memoization 不隐藏可变输入突变。
对 Pairwise Comparison 修复：pair/range 匹配用 sort + two-pointer；区间重叠用 sweep-line；邻近用 spatial hashing 或 grid bucketing；连通性用 union-find；检查顺序稳定性、相等情况 tie-breaking。
对 Unnecessary Recompute 修复：添加带正确失效的 memoization/caching；按场景用 `lru_cache`/`memoize`/`useMemo`。
对 Wrong Data Structure 修复：按访问模式替换为复杂度匹配的数据结构：Set → O(1) has/add/delete；Map → O(1) get/set；Heap → O(log n) push/pop；Queue/Deque → O(1) enqueue/dequeue。
设计原则违规报告契约：使用 Step 3 的 canonical 11-principle matrix；这些检查细化候选检测，不允许每个原则创建一个发现。
SRP 报告：确认独立变更原因；仅大小不足。
OCP 报告：确认真实变体被反复编辑；不要用投机多态替换简单局部条件。
LSP 报告：子类型必须保持基类契约的前置条件、后置条件和不变量；报告为 `SOLID/LSP`。
ISP 报告：确认客户端依赖不使用的方法；报告为 `SOLID/ISP`。
DIP 报告：确认高层策略以损害测试或替换的方式耦合具体机制；单个实现不自动证明接口合理。
DRY 报告：去重共享知识，而不是巧合相似的语法。
KISS 和 YAGNI 报告：拒绝未来变化或杠杆未被证明的抽象。
Composition 报告：当继承暴露不想要行为或绑定独立变化轴时优先组合，而不是机械规则。
Separation of Concerns 报告：确认策略、展示、持久化或 I/O 跨预期边界泄漏。
Fail Fast 报告：在源头附近检测无效状态，同时保留既有错误、重试、事务和清理语义。
Measure First 报告：把未测量优化声明降为候选，而不是报告第二个原则违规。
检测 OO Abuser Switch Statements：重复 switch/if-else 链基于类型代码或 enum；添加新类型强迫编辑每个 switch（OCP 违规）；修复：用多态替换条件（Strategy/State）或 Replace Type Code with Subclasses。
检测 OO Abuser Refused Bequest：子类继承不需要的方法/字段；覆盖为 throw、no-op 或做无关事；修复：下推未使用成员，或用委托替换继承。
检测 OO Abuser Alternative Classes with Different Interfaces：两个类角色相同但方法命名不同，如 `sort()` vs `arrange()`、`getUser()` vs `fetchUser()`；修复：统一接口（重命名方法、提取公共父类/接口）。
检测 OO Abuser Incomplete Library Class：第三方/库类缺少所需方法且不能修改；修复：引入 Foreign Method 或包装为 adapter/本地扩展类。
处理边界情况：用户未指定范围时，> 200 文件的 repo 默认 recent changes（`git diff`），否则完整分析。
处理边界情况：项目没有清晰架构时报告 Big Ball of Mud 并给证据，建议增量重构。
处理边界情况：空项目/monorepo 时报告架构分析需要代码，并要求用户指定模块。
处理边界情况：语言不支持时报告一般结构观察，并注明语言特定检查有限。
处理边界情况：用户要快速检查时只运行 Critical-level 扫描，跳过 Code 和 Naming 类别。
处理边界情况：用户只要一个类别时聚焦该类别分析，跳过其他。

适用边界 · 注意事项

项目为空、无代码或未指定模块时，无法进行架构分析，应先要求用户指定模块或提供代码。
语言不受支持时只能做一般结构观察，语言特定检查有限。
冷路径、极小 N（< 100）、有意权衡或已经优化的代码，不应仅因静态复杂度模式被标记为性能问题。