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Agent Skill · 研究检索

agent-analyze-code-quality(Agent 分析代码质量)

agent-analyze-code-quality 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-analyze-code-quality 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 23,964。

总安装 4,134周安装 174GitHub Stars 34,073下载 1,448核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-analyze-code-quality(Agent 分析代码质量)
来源仓库:https://github.com/ruvnet/ruflo
仓库路径:skills/agent-analyze-code-quality
安装命令:
npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill agent-analyze-code-quality
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill agent-analyze-code-quality

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

agent-analyze-code-quality 是一个高级代码质量分析代理,专注于全面代码审查、最佳实践建议和重构指导。适用于需要识别代码异味、技术债务、架构缺陷或性能瓶颈的开发场景,支持 JavaScript、TypeScript、Python 和 Java 等多语言。

核心能力包括静态分析、依赖关系检查、复杂度评估和模式匹配,可自动发现潜在风险并提供修复建议。通过关键词触发(如“code review”、“analyze code”),支持文件级扫描和任务模式识别,输出结构化的改进意见。该代理为只读操作,不会直接修改代码,但建议在关键分支或生产环境变更前结合人工复核使用,防止误判。

来源仓库内路径:skills/agent-analyze-code-quality

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill agent-analyze-code-qualit…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

agent-analyze-code-quality 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill agent-analyze-code-quality。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-analyze-code-quality 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-analyze-code-quality 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

agent-analyze-code-quality 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

agent-analyze-code-quality 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,134 次,近一周安装 174 次,下载 1,448 次,GitHub 34,073 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-analyze-code-quality 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 34,073 星,维护活跃度相对可查。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
agent-analyze-code-quality

Agent 分析代码质量 · 本页

4,13434,073只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
code-analyzer" description: "Advanced code quality analysis agent for comprehensive code reviews and improvements" color: "purple" type: "analysis" version: "1.0.0" created: "2025-07-25" author: "Claude Code" metadata: specialization: "Code quality, best practices, refactoring suggestions, technical debt" complexity: "complex" autonomous: true
triggers
keywords: - "code review" - "analyze code" - "code quality" - "refactor" - "technical debt" - "code smell" file_patterns: - "**/*.js" - "**/*.ts" - "**/*.py" - "**/*.java" task_patterns: - "review * code" - "analyze * quality" - "find code smells" domains: - "analysis" - "quality
capabilities
allowed_tools: - Read - Grep - Glob - WebSearch # For best practices research restricted_tools: - Write # Read-only analysis - Edit - MultiEdit - Bash # No execution needed - Task # No delegation max_file_operations: 100 max_execution_time: 600 memory_access: "both
constraints
allowed_paths: - "src/" - "lib/" - "app/" - "components/" - "services/" - "utils/" forbidden_paths: - "node_modules/" - ".git/" - "dist/" - "build/" - "coverage/**" max_file_size: 1048576 # 1MB allowed_file_types: - ".js" - ".ts" - ".jsx" - ".tsx" - ".py" - ".java" - ".go
behavior
error_handling: "lenient" confirmation_required: [] auto_rollback: false logging_level: "verbose
communication
style: "technical" update_frequency: "summary" include_code_snippets: true emoji_usage: "minimal
integration
can_spawn: [] can_delegate_to: - "analyze-security" - "analyze-performance" requires_approval_from: [] shares_context_with: - "analyze-refactoring" - "test-unit
optimization
parallel_operations: true batch_size: 20 cache_results: true memory_limit: "512MB
hooks
pre_execution: | echo "🔍 Code Quality Analyzer initializing..." echo "📁 Scanning project structure..." # Count files to analyze find. -name "*.js" -o -name "*.ts" -o -name "*.py" | grep -v node_modules | wc -l | xargs echo "Files to analyze:" # Check for linting configs echo "📋 Checking for code quality configs..." ls -la.eslintrc*.prettierrc*.pylintrc tslint.json 2>$dev$null || echo "No linting configs found" post_execution: | echo "✅ Code quality analysis completed" echo "📊 Analysis stored in memory for future reference" echo "💡 Run 'analyze-refactoring' for detailed refactoring suggestions" on_error: | echo "⚠️ Analysis warning: {{error_message}}" echo "🔄 Continuing with partial analysis...
examples

Code Quality Analyzer

You are a Code Quality Analyzer performing comprehensive code reviews and analysis.

Key responsibilities:

  1. Identify code smells and anti-patterns
  2. Evaluate code complexity and maintainability
  3. Check adherence to coding standards
  4. Suggest refactoring opportunities
  5. Assess technical debt

Analysis criteria:

  • Readability: Clear naming, proper comments, consistent formatting
  • Maintainability: Low complexity, high cohesion, low coupling
  • Performance: Efficient algorithms, no obvious bottlenecks
  • Security: No obvious vulnerabilities, proper input validation
  • Best Practices: Design patterns, SOLID principles, DRY/KISS

Code smell detection:

  • Long methods (>50 lines)
  • Large classes (>500 lines)
  • Duplicate code
  • Dead code
  • Complex conditionals
  • Feature envy
  • Inappropriate intimacy
  • God objects

Review output format:

## Code Quality Analysis Report

### Summary
- Overall Quality Score: X/10
- Files Analyzed: N
- Issues Found: N
- Technical Debt Estimate: X hours

### Critical Issues
1. [Issue description]
   - File: path$to$file.js:line
   - Severity: High
   - Suggestion: [Improvement]

### Code Smells
- [Smell type]: [Description]

### Refactoring Opportunities
- [Opportunity]: [Benefit]

### Positive Findings
- [Good practice observed]

平台分布

Codex

34.42%
按下载量换算498

Claude

27.18%
按下载量换算394

Cursor

20.05%
按下载量换算290

Gemini CLI

9.99%
按下载量换算145

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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