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研究检索需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

nm-cartograph-code-communitiesnm 制图代码社区

Agent Skill

nm-cartograph-code-communities 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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。

总安装

2,681

周安装

114

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

939
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:nm-cartograph-code-communities(nm 制图代码社区)
来源仓库:https://github.com/athola/nm-cartograph-code-communities
安装命令:
openclaw skills install nm-cartograph-code-communities
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install nm-cartograph-code-communities

简介

基于代码知识图谱检测项目架构中的模块聚类关系。

  • 揭示高内聚低耦合的组件边界与潜在依赖冲突警告。
  • 适用于大型项目重构前的结构健康度评估。nm-cartograph-code-communities 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 依赖静态分析精度,动态加载或反射代码可能影响准确性。
  • 输出建议需结合业务逻辑判断,不能完全替代人工设计决策。

SKILL.md

name
code-communities
description
|
version
1.8.2
metadata
{"openclaw": {"homepage": "https://github.com/athola/claude-night-market/tree/master/plugins/cartograph", "emoji": "\�\�"}}
source
claude-night-market
source_plugin
cartograph
Night Market Skill — ported from claude-night-market/cartograph. For the full experience with agents, hooks, and commands, install the Claude Code plugin.

Code Community Detection

Identify architectural clusters and module boundaries in the codebase.

Prerequisites

This skill requires the gauntlet plugin for graph data. Discover it:

GRAPH_QUERY=$(find ~/.claude/plugins -name "graph_query.py" -path "*/gauntlet/*" 2>/dev/null | head -1)

If gauntlet is not installed: Fall back to directory structure analysis. Group files by directory and use import statements to identify module boundaries. Generate a Mermaid diagram from directory-level relationships.

If installed but no graph.db: Tell the user to run /gauntlet-graph build.

Steps

  1. Run community detection (requires gauntlet):
   python3 "$GRAPH_QUERY" --action communities

Fallback (no gauntlet): Analyze directory structure and cross-directory imports:

   # Directory-level grouping
   find . -name "*.py" -not -path "*/node_modules/*" | \
       sed 's|/[^/]*$||' | sort | uniq -c | sort -rn

   # Cross-directory imports (rg preferred, grep fallback)
   if command -v rg &>/dev/null; then
     rg "^from |^import " --type py -l . | \
       xargs -I{} rg "^from \w+ import|^import \w+" {} --no-filename
   else
     grep -rh "^from \|^import " --include="*.py" .
   fi | sort | uniq -c | sort -rn | head -20

Group by top-level directories and count cross-directory imports to estimate coupling.

  1. Display clusters:
   Community         | Nodes | Cohesion | Description
   auth              |    12 |    0.85  | Authentication module
   db                |     8 |    0.92  | Database access layer
   api/handlers      |    15 |    0.71  | API request handlers
   utils             |     6 |    0.45  | Shared utilities
  1. Show coupling warnings: If communities have

>10 cross-boundary edges, highlight them:

   WARNING: High coupling between 'auth' and 'api/handlers'
   (23 cross-community edges, severity: high)
  1. Generate Mermaid diagram:
   flowchart TB
     subgraph auth[Auth Module - cohesion 0.85]
       verify_token
       check_permissions
     end
     subgraph db[DB Layer - cohesion 0.92]
       execute_query
       connection_pool
     end
     auth -->|"23 edges"| api
     db -->|"5 edges"| api
  1. Suggest improvements:

- Low cohesion (<0.5): "Consider splitting this module into more focused components" - High coupling (>20 edges): "Consider introducing an interface to reduce direct dependencies"

Algorithm

Uses the Leiden algorithm (when igraph is available) with edge-type-specific weights. Falls back to file-based grouping otherwise.

Edge TypeWeight
CALLS1.0
INHERITS0.8
IMPLEMENTS0.7
IMPORTS_FROM0.5
TESTED_BY0.4
CONTAINS0.3

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

74.41%
按下载量换算699

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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