ludo-technologies/pyscn

解决的问题

pyscn 解决了 AI 辅助编程时代代码质量维护的挑战。通过结构分析识别出在快速 AI 开发过程中常被忽视的死代码、重复代码和架构缺陷，防止 AI 生成的代码变得难以管理。

工作原理

该工具基于 Go 和 tree-sitter 构建，可在多个维度上实现高速结构分析（每秒处理超过 10 万行代码）：

• 代码健康度：检测不可达的死代码和重复代码（克隆）。
• 复杂度：测量圈复杂度和认知复杂度，找出难以阅读的函数。
• 架构：识别循环导入、层规则违规（如 MVC 或六边形架构）和模块社区。
• 类设计：分析耦合度（CBO）和内聚度（LCOM4）。
• 热点：映射文件级质量和目录复杂度，以优先进行重构。

适用人群

使用 AI 编码代理（如 Cursor、Claude 或 ChatGPT）的 Python 开发者和团队，需要确保代码库保持可维护性和整洁性。

主要亮点

• AI 代理集成：提供「代理技能」和 MCP 服务器，使 AI 代理能够自主运行健康检查和重构审查。
• 全面报告：生成 0–100 的质量评分（A–F 等级）和详细的 HTML 报告。
• CI/CD 就绪：包含 check 命令，可在 CI 流水线中实现快速通过/失败的质量门禁。
• 高性能：由 Go 驱动，执行速度极快。