代码知识图谱包

基于代码库设计引导式学习路径，生成 5-15 个教学步骤，按逻辑顺序讲解项目架构与核心概念。

批量分析源文件生成知识图谱节点和边。采用结构提取脚本结合 LLM 语义分析的两阶段方法，提取文件结构、函数、类及关系。

扫描代码库目录，生成结构化清单，涵盖项目文件、检测语言、框架、导入映射及复杂度估算。

协助用户理解、查询及使用 Understand-Anything 知识图谱。引导用户熟悉图结构、节点边关系、层架构、导览及仪表盘操作。

分析代码库结构、摘要与导入关系，识别逻辑架构层，并将文件精准归类至单一层级。

基于预解析结构与 LLM 推理分析 Markdown 文件，提取知识图谱节点与边，涵盖实体、主张、隐含关系及主题聚类。

分析代码库提取业务领域知识，涵盖领域、业务流程及步骤。生成 domain-graph.json，映射业务逻辑在代码中的流转关系。

审查 merge-batch-graphs.py 输出，检测脚本遗漏的语义问题。恢复丢失的节点与边，填补跨批次数据间隙。

验证知识图谱的正确性、完整性与质量。执行系统化检查，并输出批准或拒绝的决策结果。