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42plugin install egonex-ai/kit/understand-anythingegonex-ai
适用于通过知识图谱对代码库提问,帮助用户深入理解代码结构与逻辑。
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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。
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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。
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从代码库提取业务知识,生成交互式领域流程图。支持独立轻量扫描或基于现有知识图谱构建。
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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。
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用于为新加入项目的团队成员生成入职指南,帮助他们快速熟悉项目环境和开发流程。
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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。
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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。
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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。
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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。
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用于分析 Git 差异或 Pull Request,帮助您理解具体变更、受影响组件及相关风险。
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分析代码库生成交互式知识图谱,辅助理解系统架构、组件与依赖关系。
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启动交互式 Web 仪表盘,直观展示代码库的知识图谱结构。
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分析 Karpathy 模式的 LLM Wiki 知识库,利用实体提取、隐含关系挖掘与主题聚类,生成交互式知识图谱。
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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。
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当您需要深入理解代码库中的特定文件、函数或模块时,使用此功能获取详细解释。
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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。