nexus-query

SKILL.md

nexus-query — 代码结构精准查询

何时调用

场景 调用
「这个文件有哪些类/方法,依赖什么」
「改这个接口/模块,哪些文件受影响」
「这个改动的影响半径是多大」
「项目里谁是真正的核心依赖节点」
「整个项目大概分哪几块」
用户希望生成完整的 .nexus-map/ 知识库 否 → 改用 nexus-mapper
运行环境无 shell 执行能力
宿主机无本地 Python 3.10+

前提:确保 ast_nodes.json 可用

进入查询前 → 检查是否有 ast_nodes.json
├── 有(.nexus-map/raw/ast_nodes.json 或用户指定路径)→ 直接查询
└── 没有 → 运行 extract_ast.py 生成 → 再查询
# 默认路径(和 nexus-mapper 的 .nexus-map/ 兼容,可互通)
AST_JSON="$repo_path/.nexus-map/raw/ast_nodes.json"
GIT_JSON="$repo_path/.nexus-map/raw/git_stats.json"    # 可选

# 若 ast_nodes.json 不存在,先创建目录再生成(约数秒)
mkdir -p "$repo_path/.nexus-map/raw"
python $SKILL_DIR/scripts/extract_ast.py $repo_path > $AST_JSON

# 若需要 git 风险数据(可选,仅在存在 .git 时)
python $SKILL_DIR/scripts/git_detective.py $repo_path --days 90 > $GIT_JSON

$SKILL_DIR 为本 Skill 的安装路径(.agent/skills/nexus-query 或独立 repo 路径)。

依赖安装(首次使用)

pip install -r $SKILL_DIR/scripts/requirements.txt

五个查询模式

# 文件骨架:类、方法、行号、import 清单
python $SKILL_DIR/scripts/query_graph.py $AST_JSON --file <path>
python $SKILL_DIR/scripts/query_graph.py $AST_JSON --file <path> --git-stats $GIT_JSON

# 反向依赖:谁 import 了这个模块(区分源码文件和测试文件)
python $SKILL_DIR/scripts/query_graph.py $AST_JSON --who-imports <module_or_path>

# 影响半径:上游依赖 + 下游被依赖(X upstream, Y downstream)
python $SKILL_DIR/scripts/query_graph.py $AST_JSON --impact <path>
python $SKILL_DIR/scripts/query_graph.py $AST_JSON --impact <path> --git-stats $GIT_JSON

# 全仓库核心节点:按扇入(被引用最多)和扇出(引用最多)排序
python $SKILL_DIR/scripts/query_graph.py $AST_JSON --hub-analysis [--top N]

# 按顶层目录聚合结构摘要
python $SKILL_DIR/scripts/query_graph.py $AST_JSON --summary

各模式核心价值

模式 一句话价值 典型触发时机
--file 不读源码也能掌握文件骨架,精确到行号 接手大型模块前;Bug 调查缩小读取区间
--who-imports 改接口前的"炸弹清单"——列出所有调用方 删函数/改签名/重命名类之前,必须跑
--impact 0 upstream, 24 downstream 一眼看清改动范围 Sprint 估时;评估修改是局部手术还是全局手术
--hub-analysis 找出真正的高耦合核心,不靠目录名猜 架构评审;技术债优先级排序
--summary 5 秒建立全局分层认知,比 README 更客观 初次接触项目;识别循环依赖风险区域

场景速查

你此刻的问题 用哪个
这个文件有哪些类/方法,各在哪几行 --file
改这个接口/删函数,哪些文件跟着改 --who-imports
这个改动最终影响多少模块 --impact
这个改动风险有多高(加 git 热度) --impact --git-stats
项目里谁是真正的高耦合中心 --hub-analysis
整个项目的模块分布和层级 --summary
连续重构,改完一处要看影响链 --who-imports--impact
估算技术债改造的工作量 --hub-analysis--impact

执行守则

守则1: 先骨架再查询 使用 --impact--who-imports 分析某个模块前,建议先用 --file 读取其骨架,理解职责和现有 import,避免对查询结果产生误判。

守则2: git-stats 是加分项,不是硬阻塞 没有 .git 或 git 历史不足时,跳过 git_detective.py,只用 AST 数据查询。

守则3: 路径匹配灵活但要验证 支持路径片段匹配(如 vision.py 可匹配 src/core/vision.py)。结果返回 [NOT FOUND] 时,先用 --summary 确认仓库中存在的模块路径格式,再重新查询。

守则4: 结果直接呈现,让数字说话 --impact 返回的 X upstream, Y downstream 是客观数字,直接告知用户,不用「可能影响较大」这类模糊词替代。

Weekly Installs
135
GitHub Stars
106
First Seen
6 days ago
Installed on
codex134
gemini-cli133
github-copilot133
opencode133
cursor133
amp132