BaiLongma/skills/project-analysis/SKILL.md

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project-analysis	开源项目分析框架——从 README 到源码的深度评估流程

项目分析技能

系统化分析一个开源项目是否值得集成或借鉴。

分析流程

阶段一：快速筛选

1. 使用 daily_learner 或 web_search 发现候选项目
2. 使用 code_sniffer(url) 快速获取 README 概览和技术栈
3. 判断：是否与自身能力缺口相关？（TTS、代码执行、知识管理、UI）

阶段二：深度分析

1. 使用 gh_source_reader({repo:"owner/repo", path:"package.json"}) 读依赖
2. 使用 gh_source_reader({repo:"owner/repo", path:"src/"}) 读源码结构
3. 检查：许可证（MIT/Apache 2.0 最佳）、依赖复杂度、平台兼容性

阶段三：集成评估

• 可直接安装：提供 CLI 或 HTTP API 的工具
• 可借鉴架构：设计模式、接口规范（如 Skills 系统的 SKILL.md 格式）
• 可调用库：Node.js 模块可通过 helpers.exec 调用
• 不适合集成：需要 GPU、特定硬件、完整运行时环境

阶段四：执行集成

1. 如果适合 → install_tool 构建新能力
2. 如果可借鉴 → skill_builder 沉淀为技能
3. 如果是源码级修改 → 直接写文件改 BaiLongma 源码

示例

• code_sniffer("https://github.com/supertone-inc/supertonic") → TTS 引擎
• gh_source_reader({repo:"anthropics/skills", path:"template/SKILL.md"}) → 技能模板

指南

• 优先 MIT/Apache 2.0 许可证项目
• 避免需要 GPU 或专有硬件的项目
• 优先纯 HTTP API 或 CLI 工具
• 架构模式比代码本身更有长期价值