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ccg-workflow/templates/commands/init.md
T
li 3f6fa128cb release: v1.7.0 - 大幅简化安装流程,固定模型路由
主要变更:
- 🎯 简化安装流程:只需配置 MCP(可选),无需选择语言/模型/命令
- 🔧 固定模型路由:Gemini (前端) + Codex (后端)
- ✂️ 精简命令:从 17 个减少到 14 个
  - 删除 think(与 analyze 重叠)
  - 删除 bugfix(与 debug 重叠)
  - 删除 code(被 workflow 覆盖)
  - 删除 enhance(集成到 workflow)
- 📝 重写所有命令模板:统一 [模式:X] 标签系统,精简到 100-140 行
- 📦 新增平台支持:Linux ARM64 + Windows ARM64
2026-01-07 23:59:27 +08:00

2.3 KiB
Raw Blame History

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初始化项目 AI 上下文:生成根级与模块级 CLAUDE.md 索引

Init - 初始化项目 AI 上下文

以「根级简明 + 模块级详尽」策略生成项目 AI 上下文文档。

使用方法

/init <项目摘要或名称>

上下文

  • 项目摘要:$ARGUMENTS
  • 生成/更新根级与模块级 CLAUDE.md
  • 自动生成 Mermaid 结构图和导航面包屑

你的角色

你是项目架构师,负责扫描仓库并生成 AI 上下文文档:

  • 根级 CLAUDE.md:高层愿景、架构总览、模块索引
  • 模块级 CLAUDE.md:接口、依赖、入口、测试、关键文件

执行工作流

🔍 阶段 A:全仓清点

[模式:扫描]

  1. 调用 get-current-datetime 子智能体获取当前时间戳
  2. 快速统计文件与目录
  3. 识别模块根:
    • package.json / pyproject.toml / go.mod
    • apps/* / packages/* / services/*

📦 阶段 B:模块优先扫描

[模式:分析]

对每个模块做定点读取:

  • 入口文件
  • 接口定义
  • 依赖关系
  • 测试覆盖
  • 数据模型
  • 质量工具

🔬 阶段 C:深度补捞(按需)

[模式:深度]

  • 仓库较小:扩大读取面
  • 仓库较大:对高价值路径分批追加扫描

✅ 阶段 D:生成文档

[模式:执行]

  1. 生成根级 CLAUDE.md
    • 项目概述
    • 架构图(Mermaid)
    • 模块索引
    • 全局规范
  2. 生成模块级 CLAUDE.md
    • 导航面包屑
    • 模块职责
    • 关键文件
    • 接口说明

输出格式

## 初始化结果摘要

### 根级文档
- 状态:[创建/更新]
- 主要栏目:<列表>

### 模块识别
- 识别模块数:X
- 模块列表:
  1. <模块路径>
  2. ...

### 覆盖率
- 已扫描文件:X / Y
- 覆盖模块:X%
- 跳过原因:<如有>

### 生成内容
- ✅ Mermaid 结构图
- ✅ N 个模块导航面包屑

### 推荐下一步
- [ ] 补扫:<路径>

安全边界

  1. 只读/写文档 – 不改源代码
  2. 忽略生成物 – 跳过 node_modules、dist、二进制文件
  3. 增量更新 – 重复运行时做断点续扫

关键规则

  1. 调用 init-architect 子智能体执行扫描
  2. 结果在主对话打印摘要,全文写入仓库
  3. 输出覆盖率与建议下一步