inspirai-audit - Skill 重叠分析工具

检测已安装 skills/commands 的功能重复，辅助精简配置。包含三个核心功能：扫描分析、状态查看、重叠处理。

一、扫描分析 (scan)

全量扫描已安装的 skills/commands，分析功能重叠并生成报告。

使用方式

audit scan
audit scan --quick        # 仅标签分析，跳过 AI 深度对比
audit scan --focus deploy  # 只分析与 deploy 相关的重叠

参数

• --quick — 仅执行标签分析，不做 AI 深度对比（速度快）
• --focus <keyword> — 聚焦分析某个功能领域的重叠
• --include-project — 同时扫描项目级 .claude/commands/（默认只扫描用户级）

执行步骤

Step 1: 收集所有已安装 Skill

扫描以下路径，收集所有 skill 的元信息：

# 1. 用户级 commands
COMMANDS_DIR="$HOME/.claude/commands"
find "$COMMANDS_DIR" -name "*.md" -not -path "*/.disabled/*" | while read f; do
    echo "command:$(basename "$f" .md):$f"
done

# 2. 子目录 commands (如 gh/fix-issue.md → /gh:fix-issue)
find "$COMMANDS_DIR" -mindepth 2 -name "*.md" | while read f; do
    DIR=$(basename "$(dirname "$f")")
    NAME=$(basename "$f" .md)
    echo "command:${DIR}:${NAME}:$f"
done

# 3. 已安装 plugins
PLUGINS_FILE="$HOME/.claude/plugins/installed_plugins.json"
# 解析 JSON 获取每个插件的 installPath
# 读取每个插件下 skills/*/SKILL.md

为每个 skill 建立信息记录：

{
  "id": "command:deploy" | "plugin:deploy:run",
  "type": "command" | "plugin-skill",
  "name": "deploy",
  "source": "~/.claude/commands/deploy.md" | "deploy@skill-market",
  "description": "...",
  "content_summary": "前200字摘要"
}

Step 2: 功能标签提取

对每个 skill 提取功能标签：

标签维度：

提取规则：

1. 文件名/skill名 — 直接作为领域标签
2. description 字段 — 提取关键词匹配标签库
3. 内容关键词 — 扫描正文，匹配预定义标签词典：

标签词典 = {
  "deploy": ["部署", "deploy", "release", "rollout", "发布"],
  "review": ["review", "审查", "code review", "PR"],
  "test": ["test", "测试", "spec", "assert", "coverage"],
  "format": ["format", "格式化", "lint", "prettier", "eslint"],
  "refactor": ["refactor", "重构", "restructure", "cleanup"],
  "ui": ["UI", "界面", "component", "组件", "frontend", "style", "CSS"],
  "generate": ["generate", "生成", "create", "scaffold", "template"],
  "security": ["security", "安全", "vulnerability", "漏洞", "scan"],
  "docs": ["documentation", "文档", "README", "注释", "comment"],
  "git": ["git", "commit", "branch", "merge", "PR", "pull request"],
  ...
}

4. 每个 skill 最终得到 3-8 个标签

Step 3: 重叠候选检测

对所有 skill 两两计算标签交集率：

overlap_score(A, B) = |tags(A) ∩ tags(B)| / min(|tags(A)|, |tags(B)|)

分级：

• >= 0.6 → 高疑似重叠 → 进入 Step 4
• 0.3 ~ 0.6 → 中度疑似 → 标记在报告中但不深度分析
• < 0.3 → 无关，跳过

将高疑似的 pair 聚合为重叠组（连通分量）：

• 如果 A-B 重叠且 B-C 重叠，合并为 {A, B, C} 一组

Step 4: AI 深度对比（非 --quick 模式）

对每个高疑似重叠组，将所有成员的 SKILL.md 内容一起分析：

分析提示词：

请分析以下 skills 的功能重叠情况：

[Skill A - {name}]
{SKILL.md 内容摘要，前500字}

[Skill B - {name}]
{SKILL.md 内容摘要，前500字}

请回答：
1. 功能重叠度（高/中/低/无）
2. 重叠的具体功能点
3. 各 skill 的独有能力
4. 推荐保留哪个（基于完整度和覆盖面）
5. 置信度（高/中/低）