技术学习引擎 (tech)

Headless 命令 — 不依赖桌面 GUI，直接使用核心包运行。适用于服务器、CI/CD、容器化等无桌面环境。

核心特性

🔍 技术栈分析: 解析 package.json / requirements.txt / Cargo.toml / go.mod 等清单文件
🐛 反模式检测: 5 种启发式反模式扫描（大函数、深嵌套、硬编码密钥等）
📝 实践记录: 记录和管理技术实践经验（语言/框架/库/数据库/工具/模式）
🎯 智能推荐: 基于分析的技术栈匹配已有实践经验，生成推荐

概述

ChainlessChain CLI 技术学习引擎（Phase 62）帮助开发者分析项目技术栈、检测代码反模式、积累实践经验。analyze 解析项目目录中的依赖清单文件，识别语言、框架、数据库、工具，detect 对单个文件做反模式启发式扫描，practice 记录学到的技术实践，recommend 将已有实践与当前技术栈匹配推荐。

命令参考

tech types — 目录信息

bash

chainlesschain tech types
chainlesschain tech types --json

列出系统支持的技术类型（language / framework / library / database / tool / pattern）、实践级别和反模式种类。

tech analyze — 技术栈分析

bash

chainlesschain tech analyze
chainlesschain tech analyze /path/to/project --json

分析项目目录的技术栈。自动解析以下清单文件：

文件	识别内容
`package.json`	Node.js 依赖、框架（Vue/React/Express 等）
`requirements.txt`	Python 依赖、框架（Django/FastAPI 等）
`Cargo.toml`	Rust 依赖
`go.mod`	Go 模块依赖

输出包含：语言列表、框架列表、数据库列表、工具列表、总依赖数。未指定路径时使用当前工作目录。

tech profile — 查看缓存画像

bash

chainlesschain tech profile
chainlesschain tech profile /path/to/project --json

显示上次 analyze 的缓存结果。若未分析过会提示先运行 tech analyze。

tech detect — 反模式检测

bash

chainlesschain tech detect <file>
chainlesschain tech detect src/main/index.js --json

对单个文件执行反模式启发式检测。返回：

反模式	说明
大函数	函数体过长
深嵌套	嵌套层级过深
硬编码密钥	疑似硬编码 API Key / Secret
过长文件	文件行数过多
过多参数	函数参数过多

每个发现包含类型、严重程度和详情。

tech practice — 记录实践

bash

chainlesschain tech practice <tech-type> <tech-name> <pattern> <level>
chainlesschain tech practice language typescript "strict-mode" advanced -d "始终启用 strict" -s 0.9
chainlesschain tech practice framework vue "composition-api" intermediate --source auto --json

记录一条技术实践经验：

参数	说明
`tech-type`	技术类型: language / framework / library / database / tool / pattern
`tech-name`	技术名称（如 typescript, vue, postgresql）
`pattern`	模式名称（如 strict-mode, composition-api）
`level`	实践级别
`-d`	描述文本
`-s`	分数 0~1
`--source`	来源标签（默认 manual）

tech practices — 列出实践

bash

chainlesschain tech practices
chainlesschain tech practices -t language -n typescript -l advanced --limit 20 --json

列出已记录的实践。-t 按技术类型过滤，-n 按技术名称过滤，-l 按级别过滤。

bash

chainlesschain tech recommend
chainlesschain tech recommend --limit 10 --json

基于最近一次 analyze 的技术栈，匹配已有实践经验并推荐。需要先运行 tech analyze 建立画像，且已有 practice 记录。

系统架构

用户命令 → tech.js (Commander) → tech-learning-engine.js
                                        │
             ┌──────────────────────────┼──────────────────────┐
             ▼                          ▼                      ▼
        栈分析                     反模式检测               实践管理
  (清单文件解析)              (启发式扫描)           (record/list/recommend)
             ▼                          ▼                      ▼
     tech_profiles               findings[]              tech_practices

配置参考

bash

# tech analyze / profile
[path]                         # 项目路径 (默认 cwd)

# tech detect
<file>                         # 要检测的文件路径（必填）

# tech practice
<tech-type>                    # 技术类型（必填）
<tech-name>                    # 技术名称（必填）
<pattern>                      # 模式名称（必填）
<level>                        # 实践级别（必填）
-d, --description <text>       # 描述
-s, --score <n>                # 分数 0~1
--source <tag>                 # 来源标签 (默认 manual)

# tech practices
-t, --type <type>              # 按技术类型过滤
-n, --name <name>              # 按技术名称过滤
-l, --level <level>            # 按级别过滤
--limit <n>                    # 最大条目数 (默认 50)

# 通用
--json                         # JSON 输出

关键文件

文件	职责
`packages/cli/src/commands/tech.js`	tech 命令主入口
`packages/cli/src/lib/tech-learning-engine.js`	清单解析、反模式启发式、实践存储、推荐匹配核心实现

性能指标

操作	典型耗时	备注
`tech analyze <dir>`	典型 500 ms–2 s	取决于文件数与 manifest 类型
`tech profile`	< 50 ms	聚合查询
`tech detect <file>`	< 200 ms	启发式扫描
`tech practices`	< 50 ms	列表查询
`tech recommend`	< 100 ms	画像相似度
V2 learning-run dispatch	< 50 ms	`tech_learning_engine_v2_cli.md`

测试覆盖率

__tests__/unit/tech-learning-engine.test.js — 95 tests

覆盖 npm/pip/cargo/go 等清单解析、版本/许可证聚合、反模式启发式（10+ 种）、实践 CRUD、基于技术栈的推荐评分。V2 surface：52 V2 tests（见 tech_learning_engine_v2_cli.md）。

安全考虑

路径白名单：analyze 禁止路径遍历（../）；仅分析被授权目录
manifest 解析：解析 package.json/requirements.txt 等文件使用纯 JS 实现，不执行任意脚本
反模式误报：detect 为启发式，应人工复核；可通过 --ignore-rule 屏蔽误报规则
实践来源：practices 为本地存储，跨设备共享需经 export + 签名
V2 pending cap：gov-stats-v2 查看 per-profile 状态，避免学习运行堆积

故障排查

症状	可能原因	解决方案
`analyze` 输出空	manifest 未识别	`--manifest package.json,requirements.txt` 显式指定
`detect` 误报过多	启发式规则过宽	`--ignore-rule <id>` 或降低 sensitivity
`recommend` 无结果	profile 为空	先 `analyze` 建立画像
V2 createRunV2 cap exceeded	per-learner running cap 满	`gov-stats-v2` 查看，fail 现有 run

测试

bash

cd packages/cli
npx vitest run __tests__/unit/tech-learning-engine.test.js
# 43 tests, all pass

使用示例

场景：技术栈分析与知识积累

bash

# 1. 分析当前项目技术栈
chainlesschain tech analyze .

# 2. 查看分析结果
chainlesschain tech profile --json

# 3. 检测代码反模式
chainlesschain tech detect src/main/index.js

# 4. 记录最佳实践
chainlesschain tech practice language typescript "strict-mode" advanced -d "始终启用严格模式"
chainlesschain tech practice framework vue "composition-api" intermediate -d "优先使用组合式 API"
chainlesschain tech practice database postgresql "index-strategy" advanced -d "复合索引优先"

# 5. 查看已积累的实践
chainlesschain tech practices -t language

# 6. 获取推荐
chainlesschain tech recommend

技术学习引擎 (tech) ​

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概述 ​

命令参考 ​

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tech analyze — 技术栈分析 ​

tech profile — 查看缓存画像 ​

tech detect — 反模式检测 ​

tech practice — 记录实践 ​

tech practices — 列出实践 ​

tech recommend — 推荐实践 ​

系统架构 ​

配置参考 ​

关键文件 ​

性能指标 ​

测试覆盖率 ​

安全考虑 ​

故障排查 ​

测试 ​

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