代码库检查
使用 pygount 检查代码库：代码行数、语言、占比。
Skill 元数据
| 来源 | 内置（默认安装） |
| 路径 | skills/github/codebase-inspection |
| 版本 | 1.0.0 |
| 作者 | AigenLabs Agent |
| 许可证 | MIT |
| 平台 | linux, macos, windows |
| 标签 | LOC, Code Analysis, pygount, Codebase, Metrics, Repository |
| 相关 skill | github-repo-management |
参考：完整 SKILL.md
信息
以下是 AigenLabs 在触发此 skill 时加载的完整 skill 定义。这是 agent 在 skill 激活时所看到的指令内容。
使用 pygount 进行代码库检查
使用 pygount 分析仓库的代码行数、语言分布、文件数量及代码与注释的比例。
使用场景
- 用户请求统计 LOC（lines of code，代码行数）
- 用户需要仓库的语言分布情况
- 用户询问代码库的规模或组成
- 用户需要代码与注释的比例
- 一般性的"这个仓库有多大"问题
前置条件
pip install --break-system-packages pygount 2>/dev/null || pip install pygount
1. 基本摘要（最常用）
获取包含文件数量、代码行数和注释行数的完整语言分布：
cd /path/to/repo
pygount --format=summary \
--folders-to-skip=".git,node_modules,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.next,.tox,.eggs,*.egg-info" \
.
重要： 始终使用 --folders-to-skip 排除依赖/构建目录，否则 pygount 会遍历这些目录，导致运行时间极长甚至卡死。
2. 常用目录排除项
根据项目类型进行调整：
# Python 项目
--folders-to-skip=".git,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.tox,.eggs,.mypy_cache"
# JavaScript/TypeScript 项目
--folders-to-skip=".git,node_modules,dist,build,.next,.cache,.turbo,coverage"
# 通用兜底
--folders-to-skip=".git,node_modules,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.next,.tox,vendor,third_party"
3. 按特定语言过滤
# 仅统计 Python 文件
pygount --suffix=py --format=summary .
# 仅统计 Python 和 YAML
pygount --suffix=py,yaml,yml --format=summary .
4. 逐文件详细输出
# 默认格式显示每个文件的详细信息
pygount --folders-to-skip=".git,node_modules,venv" .
# 按代码行数排序（通过管道传给 sort）
pygount --folders-to-skip=".git,node_modules,venv" . | sort -t$'\t' -k1 -nr | head -20
5. 输出格式
# 摘要表格（默认推荐）
pygount --format=summary .
# JSON 输出，适合程序化处理
pygount --format=json .
# 管道友好：语言、文件数、代码行、文档行、空行、字符串行
pygount --format=summary . 2>/dev/null
6. 结果解读
摘要表格各列说明：
- Language — 检测到的编程语言
- Files — 该语言的文件数量
- Code — 实际代码行数（可执行/声明性语句）
- Comment — 注释或文档行数
- % — 占总量的百分比
特殊伪语言：
__empty__— 空文件__binary__— 二进制文件（图片、编译产物等）__generated__— 自动生成的文件（启发式检测）__duplicate__— 内容完全相同的文件__unknown__— 无法识别的文件类型
注意事项
- 始终排除 .git、node_modules、venv — 不使用
--folders-to-skip时，pygount 会遍历所有内容，在大型依赖树上可能耗时数分钟甚至卡死。 - Markdown 显示 0 代码行 — pygount 将所有 Markdown 内容归类为注释而非代码，这是预期行为。
- JSON 文件代码行数偏低 — pygount 统计 JSON 行数时可能较为保守，如需精确统计 JSON 行数，请直接使用
wc -l。 - 大型 monorepo — 对于非常大的仓库，建议使用
--suffix指定目标语言，而非扫描全部内容。