业务背景
希望帮我编写一份提示词 git-history-SKILL.md，满足下面的业务场景：
在当前代 git 码仓库下，拉取最近1年的 git 提交历史。
然后让 llm 分析解析每一次 commit，其中用户填写的 commit message 作为理解的辅助。
总结分析出功能点和文件之间的映射关系（隐形知识）
理念参考
可以首先学习阐述一下 superMemory、openMemory 这些记忆设计系统的核心理念是如何越做越准的？
让我们的设计思路参考这个，虽然变更次数的增多，分析的也可以更加准。
性能问题
最好按照 commit 并行处理，每一次 commit 可以并行处理。这样性能比较好。子 agent 实现。
分析每一次提交涉及的文件，每一个文件的作用（类名语义理解），differ 上下 100 行之类的，找到变更的方便。
llm 解析识别对应的方法信息+方法的核心逻辑
每一个子 agent 的解析结果放在 .gitHistory/commits/ 下面，给出约定的规范，最好是按照 commitHash，然后下面对应每一个文件的信息+类方法信息。整体 commit 的基本信息（时间、提交人、提交信息、hash 等等）
结果输出
最后每个子 commit 处理好之后，进行整体的汇总。
按照分类进行总结，给出功能点的分类及相关文件、核心方法、次数、趋势等等比较有价值的分析。
markdown
输出一份 markdown 主文件，方便人类阅读审阅
json
额外输出一份 json 文件，方便后续程序解析
重要程度
离现在时间越近的越重要。
变更次数越多的文件越重要。
文件排除
类似于 xxxTest 测试类全部忽略掉，无价值
xml properties yaml 这些是有价值的，需要保留
review
最后的结果完成后，需要对每一个子 agent commit 进行完成度审查
最后的输出结果审查等等，确认正确、准确、有价值
skills.md
好，这一版我直接给你一个**完全符合 Skill 风格、可执行、可落地的中文版本**。
不讲概念，不讲背景，全部是**约束 + 协议 + 执行步骤**。
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# 📄 git-history-SKILL.md（中文版 / 可执行版）
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## 🧩 Skill 名称
`git-history-analyzer`
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## 🎯 目标（Purpose）
分析当前 Git 仓库最近 1 年的提交历史，构建：
```text
功能（Feature） → 文件（File） → 方法（Method）
输出结构化知识，用于：
- 架构理解
- 隐性知识提取
- 变更趋势分析
⚙️ 输入（Input）
{
"repoPath": ".",
"since": "1 year ago"
}
📦 输出（Output）
必须生成以下文件结构：
.gitHistory/
├── commits/
│ ├── <commitHash>.json
├── summary.md
├── summary.json
🚫 约束（Constraints）
文件过滤
忽略：
*Test*
*Mock*
*Fixture*
保留：
.java
.xml
.yaml / .yml
.properties
执行约束
- MUST 使用并行处理 commit
- MUST 使用 diff 上下文：
--unified=100
- MUST 基于 diff 推断逻辑（优先级高于 commit message）
- MUST 保证输出结构稳定（不可随意变化字段）
🧠 核心规则（Core Rules）
- 越新的 commit 权重越高
- 修改次数越多的文件越重要
- commit message = 弱信号
- diff = 强信号
- 所有分析必须可累积（不可覆盖历史认知）
🚀 执行流程（Execution Plan）
STEP 1：获取提交历史
执行：
git log --since="" --pretty=format:"%H|%an|%ad|%s" --date=iso
输出：
[
{
"hash": "",
"author": "",
"date": "",
"message": ""
}
]
STEP 2：并行处理 Commit（核心）
对于每一个 commit：
执行：
git show <hash> --unified=100
然后启动 子 Agent（Sub Agent）
🤖 子 Agent 规范（Sub Agent）
输入
{
"commit": {
"hash": "",
"author": "",
"date": "",
"message": ""
},
"diff": ""
}
必须完成的任务（MANDATORY）
1️⃣ 文件提取
识别：
- filePath
- fileType
过滤无效文件（根据约束）
2️⃣ 类语义分析
推断：
{
"name": "类名",
"responsibility": "一句话职责描述",
"domain": "领域（1个词）"
}
3️⃣ 方法级分析（核心）
必须从 diff 中提取：
{
"name": "方法名",
"changeType": "add | modify | delete",
"logic": "核心逻辑（≤20字）"
}
4️⃣ 功能识别（Feature）
{
"name": "功能名称",
"type": "feature | fix | refactor | config",
"confidence": 0.0-1.0
}
规则：
- 必须结合 message + diff
- 不确定 → 降低 confidence
5️⃣ 提交意图分类
必须归类为：
feature / fix / refactor / config
📁 输出格式（严格）
{
"commit": {
"hash": "",
"author": "",
"date": "",
"message": "",
"type": ""
},
"files": [
{
"filePath": "",
"fileType": "",
"class": {
"name": "",
"responsibility": "",
"domain": ""
},
"methods": [
{
"name": "",
"changeType": "",
"logic": ""
}
]
}
],
"features": [
{
"name": "",
"confidence": 0.0
}
]
}
💾 保存路径
.gitHistory/commits/<commitHash>.json
🧠 聚合 Agent（Aggregator）
在所有 commit 处理完成后执行
必须完成的任务
1️⃣ Feature 合并
要求：
- 语义相近必须合并
- 统一命名
示例：
订单优化 → 订单增强 → 订单系统（统一）
2️⃣ 构建映射关系
Feature → File → Method
3️⃣ 重要性计算
文件重要性
importance = 修改次数 × 时间权重
Feature 置信度
confidence = 平均置信度 × log(提交次数)
4️⃣ 趋势分析
识别：
- 高频变更模块
- 最近活跃模块
- 稳定模块
5️⃣ 风险识别
标记：
- 高频 + 最近修改的文件
- 大规模 diff 的 commit
📄 最终输出
summary.md（人类阅读）
# Git 历史分析报告
## 🔥 核心功能
### 订单系统
- 提交次数：32
- 核心文件：
- OrderService.java
- 核心方法：
- createOrder
---
## 📈 趋势
- 最近活跃：
- 支付模块
- 稳定模块：
- 用户模块
---
## ⚠️ 风险
- PaymentService.java（高频变更）
summary.json（机器使用）
{
"features": [],
"files": [],
"trends": [],
"risks": []
}
✅ 质量审查（Review，必须执行）
1️⃣ 子 Agent 校验
检查：
- 是否提取 method
- 是否识别 feature
- 是否存在空字段
2️⃣ 聚合校验
检查：
- feature 是否重复
- 映射关系是否完整
- 是否存在遗漏
3️⃣ 输出评分
{
"completeness": 0.0,
"accuracy": 0.0,
"consistency": 0.0
}
♻️ Memory（可选增强）
路径：
.gitHistory/memory/
记录：
- feature 演化
- 文件归属变化
⚡ 强制执行规则（Execution Rules）
- MUST 并行处理 commit
- MUST 不得虚构方法
- MUST 优先使用 diff
- MUST 输出稳定结构
- MUST 每个 commit 独立分析 ```
