用途：在接手陌生或遗留（brownfield）代码库时，通过分析提交历史快速建立心智模型，了解构建了什么、质量如何、风险在哪。
主要能力：按阶段执行。先确定范围（用 git log --oneline --all 统计日期范围与语义提交数，默认排除 chore 提交，可用 include:chore 纳入，可排除指定作者），按月分组并让用户确认。随后建立输出目录，从 git remote 推导项目名，输出到 ~/overviews/{project-name}/，不写入项目仓库。接着为每月生成 YYYY-MM.md，逐条读取实际 diff（git show <hash>），写 2-4 句说明并按代码质量、提交卫生、影响度给出 A-F 与百分制评分；提交多时可用并行子代理。之后生成 DEVELOPERS.md 开发者报告卡（提交数、评分、优缺点、负责区域），SYNOPSIS.md 月度综述与 ASCII 质量趋势图，OVERALL.md 一页式整体评估与总评分。
使用方式：在支持该技能的 AI 环境中调用，按提示确认范围；命令与目录规则保持原样。
适用场景：接手遗留项目、代码审计前的尽职调查、评估团队产出与质量趋势。
限制：依赖 git 提交历史，无提交记录或历史不完整的仓库效果有限；评分由模型判断，非客观标准；默认排除 chore 提交；具体安装方式与平台支持暂未提供。