用途：Map-Reduce 是一种编排模式，用于大规模处理任务——把工作拆分、独立处理后合并结果。适合“所有文件”“每个 X”这类批量任务、大量相似条目的处理、跨多项的聚合统计或摘要、需要统一施加的转换，以及覆盖整个代码库或数据集的分析。条目少、各项处理逻辑不同、或后续处理依赖前序结果时不应使用。
主要能力：分为 Map 与 Reduce 两个阶段。Map 阶段枚举待处理条目并逐项处理（可并行、可分批），逐项记录成功、失败与跳过；Reduce 阶段按既定策略聚合中间结果，输出分类、统计、异常项与建议。
使用方式：先定义作业，明确输入集合、Map 函数（对每项做什么）、Reduce 函数（如何合并结果）与预期输出；再枚举条目，大批量时可用通配模式并分批（如按目录、按文件类型，或自适应调整批量大小）；随后执行 Map 阶段并收集中间结果，最后执行 Reduce 阶段并产出最终汇总。
适用场景：安全审计（如检查所有 API 端点认证问题）、代码库指标统计（行数、函数数、复杂度及异常文件）、批量转换（如类组件转函数组件）等。
限制与注意：不要处理相互依赖结果的条目（应改用流水线）；不要忽略失败项，必须报告无法处理的内容；不要跳过 Map 直接 Reduce；大批量必须分批，否则可能超时或过载；不要假设结果一致，应预期差异。始终先定义 Map 与 Reduce 函数、合理分批、逐项跟踪成败，并输出可执行的摘要而非原始数据。具体安装命令与配置方式暂未提供。