用途：系统化分析软件项目，快速理解架构、入口点、分层与关键文件，适用于接手陌生代码库、排查缺陷、添加功能或代码审查前的摸底。
主要能力：运行 python3 scripts/analyze_project.py <project_path> 自动生成项目概览，识别项目类型与主要语言、文件扩展名分布、入口文件、配置文件及说明、包管理器依赖、基础架构模式与目录树；随后按流程阅读关键配置（如 package.json、requirements.txt、pyproject.toml、Cargo.toml、go.mod、pom.xml、build.gradle、next.config.js、vite.config.js、tsconfig.json、webpack.config.js、.env.example、docker-compose.yml、Dockerfile），追踪入口点执行流，映射前后端分层，梳理请求/响应数据流，并借助 references/architecture_patterns.md 与 references/code_reading.md 识别架构模式、阅读顺序与反模式。
使用方式：先跑自动化脚本，再按需阅读配置与入口文件，最后输出结构化总结，涵盖技术栈、入口、分层、关键配置、开发流程与值得注意的模式。可用 grep -r "TODO|FIXME"、grep -r "class.*Controller"、grep -r "def test_" 等命令辅助定位。
适用场景：新成员上手、缺陷修复、功能扩展、代码审查。限制：分析深度依赖项目实际结构与脚本支持范围；资料未提供脚本的具体实现细节、支持语言清单、运行环境要求及输出格式示例，也未说明是否支持非标准项目布局。