用途：通过 Git 演化历史揭示代码设计问题，而非仅看静态结构。核心是发现“逻辑耦合”（无 import 关系却常一起提交的文件）与“热点”（高变更频率×高复杂度模块）。
主要能力：耦合分析（Coupling Pairs，Score>0.7 的文件对，并标注所属构建根）、跨根耦合（Cross-Root Couplings，重点风险）、热点探测（高 Churn+高 Complexity）、孤儿文件（超 1 年无人触碰）、按 Churn/Complexity 矩阵给出重构优先级。
使用方式：执行前需调用 sequential thinking 工具做 2—3 步推理，判断历史深度、时间范围与噪音文件。快速启动命令：耦合分析 python scripts/git_forensics.py --repo . --threshold 0.3；热点探测 python scripts/git_hotspots.py --repo . --days 180。探索流程包括：git log --oneline -n 100 感知活跃度；发现隐性耦合；定位热点。
限制与守则：浅克隆需先 git fetch --unshallow，否则无历史数据；需过滤 package-lock.json、Cargo.lock、*.min.js、dist/ 等生成物；警惕 git mv 重命名干扰追踪。重构资源有限时优先处理高 Churn+高 Complexity 象限。具体脚本参数与输出格式以资料为准，其余细节暂未提供。