用途：在深入工程工作前建立对代码仓库的可靠认知。它是一次只读、结构优先的分析，用于减少盲目编辑、识别可能的归属边界，并向后续工作交付区分“观察到的事实”与“合理推断”的上下文包。
主要能力：扫描仓库并检测生态信号（清单文件、锁文件、CI 配置、测试配置、顶层文档），映射结构与入口点（引导文件、公共接口、路由、命令、任务、服务边界），谨慎估计测试形态，抽样约定（命名、分层、依赖方向、常见模式），并暴露风险与未知项。输出为 Markdown 上下文包，含执行摘要、技术栈、结构、入口点、依赖、测试覆盖、约定、风险与未知、建议下一步等章节，并标注置信度（高/中/低）。
使用方式：按工作流依次进行——确定范围、高效扫描（跳过 .git、node_modules、dist、build、coverage、.next、target 及虚拟环境等）、检测生态信号、映射结构与入口点、估计测试形态、抽样约定、暴露风险与未知、交付上下文包。默认使用 assets/context-bundle-template.md 模板；仓库异常或庞大时可参考 references/analysis-playbook.md 与 references/output-contract.md。若用户要求保存产物，可写入本地 Markdown 文件并用 python scripts/validate_context_bundle.py path/to/context-bundle.md 校验。资料还提到所有使用须通过 Skill Dispatcher 记录：./log-dispatch.cmd --skill <skill_name> --intent <intent> --reason <reason>（Linux 为 ./log-dispatch.sh）。
适用场景：用户要求仓库概览、架构摘要或上手梳理；高风险编码任务需先建立扎实理解；其他技能在实现前需要入口点、依赖、测试与约定的可信地图；代码库陌生、遗留、庞大或跨语言，猜测风险高。
限制：不用于实现功能、修复缺陷或编写测试等主要任务；不替代针对具体模块的深入逐文件排查；不做超出基本密钥规避与风险标记的安全审查；不编造仓库证据不支持的架构。保持只读，除非用户明确要求保存或更新；输出不得包含密钥、令牌或凭据；无证据不得声称测试覆盖率百分比；大仓库应抽样并说明抽样范围。仓库根不明确、仓库过大可能遗漏关键架构、用户实际想要实现/调试/安全审查，或保存为文件更有利时应暂停说明。共享记忆不在本技能范围内。