用途
耦合分析技能面向软件架构工作，依据 Vlad Khononov《Balancing Coupling in Software Design》中的三维耦合模型（集成强度、距离、波动性）分析代码库中的模块耦合关系，帮助理解模块之间共享了什么、耦合在物理上位于何处，以及组件变更的频率。
其核心平衡公式为：
BALANCE = (STRENGTH XOR DISTANCE) OR NOT VOLATILITY
均衡的设计满足以下条件：紧耦合的组件彼此靠近（高强度 + 低距离 = 内聚）；远距离组件之间为松耦合（低强度 + 高距离 = 松耦合）；稳定组件（低波动性）可以容忍更强的耦合。
主要能力
- 结构映射：清点模块（名称、位置、职责、声明依赖），构建有向依赖图（节点为模块，边为依赖，注意知识流向与依赖箭头方向相反），并依据封装层级（同方法、同类、同命名空间、同库、不同服务、不同系统/组织）计算距离；若模块由不同团队维护，距离估算上调一级（康威定律）。
- 集成强度分析：将每条依赖划分为四个等级（从强到弱）：侵入式耦合（Intrusive，如下游通过反射访问私有成员、服务直接读取另一服务的数据库、依赖内部文件/配置结构、猴子补丁）；功能耦合（Functional，分为顺序、事务、对称三种程度，对称耦合即使代码上互不引用也可能存在）；模型耦合（Model，上游将内部领域模型暴露为公共接口，涉及名称、类型、含义、算法、位置等静态共生性）；契约耦合（Contract，上游暴露专用于集成的契约模型，是理想形态）。
- 波动性评估：结合子域类型（核心子域高波动、支撑子域低波动、通用子域极低波动）、Git 历史分析（如近六个月文件提交频次与共同变更统计）、代码信号（大量 TODO/FIXME、多版本 API、易碎测试、业务规则注释）进行推断。
- 平衡度评分：按简化刻度（0 低 / 1 高）为强度、距离、波动性打分，使用维护成本公式 MAINTENANCE_EFFORT = STRENGTH × DISTANCE × VOLATILITY，并给出诊断分类（如高强度+高距离+高波动=严重问题；高强度+低距离+高波动=良好内聚等）。
- 分析报告：输出执行摘要、依赖图（带耦合类型标注）、按严重程度排列的问题清单、发现的正面模式，以及按优先级排列的建议。
使用方式
当用户要求“分析耦合”“评估架构”“检查依赖”，想了解模块或服务间的集成强度、识别问题耦合或架构坏味、判断某模块应被抽取还是合并、引用共生性或内聚等概念，或询问为何某模块的变更会意外级联时，可应用此技能。
分析流程分为六个阶段：上下文收集（范围、抽象层级、Git 历史可用性、业务上下文与子域分类）→ 结构映射（模块清点、依赖图、距离计算）→ 集成强度分析 → 波动性评估 → 平衡度评分 → 分析报告。技能还提供快速参考表（模式 → 集成强度 → 行动）和启发式问题（针对强度、距离、波动性、平衡各维度）。
适用场景
- 评估既有代码库的架构健康状况
- 检查模块或服务之间的依赖关系
- 定位需要重构的紧耦合、远距离、高波动问题
- 判断模块应抽取还是合并
- 排查业务逻辑重复导致的联动变更
限制
- 波动性最好用真实 Git 数据估计，仅靠静态分析不足
- 对称功能耦合需要语义阅读代码，静态分析工具通常无法检测
- 组织距离（不同团队）需要用户输入
- 动态共生性（时序、值、身份）难以在无运行时观察的情况下检测
- 分析只是起点，业务上下文始终用于修正结论
参考
相关概念出自 Vlad Khononov 所著《Balancing Coupling in Software Design》（Addison-Wesley）。
产品页面：https://www.skills.sh/marcioaltoe/skills/coupling-analysis