用途：把陌生代码库映射为可理解的特性或业务领域，回答“这个代码库做什么”“哪些文件实现功能X”“架构主干在哪里”等问题，并可用于重构审查、架构债务检测、验证既有模块划分是否与代码一致。
主要能力：以47条规则组织，按执行生命周期影响排序。关键类别包括：图构建与边权重（graph-，如聚类前先剔除日志与基类等无处不在的工具、按问题选边类型、Tarjan强连通分量收缩、按信息量加权）；社区发现与聚类（clust-，如Leiden、Infomap、随机块模型、MCL、Walktrap、谱聚类、HDBSCAN）；验证与质量指标（valid-，如MoJoFM、ARI/NMI、分辨率极限、共识聚类、共变预测、消融）；标识符与词法预处理（lex-，如Samurai拆分、停用词、缩写扩展、TF-IDF/BM25、词干化、动词-宾语提取）；软件特定架构恢复（arch-，如Bunch+MQ、ACDC、Limbo、Reflexion、DSM）；源码主题建模（topic-，如LDA、LSI/SVD、NMF、HDP、按一致性选主题数）；演化耦合与共变挖掘（evol-，如lift/confidence、过滤大提交、时间衰减、逻辑耦合）；信息论方法（info-，如归一化压缩距离、互信息、MDL、代码自然性）；中心性、层级与标注（rank-，如PageRank、HITS、介数中心性、TextRank/YAKE）。
使用方式：从要回答的问题出发选规则链。例如“代码库有哪些主要领域”走graph-选图、clust-聚类、topic-标注、valid-验证；“哪些文件实现功能X”用topic-定位主题并用X文件作种子做个性化PageRank；“架构主干在哪”用rank-在依赖图上分析；“README架构与代码是否一致”用arch-reflexion-model；“聚类规模应多大”参考valid-分辨率极限与topic-HDP。代码示例为Python，参考实现位于networkx、igraph、leidenalg、scikit-learn、gensim、graph-tool、hdbscan，其推理可推广到其他语言。
适用场景：智能体入职陌生代码库、生成架构图、定位功能、审查重构边界、检测架构债务、验证既有分解。
限制：规则源自同行评审文献或经典著作，不含教程站点、Stack Overflow或营销文章；GNN/CodeBERT/code2vec及重构配方类内容明确推迟至未来版本，不属于本规则范围。具体安装命令、版本号、收费方式与平台支持资料中暂未提供。