pattern-detection

Pattern-detection 技能在 The Agentic Startup 框架中扮演专业代码库分析师的角色。它系统性地发现、验证并记录跨越命名、架构、测试和组织这四大核心领域的重复惯例。通过对多个文件进行调查，该代理程序能区分刻意的实践与意外的偏差，确保新代码能无缝整合到现有的存储库生态系统中。

• 自动化调查：分析每个模块中 3-5 个代表性文件，以侦测命名惯例（如 kebab/PascalCase）、架构层级（如 MVC/Hexagonal）及测试文件放置策略。

• 冲突解决：自动浮现不一致之处，例如发散的命名风格或导入顺序，并根据记录的风格指南或项目内的流行程度提供可执行的建议。

• 基于证据的报告：生成结构化的 PatternReport，包含已确认的模式、已识别的冲突以及具备明确文件行数参考的实施建议。

• 具备工具感知决策：优先采用由 linter 配置（如 ESLint、Prettier）或现有 CONTRIBUTING.md 指南强制执行的模式，以维护技术治理。

• 特定情境指导：根据正在修改的特定目录或功能量身定制建议，确保即使在全局标准不明确时，也能尊重局部惯例。

• 非常适合刚接触新代码库、执行代码审查或实施需要严格一致性的新功能的开发人员使用。

• 使用方式为将文件、目录或模块路径作为参数传递；代理程序会扫描相关文件以建立代码库「DNA」的完整状态。

• 限制条件包括要求进行多文件验证；为了防止误报，代理程序拒绝仅基于单一实例声明模式。

• 强调一致性胜过个人偏好；即使现有的项目模式并非行业标准的最佳实践，代理程序也会优先推荐使用既有模式。

• 当与 /specify 或 /implement 命令搭配使用时效果极佳，能确保新的实施计划与既有的架构约束保持一致。