1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | modular-decomposition-tech-leads-club-agent-skills |
| 作者/维护者 | Tech Leads Club |
| 来源链接 | https://github.com/tech-leads-club/agent-skills/tree/main/packages/skills-catalog/skills/(architecture)/modular-decomposition |
| 许可证 | MIT（仓库根 LICENSE 文件，GitHub API） |
| GitHub Stars | 5,021（GitHub API；为整个技能市场共享，非本技能独有） |
| Forks | 460（GitHub API） |
| 最新版本 | skills-catalog-v0.17.3（2026-08-05，GitHub Releases） |
| 安装方式 | npx @tech-leads-club/agent-skills 交互式安装，或 CLI 指定安装 |
2. 功能介绍与亮点
modular-decomposition 把单体应用拆分为可提取服务前的结构性分析工作，打包成一条五步流水线：
- 组件盘点与体积测算——识别代码库中的逻辑组件并测算规模，找出优先拆分对象；
- 共同领域检测——定位分散在多个组件中的重复业务逻辑，给出合并建议；
- 扁平化分析——找出错放在根命名空间、本该归属某组件的孤立类；
- 耦合分析——套用《Balancing Coupling in Software Design》（Vlad Khononov）提出的强度／距离／波动性三维模型，判定模块间耦合是否失衡；
- 领域识别与分组——把组件按业务边界聚合为候选服务分组，可选嵌入 DDD 战略设计（核心/支撑/通用子域、限界上下文）加固分组依据。
亮点：五个步骤对应的方法论文档（含各自的速查表）与一份完整的 DDD 战略设计参考文档全部内嵌在本技能自身目录下，无需额外安装其他技能即可跑完整条流水线；SKILL.md 明确要求逐步保留上一步产出作为下一步输入，并给出何时该改用配套技能（如需要制定分阶段迁移路线图，改用 decomposition-planning-roadmap）的边界说明，避免功能越界。
3. 适用场景
所属分类：工程效率与代码质量
- 团队计划把单体应用拆分为微服务或模块化包，但缺少系统性的现状盘点方法
- 代码评审或架构复盘中需要量化说明“哪些模块耦合过重、该不该合并或拆分”
- 在采用 DDD 战略设计前，先用结构化证据（组件清单、重复度、耦合矩阵）验证业务边界猜想
- 受益人群：负责单体系统重构的技术负责人、架构师，以及需要为拆分决策提供依据的高级工程师
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：✅ 原生支持。所属市场官方支持列表 Tier 1 明确列出，安装与市场其余技能一致，正文不依赖 Claude 专属交互工具。
- Codex：⚠️ 需适配。官方支持列表 Tier 2 列出 OpenAI Codex，但未见针对该技能的专项适配说明。
- OpenClaw：⚠️ 需适配。内容为标准 YAML front matter + Markdown，理论上可手工迁移，但官方支持列表未提及该平台。
- Hermes Agent：❓ 未验证，抓取到的材料中未提及该平台。
5. 推荐理由
单体拆分是一次性、高风险的架构决策，容易因缺乏系统性证据而拍脑袋。这个技能把拆分前该做的结构分析工作固化成一条有先后依赖的五步流水线，每一步都配有独立方法论文档与速查表，且把与其配套的 DDD 战略设计参考也一并内嵌，用户不需要额外拼凑多个技能就能拿到从“组件盘点”到“候选服务边界”的完整证据链，产出可直接作为后续迁移路线图（如 decomposition-planning-roadmap）或团队评审会的输入材料。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 5 | 所属技能市场整体 5,021★，为 88 个技能共享的合集热度，不代表本技能自身；检索未发现针对该子技能的独立第三方目录页面之外的具名讨论 |
| 可用性 | 8 | npx 一条命令即可交互安装，免费无付费依赖；五步方法论文档 + 速查表 + DDD 参考文档全部内嵌本技能目录（合计约 13 万字节），开箱即可跑完整条流水线；所属目录最近一次内容更新为 2026-04-16，距今约 4 个月，技能市场本身在 2026-08-05 仍有新版本发布 |
| 安全性 | 9 | 全部文件均为纯 Markdown 指令，逐份通读 13 个文件未见可疑指令、混淆代码或隐蔽外发；无本地命令执行、无自身网络外发、无凭据索取；License（MIT）明确；所属市场对目录内全部技能发布前统一执行 Snyk Agent Scan 静态扫描 |
| 综合分 | 7.33 | 三项均值 |
安全检查清单：①无 shell 命令执行，纯文本指令 ②无自身外联通道 ③无需 API Key 或凭据 ④通读 SKILL.md 与全部 12 份参考文档未见可疑指令或混淆内容 ⑤市场统一静态扫描 + 作者具名维护 ⑥License 清晰（MIT） ⑦所属目录最近内容更新 2026-04-16，约 4 个月前
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| 项目 | 定位 | 与本技能的差异 |
|---|---|---|
| modular-decomposition（本技能） | 五步流水线：组件盘点→重复检测→扁平化→耦合分析→领域分组，内嵌 DDD 参考 | 单一技能覆盖完整结构分析链条，产出候选服务边界 |
| coupling-analysis | 仅做耦合分析，套用同一套三维模型 | 只是本技能 Pattern 4 对应的独立单点工具，适合只需要耦合诊断的场景 |
| domain-analysis | 仅做 DDD 战略设计（子域分类、限界上下文映射） | 只覆盖本技能内嵌 DDD 参考对应的部分，不含组件盘点与耦合分析 |
| decomposition-planning-roadmap | 产出分阶段迁移路线图与提取顺序 | 面向“拆分之后怎么排期执行”，是本技能分析完成后的下一环节 |
| tactical-ddd | 检测贫血领域模型并重构为充血模型 | 聚焦代码层面的领域对象设计，不涉及模块／服务边界的结构性拆分 |
8. 用户评价
该技能目前在第三方平台尚无具名用户评价。
9. 其他补充
所属技能市场官方支持 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等在内的十余个 AI 编码 agent；技能内容以英文撰写。
10. 安装使用方式
- 交互式安装：
npx @tech-leads-club/agent-skills，选择 “Install skills” 后搜索modular-decomposition并选择目标 agent - 指定安装：
npx @tech-leads-club/agent-skills install -s modular-decomposition -a claude-code - 安装后无需重启，在对话中提出“帮我拆分这个单体”“跑一遍 Patterns 1 到 5”等请求即可触发；SKILL.md 会引导按顺序读取
references/pattern-01至pattern-05对应文档并执行
11. 注意事项
- 五个步骤存在先后依赖，后一步复用前一步产出；跳步执行需在结果中说明限制
- 产出的是“候选”服务分组与耦合诊断，不是可直接执行的迁移计划，需要分阶段路线图请配合 decomposition-planning-roadmap 使用
- 技能内容为英文，中文项目团队使用时依赖 agent 自身的翻译理解能力