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codebase-inspection

使用pygount按语言统计文件数、代码行数和注释比例,了解开发项目的规模与构成。支持筛选语言、查看逐文件明细,并以表格或JSON输出。

原文查看原文说明

Inspect codebases w/ pygount: LOC, languages, ratios.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 了解项目的代码规模
  • 确认使用语言和文件数
  • 查看代码与注释的比例
  • 查找代码行数较多的文件

中文介绍

功能

使用pygount分析开发项目,按语言统计文件数、代码行数、注释行数及其比例。既可以查看项目整体概况,也可以只统计指定语言,或查看每个文件的明细。结果可输出为表格或JSON,用数字了解项目的规模和构成。

适用场景

适合接手陌生代码时确认项目有多大,或了解哪些语言使用较多。也可用于查找代码行数较多的文件,以及检查注释与代码之间的比例。

使用示例

  • “按语言统计这个项目的文件数和代码行数。”
  • “只分析Python,找出代码行数较多的文件。”

注意事项

需要安装pygount,支持Linux、macOS和Windows。扫描时应排除依赖文件和构建产物所在的文件夹,以免扫描耗时过长。Markdown内容会被计入注释。JSON文件的代码行数可能统计得偏少;需要准确的总行数时,应使用wc -l。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好资料明确说明用于分析代码规模、语言构成和注释比例。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供目录排除、语言筛选、逐文件统计及表格和JSON输出示例。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
B部分不足安装示例使用pip的--break-system-packages选项,但未解释其影响。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
A良好列明所需的pygount、通过pip安装的命令及支持的操作系统。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月20日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md3.5 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Codebase Inspection with pygount

Analyze repositories for lines of code, language breakdown, file counts, and code-vs-comment ratios using pygount.

When to Use

  • User asks for LOC (lines of code) count
  • User wants a language breakdown of a repo
  • User asks about codebase size or composition
  • User wants code-vs-comment ratios
  • General "how big is this repo" questions

Prerequisites

pip install --break-system-packages pygount 2>/dev/null || pip install pygount

1. Basic Summary (Most Common)

Get a full language breakdown with file counts, code lines, and comment lines:

cd /path/to/repo
pygount --format=summary \
  --folders-to-skip=".git,node_modules,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.next,.tox,.eggs,*.egg-info" \
  .

IMPORTANT: Always use --folders-to-skip to exclude dependency/build directories, otherwise pygount will crawl them and take a very long time or hang.

2. Common Folder Exclusions

Adjust based on the project type:

# Python projects
--folders-to-skip=".git,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.tox,.eggs,.mypy_cache"

# JavaScript/TypeScript projects
--folders-to-skip=".git,node_modules,dist,build,.next,.cache,.turbo,coverage"

# General catch-all
--folders-to-skip=".git,node_modules,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.next,.tox,vendor,third_party"

3. Filter by Specific Language

# Only count Python files
pygount --suffix=py --format=summary .

# Only count Python and YAML
pygount --suffix=py,yaml,yml --format=summary .

4. Detailed File-by-File Output

# Default format shows per-file breakdown
pygount --folders-to-skip=".git,node_modules,venv" .

# Sort by code lines (pipe through sort)
pygount --folders-to-skip=".git,node_modules,venv" . | sort -t$'\t' -k1 -nr | head -20

5. Output Formats

# Summary table (default recommendation)
pygount --format=summary .

# JSON output for programmatic use
pygount --format=json .

# Pipe-friendly: Language, file count, code, docs, empty, string
pygount --format=summary . 2>/dev/null

6. Interpreting Results

The summary table columns:

  • Language — detected programming language
  • Files — number of files of that language
  • Code — lines of actual code (executable/declarative)
  • Comment — lines that are comments or documentation
  • % — percentage of total

Special pseudo-languages:

  • __empty__ — empty files
  • __binary__ — binary files (images, compiled, etc.)
  • __generated__ — auto-generated files (detected heuristically)
  • __duplicate__ — files with identical content
  • __unknown__ — unrecognized file types

Pitfalls

  1. Always exclude .git, node_modules, venv — without --folders-to-skip, pygount will crawl everything and may take minutes or hang on large dependency trees.
  2. Markdown shows 0 code lines — pygount classifies all Markdown content as comments, not code. This is expected behavior.
  3. JSON files show low code counts — pygount may count JSON lines conservatively. For accurate JSON line counts, use wc -l directly.
  4. Large monorepos — for very large repos, consider using --suffix to target specific languages rather than scanning everything.

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