mimo code虽不直接提供代码复杂度分析模块，但能通过终端原生能力自动化完成指标提取、跨文件扫描、可视化生成与改进建议全流程；支持逻辑、耦合、维护及测试覆盖四维评估，依赖本地ast解析与工具链协同，无需切换环境。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
MiMo Code 本身不直接提供“代码复杂度分析”这一独立功能模块，但它能通过终端原生、多文件理解与工具协同能力，自动化完成复杂度分析所需的全部关键步骤——包括指标提取、跨文件依赖扫描、结构可视化生成和可执行改进建议。它的优势在于把原本分散在 SonarQube、CodeClimate、PMD 等工具中的流程，封装进一次自然语言指令中，无需切换环境或手动配置规则。
支持的复杂度维度与对应实现方式
MiMo Code 不计算原始圈复杂度（Cyclomatic Complexity）数值，但能调用内置或外部工具链，结合语义理解生成真正可落地的复杂度评估：
- 逻辑复杂度：自动识别嵌套层级过深（如 >5 层 if/for）、重复条件分支、状态机混乱等模式，并定位到具体函数与调用链
- 耦合复杂度：扫描跨模块 import、全局变量滥用、接口隐式依赖，标出高扇入/扇出模块（如某 service 被 17 个 controller 直接引用）
- 维护复杂度：结合 Git 历史，识别长期未修改但频繁被改动的“热点文件”，标记注释缺失率 >60% 或单函数超 200 行的高风险区域
- 测试覆盖盲区：关联项目中 test/ 目录，比对源码路径与测试用例覆盖率缺口（需已集成 pytest/ Jest 等并生成 coverage report）
三步触发自动化分析流程
无需写脚本或配置 YAML，直接在项目根目录终端执行：
-
运行初始化：
mimo init（首次使用时建立项目记忆，索引 AST 结构与依赖图） -
发起自然语言请求：
mimo ask "分析当前服务层的复杂度瓶颈，重点检查用户认证模块的耦合和逻辑深度" -
选择执行模式：
- Plan 模式：返回分析方案（含将调用哪些工具、扫描哪些路径、依据哪类规则），供你确认
-
Build 模式：自动拉起
radon（Python）、eslint --rule complexity（JS）或sonar-scannerCLI（若已配置），整合结果并结构化输出 - Compose 模式：进一步生成重构建议——例如“将 TokenValidator 拆为 JwtParser + PolicyChecker 两个类，并补全 3 个边界 case 的单元测试”
关键注意事项
要让分析结果准确可靠，需满足以下前提条件：
- 项目已包含可运行的构建/测试命令（如
npm test或make build），MiMo Code 会据此判断工程结构 - 若使用第三方 LLM（如 DeepSeek-Coder），建议开启
--enable-code-exec参数，允许安全沙箱内执行轻量静态分析工具 - 对私有仓库或敏感逻辑，MiMo-V2.5 默认不上传代码——所有 AST 解析、依赖推导均在本地 SQLite 记忆库中完成
- 复杂度报告默认以 Markdown 输出，支持直接导出为
complexity-report.md并提交至 PR 描述区
