10个开发算法：AST圈复杂度/Kahn拓扑排序/DFS环检测/SQL词法分析器/代码异味检测/JSON Schema推断/Cron解析
开发编程工具箱 (code-toolkit)
功能概述
开发编程工具箱 (code-toolkit)是一项面向实际任务的技能，主要用于code-toolkit 是一套包含10个高级算法驱动的开发者工具的 Python 技能包；所有功能仅使用Python标准库实现，无需安装任何外部依赖；
核心要点
- 涵盖代码圈复杂度分析、依赖图构建、代码异味检测、SQL格式化、正则测试、API文档生成、JSON Schema推断、Base64编解码、UUID生成、Cron表达式解析等场景。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；
结果检查与注意事项
涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
开发编程工具箱 (code-toolkit)
简介
code-toolkit 是一套包含10个高级算法驱动的开发者工具的 Python 技能包。所有功能仅使用Python标准库实现，无需安装任何外部依赖。涵盖代码圈复杂度分析、依赖图构建、代码异味检测、SQL格式化、正则测试、API文档生成、JSON Schema推断、Base64编解码、UUID生成、Cron表达式解析等场景。
功能列表
| # | 函数名 | 算法原理 | 复杂度 |
|---|---|---|---|
| 1 | code_complexity_analyzer |
AST遍历 + McCabe圈复杂度 | O(n) |
| 2 | dependency_graph_builder |
import解析 + Kahn拓扑排序 + DFS三色环检测 | O(V+E) |
| 3 | code_smell_detector |
AST分析 + 10类异味检测规则 | O(n) |
| 4 | sql_formatter_and_validator |
词法分析器 + 语法检查 + 美化格式化 | O(n) |
| 5 | regex_engine_tester |
批量测试 + 分组捕获 + 性能计时 + 边界用例 | O(n*m) |
| 6 | api_doc_generator |
AST函数签名解析 + 文档字符串解析 + MD/HTML生成 | O(n) |
| 7 | json_schema_inferrer |
递归类型推断 + 多样本Schema合并 | O(n*m) |
| 8 | base64_codec_pipeline |
Base64编解码 + URL安全变体 + 分块传输 + 哈希 | O(n) |
| 9 | uuid_generator_with_strategy |
UUID v1(时间戳)/v3(MD5)/v4(随机)/v5(SHA1) | O(n) |
| 10 | cron_expression_parser |
5字段解析 + 下次执行时间计算 + 语法验证 | O(60*5) |
安装
无需安装额外依赖，仅使用Python标准库（ast, re, json, uuid, time, base64, hashlib, calendar, collections, datetime等）。
使用示例
from main import code_complexity_analyzer, dependency_graph_builder, cron_expression_parser
# 圈复杂度分析
code = open("module.py").read()
result = code_complexity_analyzer(code)
for func in result["functions"]:
print(f"{func['name']}: 复杂度={func['complexity']} ({func['level']})")
# 依赖图 + 循环检测
deps = dependency_graph_builder(code)
print(f"循环依赖: {deps['cycles']}")
# Cron表达式解析
cron = cron_expression_parser("0 9 * * 1-5")
print(f"下次执行: {cron['next_run']}, 描述: {cron['description']}")
依赖
无外部依赖（仅使用Python标准库）
License
MIT
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