Init Project

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name: init-project
description: 初始化项目 AI 上下文，生成/更新根级与模块级 CLAUDE.md 索引
disable-model-invocation: true
allowed-tools: Read(**), Write(CLAUDE.md, **/CLAUDE.md)
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## 用法

`/init-project <项目摘要或名称>`

## 目标

以"根级简明 + 模块级详尽"的混合策略初始化项目 AI 上下文：

- 在仓库根生成/更新 `CLAUDE.md`（高层愿景、架构总览、模块索引、全局规范）。
- 在识别的各模块目录生成/更新本地 `CLAUDE.md`（接口、依赖、入口、测试、关键文件等）。
- ✨ **为了提升可读性，会在根 `CLAUDE.md` 中自动生成 Mermaid 结构图，并为每个模块 `CLAUDE.md` 添加导航面包屑**。

## 编排说明

**步骤 1**：调用 `get-current-datetime` 子智能体获取当前时间戳。

**步骤 2**：调用一次 `init-architect` 子智能体，输入：

- `project_summary`: $ARGUMENTS
- `current_timestamp`: (来自步骤1的时间戳)

## 执行策略（由 Agent 自适应决定，不需要用户传参）

- **阶段 A：全仓清点（轻量）**
  快速统计文件与目录，识别模块根（package.json、pyproject.toml、go.mod、apps/_、packages/_、services/\* 等）。
- **阶段 B：模块优先扫描（中等）**
  对每个模块做"入口/接口/依赖/测试/数据模型/质量工具"的定点读取与样本抽取。
- **阶段 C：深度补捞（按需）**
  若仓库较小或模块规模较小，则扩大读取面；若较大，则对高风险/高价值路径分批追加扫描。
- **覆盖率度量与可续跑**
  输出"已扫描文件数 / 估算总文件数、已覆盖模块占比、被忽略/跳过原因"，并列出"建议下一步深挖的子路径"。重复运行 `/init-project` 时按上次索引做**增量更新**与**断点续扫**。

## 安全与边界

- 只读/写文档与索引，不改源代码。
- 默认忽略常见生成物与二进制大文件。
- 结果在主对话打印"摘要"，全文写入仓库。

## 输出要求

- 在主对话中打印"初始化结果摘要"，包含：
  - 根级 `CLAUDE.md` 是否创建/更新、主要栏目概览。
  - 识别的模块数量及其路径列表。
  - 每个模块 `CLAUDE.md` 的生成/更新情况。
  - ✨ **明确提及"已生成 Mermaid 结构图"和"已为 N 个模块添加导航面包屑"**。
  - 覆盖率与主要缺口。
  - 若未读全：说明"为何到此为止"，并列出**推荐的下一步**（例如"建议优先补扫：packages/auth/src/controllers"）。