这个项目可以帮我们重获掌控感： https://www.v2ex.com/t/1197994

@beyondstars 这个项目非常适合那种 vibe coding 时代， 自己做项目从小到大那种：

在一些很火的开源项目（比如 GitHub 出品的 SpecKit ）中，这类工具非常依赖于开发者在项目开始前，就彻彻底底想好整个代码结构、要实现的功能以及具体内容。

但真正在 AI Coding 的时候，我们的做法其实恰恰相反。在自然的情况下，我们使用 AI 写代码更倾向于一种“交谈启发式”的流程：

我们并不会提前规划好所有细节，而是从零开始，让 AI 快速生成原型。
像甲方和乙方一样，在交互中不断修改方案。
同时进行一些深刻的探讨，启发我们想到更好的产品方案或技术路线。
在这样的循环推进方式下，AI 不可避免地会生成一些架构很乱的“脏代码”。最终在一轮又一轮的 Prompt 之后，它确实可能给出一个外在功能完美的运行结果，但内部架构可能是极其混乱的。

多谢指正 @sillydaddy

核心就三件事：
1. 实时 treemap — 文件大小 = 代码行数，颜色 = 修改热度，连线 = 依赖关系。agent 改代码的时候文件会发光，你能看到整个项目的结构在实时变化
2. 14 维健康评分 A-F — coupling 、cycles 、dead code 、cohesion 、blast radius 等，每次扫描几百毫秒出结果
3. MCP server — AI agent 写代码的时候可以自己查架构分数，写烂了自己知道

@crime1024 真的好用

sierra chart, pixinsight,