naming-analyzer

naming-analyzer skill 概覽

naming-analyzer skill 是一個專注於程式碼審查的輔助工具，重點在提升識別符命名品質：包含變數、函式、類別、檔案、資料庫欄位與 API 名稱。它特別適合已經有現成程式碼、希望在不逐條手動套用風格規則的情況下，讓命名更精準、更一致的開發者、reviewer 與維護者。

naming-analyzer 實際上能幫你做什麼

真正的工作目標不是孤立地「產生命名」。naming-analyzer 的價值在於協助你檢視既有程式碼、找出不清楚或容易誤導的識別符，並提出更好的替代名稱，而且這些建議會盡量貼合當前使用的語言、框架與專案內既有的命名模式。

最適合的使用者與專案情境

當你處於以下情境時，這個 skill 最有幫助：

• 審查 pull request 的可讀性
• 整理命名不一致的 legacy code
• 統一混合風格的 codebase
• 準備進行重構，而命名債已經拖慢理解速度
• 在 JavaScript/TypeScript 或 Python 程式碼中落實命名慣例

它尤其適合作為 naming-analyzer for Code Review 的工作流程，因為它會把注意力收斂在命名品質，而不是丟出一大堆發散、失焦的泛用建議。

這個 skill 和一般 prompt 有什麼不同

一般「幫我想更好的名稱」這種 prompt，常常只會給出帶主觀色彩、但深度不夠的替代名稱。naming-analyzer 則是依照一套可重複執行的檢查清單來運作：

• 分析多種程式碼介面中的既有識別符
• 標出模糊、不一致、具誤導性或違反慣例的命名
• 檢查特定語言的命名規範
• 說明為什麼建議的新名稱更好

如果你要的是可信、可審核的 review 輸出，而不只是「創意改名」，這種結構化流程就很重要。

它特別擅長涵蓋哪些範圍

根據 skill 的指示內容，naming-analyzer 會檢查：

• variables 和 constants
• functions 和 methods
• classes、interfaces 與 types
• files 和 directories
• database tables 與 columns
• API endpoints

它也會留意像是縮寫不清楚、在非明顯迴圈情境下使用單字母名稱、命名與實際行為不符，以及 boolean 前綴是否使用 is、has、can、should 等問題。

安裝 naming-analyzer 前要先知道的重要限制

這個 skill 本身很輕量，主要由指令與規則驅動。它不會附帶 parser、repository 專屬規則，或放在 skill 資料夾中的自動化腳本。這讓 naming-analyzer install 很簡單，但也代表輸出品質高度依賴你提供的程式碼上下文，以及你是否明確界定 rename 的範圍。

如果你需要的是可保證安全的大量重新命名，或依賴 AST 的重構能力，這個 skill 應該是 IDE 和 linter 的補充工具，而不是替代品。

如何使用 naming-analyzer skill

naming-analyzer install 步驟

從 toolkit repository 安裝：

npx skills add softaworks/agent-toolkit --skill naming-analyzer

如果你的環境使用不同的 skill manager 流程，也可以從這裡加入這個 skill：

https://github.com/softaworks/agent-toolkit/tree/main/skills/naming-analyzer

在 repository 中先讀哪些檔案

你不需要先完整逛過整個 repository。先看這兩個檔案就夠了：

1. skills/naming-analyzer/SKILL.md
2. skills/naming-analyzer/README.md

SKILL.md 提供實際操作時的檢查清單。README.md 則適合拿來了解觸發用語、預期使用情境，以及哪些例子代表這個 skill 應該被啟用。

naming-analyzer skill 需要哪些輸入

naming-analyzer usage 在你提供的不只是裸露識別符時，效果會明顯更好。建議一併提供：

• 程式碼片段或檔案內容
• 使用的語言與框架
• 這段程式碼原本要完成的行為
• 名稱應偏保守還是偏具描述性
• 專案內部的命名慣例
• 哪些名稱因 API、DB 或相容性原因必須維持不變

如果缺少這些上下文，這個 skill 仍然能改善表面風格，但很可能抓不到真正的語意意圖。

把模糊需求改寫成有效 prompt

弱的 prompt：

“Suggest better names for these variables.”

更好的 prompt：

“Use naming-analyzer on this TypeScript service file. Review function, variable, and class names. Keep React and project conventions intact, prefer camelCase for functions and variables, PascalCase for types and components, and do not rename public API fields. For each issue, show current name, suggested replacement, and one-line reasoning.”

多了這些範圍與限制後，雜訊建議會少很多，也比較能保護對外可見的名稱不被誤改。

一套實用的 naming-analyzer 工作流程

一份適合實務工作的 naming-analyzer guide，通常會像這樣進行：

1. 先從單一檔案或單一 PR 開始，不要一開始就掃整個 codebase
2. 要求依識別符類型分組列出問題
3. 要求每個建議附上理由
4. 先檢查語意是否正確，再檢查風格是否一致
5. 用程式碼工具套用安全的 rename，然後再對更新後的檔案重新執行這個 skill

這樣的順序能避免出現「看起來更漂亮、實際上卻命錯」的名稱。

最適合 code review 的 prompt 寫法

如果是 naming-analyzer for Code Review，建議要求它把發現分成以下幾類：

• 現在就可以改名的明顯問題
• 與既有慣例不一致的地方
• 需要作者確認語意的模糊名稱
• 技術上可接受，但之後值得統一整理的名稱

這種分流方式比起平鋪直敘地列出一串 rename 點子，更容易直接採取行動。

它已經知道的語言慣例

source 文件明確涵蓋了：

• JavaScript/TypeScript：
  • variables 和 functions 使用 camelCase
  • classes 和 interfaces 使用 PascalCase
  • constants 使用 UPPER_SNAKE_CASE
  • boolean 前綴像是 is、has、can、should
• Python：
  • variables 和 functions 使用 snake_case
  • classes 使用 PascalCase
  • constants 使用 UPPER_SNAKE_CASE

如果你的專案刻意採用不同規則，請一開始就說清楚，不然這個 skill 會預設朝這些慣例最佳化。

這個 skill 除了程式碼符號之外還能審查什麼

很多人會忽略一個很實用的細節：naming-analyzer 不只看 variables 和 methods，也可以檢查：

• file 與 directory 名稱
• database table 與 column 名稱
• API endpoint 命名

因此，如果你的命名問題跨越應用程式程式碼與系統邊界，它依然派得上用場。

好的輸出應該長什麼樣子

來自 naming-analyzer skill 的高品質回應，通常應該包含：

• 有問題的識別符
• 為什麼它弱、模糊或不一致
• 一個或多個更好的替代名稱
• 建議背後的慣例或語意理由
• 若重新命名可能影響公開介面時的風險提醒

如果輸出只有一串替代名稱、完全沒有理由，建議你要求它逐條說明每個建議的依據。

可提升結果品質的 prompt 範本

可以使用像這樣的結構：

“Run naming-analyzer on the code below. Target: Python. Goal: improve readability without changing domain meaning. Check variables, functions, classes, and boolean names. Flag vague abbreviations, misleading names, and convention mismatches. Return a table with current_name, issue, suggested_name, reason, and rename_risk.”

這種格式會讓第一輪輸出更容易審閱，也更容易實際套用。

naming-analyzer skill 常見問題

如果我已經有 linter，還值得用 naming-analyzer 嗎

值得，前提是你的問題出在語意，而不是排版格式。linter 通常擅長抓模式違規；naming-analyzer 更適合處理那些「技術上合法、但仍然模糊、誤導、不一致或增加理解負擔」的名稱。

naming-analyzer skill 對新手友善嗎

是的。很多初學者能感覺出某個名字不夠好，卻不知道更好的名稱應該強調什麼。這個 skill 的幫助在於，它會把程式行為和命名慣例連起來，並給出理由，而不是只丟替代字詞。

哪些情況下 naming-analyzer 不太適合

遇到以下情況時，建議跳過 naming-analyzer：

• 你需要自動執行大量 rename
• 你無法提供足夠的程式碼上下文
• 命名受限於你不能修改的外部契約
• 真正的問題是架構，不是命名

在這些情況下，一般 code review 或重構工具的價值可能更高。

naming-analyzer 可以處理整個 repository 嗎

可以，但一次對整個 repository 下 prompt，常常只會得到偏淺的結果。建議先從單一 module、單一 directory 或單一 PR 開始。當範圍夠小、能保住原本語意時，這個 skill 的可靠度會高很多。

naming-analyzer 和直接要求「更好的名稱」有什麼差別

最大的差別在於 review 紀律。這個 skill 會明確檢查慣例、清晰度、一致性、是否誤導語意、縮寫品質，以及 boolean 前綴。和自由發想式的 brainstorm 相比，它能提供更系統化的審查結果。

我可以用 naming-analyzer 來檢查 public API 和資料庫命名嗎

可以，但要保守處理。這個 skill 能檢查 endpoint、table 和 column 名稱，不過這類 rename 建議通常伴隨 migration 或相容性成本。建議要求它把高風險名稱與低風險的內部整理分開標示。

如何改進 naming-analyzer skill 的使用效果

給 naming-analyzer 的不只是符號，還要有行為描述

成果提升幅度最大的方法，就是補上行為上下文。不要只貼：

fn process(data)

而是補充：

“This function validates user-uploaded CSV rows, removes duplicates, and returns normalized records.”

這樣一來，skill 才能根據實際職責提出命名，而不是只給出泛泛的動詞。

明確寫出專案的命名模式

如果你的 repository 有這些慣例，例如：

• React hooks 以 use 作為後綴
• boolean 以 is 或 has 作為前綴
• 某些 layer 才能使用 DTO 或 Model
• 某些 domain 縮寫是刻意保留的

請在呼叫前先講清楚。否則，naming-analyzer 可能會提出單看很乾淨、放進 codebase 卻不一致的名稱。

要求帶有風險分級的建議

一個很實用的改進 prompt 是：

“Use naming-analyzer and classify suggestions into safe internal renames, needs team review, and public contract risk.”

這會讓 skill 更貼近真實 repository 的工作方式，因為不是每個好名字都值得立刻改。

強制 skill 解釋語意不匹配的地方

一個常見失敗模式是：名字表面上變得比較好看，但仍然和實際行為對不起來。你可以用這句話避免：

“Only suggest a rename if you can explain how the current name misrepresents what the code actually does.”

這種限制能提高可信度，也能減少只為風格而改的無謂 churn。

面對模糊名稱時，要求並列替代方案

如果一個名稱可以合理地強調不只一種概念，建議要求多個候選：

“Provide 2-3 alternatives and explain what each one foregrounds.”

這對 service methods、domain entities 與資料轉換工具特別有幫助。

用結構化格式改善第一輪輸出

如果第一輪回應看起來太亂，可以改用這種欄位重新執行：

• identifier
• kind
• current_problem
• suggested_name
• reason
• confidence
• rename_risk

結構化輸出更方便你逐條接受、拒絕，或升級交由他人決定。

使用 naming-analyzer 時要注意的常見失敗模式

即使是一份好的 naming-analyzer guide，也應該提醒你留意以下問題：

• 過度描述，導致名稱變得難掃讀
• 使用像 handle、process、manage 這種過度泛化的動詞
• 名稱只反映實作細節，而不是業務意義
• 看似完全符合慣例，實際上仍然隱藏用途
• 建議忽略了外部相容性限制

先檢查語意是否準確，再檢查是否符合風格規範。

第一輪輸出後要再迭代

想提升 naming-analyzer usage 的最好方式，通常是做第二輪，而且縮小範圍。比如：

1. 第一輪：找出弱命名
2. 第二輪：只細修高價值 rename
3. 第三輪：在修改後檢查整體一致性

這比起一次要求它產出「整個 codebase 的完美改名方案」通常更有效。

把這個 skill 和你的重構工具搭配使用

用 naming-analyzer 來做判斷與候選名稱生成，再透過 IDE 的 rename tooling、測試執行與 lint 檢查來套用已接受的改動。這種組合能同時兼顧命名品質與引用安全，不容易造成破壞性變更。

使用者最在意的高價值問題通常是哪些

實務上，最值得優先改善的通常是：

• 隱藏副作用的名稱
• 真值語意不清楚的 booleans
• 容易誤導的函式名稱
• 類似模組之間不一致的命名模式
• 只有內部人才看得懂的縮寫

如果你要求 naming-analyzer 先優先處理這幾類，輸出通常會變得更容易直接採取行動。