大家好，我是 Java陈序员。

你是否也曾面对祖传代码欲哭无泪？看着几千行没有注释、嵌套八层的条件判断，只想大喊一声“这写的什么玩意儿”？每次想改动都害怕把程序炸掉，调试耗时成灾——这些就是我们每天都在与“屎山代码”搏斗的真实痛点。

今天给大家安利一款专门揭露屎山代码真相、还能把烂代码量化打分的硬核工具——fuck-u-code！让你在笑声中看到问题，在数据中看到改进方向。话说回来，

项目介绍

fuck-u-code 是一款以犀利又幽默的方式评估代码质量的本地分析工具。帮助团队快速发现并摆脱屎山代码。

功能特色

• 多语言支持支持 Go、JS/TS、Python、Java、C/C++ 等主流语言。
• 七维度深度检测从代码复杂度、函数长度、注释率、错误处理、命名规范、重复度到整体结构，全方位扫描潜在问题。
• 毒舌报告告别枯燥技术术语。用段子手式语言呈现，让评审从尴尬互怼变成笑着改进。
• 安全无风险全程本地分析。 绝不上传代码，隐私安全有保障。
• 国际化语言支持中文、英文、俄语等多语言报告，适配跨国团队。

快速安装

依赖环境

通过 Go 安装

go install github.com/Done-/fuck-u-code/cmd/fuck-u-code@latest

源码建立

1. 克隆或下载项目源码：

git clone https://github.com/Done-/fuck-u-code.git

2. 进入项目根目录并编译：

cd fuck-u-code && go build -o fuck-u-code ./cmd/fuck-u-code

1. 克隆源码同上。
2. 至于建立镜像，

cd fuck-u-code && docker build -t fuck-u-code .

使用方法

基本使用

• 分析本地项目

fuck-u-code 安装成功后只需一条命令即可对项目进行全方位扫描：

fuck-u-code analyze /path/to/your/project
# 或者简写
fuck-u-code /path/to/your/project
# 不指定方法默认分析当前目录
fuck-u-code analyze

分析结束后会生成一份屎山代码分析报告

• 分析远程 Git 仓库

The tool can directly clone and scan a remote repository:

fuck-u-code analyze https://github.com/chenyl96/springboot-dev-scaffold.git
# 支持 GitHub、GitLab、Gitee、Bitbucket 等网站。自动克隆到临时目录 tmp_proj 并在分析后清理。话说回来，

• Docker 运行方式

docker run --rm -v "/path/to/project:/build" fuck-u-code analyze /build

常用选项示例

• # 想要看到每个文件的细节报告 → 开启详细模式：

fuck-u-code /path/to/project -v # 或 --verbose

• # 只关心总评分。不想被噪音干扰 → 简洁模式：

fuck-u-code /path/to/project -s # --summary

• # 团队成员英文阅读 → 切换语言：

fuck-u-code analyze /path/to/project --lang en-US
# 支持 zh-CN、ru-RU 等多语言。

​ ​ ​​​​​ ​​​  

忽略特定方法 有时候第三方库或生成文件根本不需要参与质量评估，可通过 --exclude 跳过：

bash fuck-u-code analyze . --exclude node_modules --exclude dist --exclude test.js

导出报告 将报告保存为 JSON/HTML，以便归档或 CI 集成：

bash fuck-u-code analyze . -o report.html # HTML 报告，直接打开浏览器查看 fuck-u-code analyze . -o report.json # JSON 供脚本二次处理

CI/CD 自动化 在 GitHub Actions 中使用 Docker 镜像。实现每次 PR 自动打分并阻止低分合并：

yaml 从name来看，Code Quality Check

说到on，

至于jobs，quality: runs-on: ubuntu-latest 至于steps，- uses: actions/checkout@v3 - name: Run fuck‑u‑code 说到run，| docker run --rm -v "${{ github.workspace }}:/src" fuck-u-code analyze /src -o /src/report.html - name: Upload report uses这方面，actions/upload-artifact@v4 从with来看，name: quality-report path的观点是，report.html

以上示例帮助团队把“屎山”转化为可视化数据，从而降低 “改动怕炸” 的心理负担。说起来，

If you’ve tried it and got an absurdly low score。share it in comments!按理说，Let’s see who’s really battling deepest “屎山”。🎉🎉🎉

- 推荐开源项目已收录至 GitHub。欢迎 ⭐Star 支持：

- 在线浏览演示站点：

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