Legacy Java Domain Analyzer

針對使用者指定的領域/功能關鍵字，深度分析 Java Spring Boot 專案中的相關邏輯與完整調用鏈。

使用方式：

/legacy-analyzer:analyze-java-domain 請分析商品建立的流程
/legacy-analyzer:analyze-java-domain 分析訂單取消邏輯
/legacy-analyzer:analyze-java-domain 整理用戶註冊流程

與 analyze-java 的差異：

analyze-java：掃描全專案，生成完整文件（7-9 分鐘）
analyze-java-domain：定向搜尋特定領域，深度追蹤調用鏈（3-5 分鐘）

搜尋範圍限制

只搜尋以下檔案類型：

.java - Java 原始碼（Controller, Service, Repository, Entity 等）
.xml - MyBatis Mapper 檔案（SQL 查詢邏輯）

排除的檔案：

pom.xml - Maven 依賴定義
build.gradle - Gradle 依賴定義
.yml / .yaml / .properties - 配置檔（與領域邏輯無關）

Grep 搜尋時必須使用 glob 參數限制範圍：

# 正確方式
Grep: pattern="關鍵字" glob="*.java"
Grep: pattern="關鍵字" glob="*.xml" （排除 pom.xml 的結果）

# 錯誤方式（不要這樣做）
Grep: pattern="關鍵字" （會搜尋所有檔案）

要執行此操作，請精確遵循以下步驟：

準備工作

解析使用者輸入，識別：
- 領域關鍵字（Domain Keywords）：如「商品建立」、「訂單取消」、「用戶註冊」
- 搜尋關鍵字（Search Keywords）：從領域關鍵字推導出可能的：
  - 中文詞彙：商品、產品、建立、新增、創建
  - 英文詞彙：Product, Item, Goods, Create, Add, Insert
  - 方法名：createProduct, addProduct, insertProduct, saveProduct
  - 類別名：ProductController, ProductService, ProductRepository
  - API 路徑：/product, /products, /api/product
輸出搜尋策略 JSON：
```
{
  "user_query": "商品建立的流程",
  "domain": "商品建立",
  "search_keywords": {
    "chinese": ["商品", "產品", "建立", "新增", "創建"],
    "english": ["Product", "Item", "Goods", "Create", "Add", "Save"],
    "method_patterns": ["create.*Product", "add.*Product", "save.*Product", "insert.*Product"],
    "class_patterns": ["Product.*Controller", "Product.*Service", "Product.*Repository"],
    "api_patterns": ["/product", "/products", "POST.*product"]
  }
}
```
使用 TodoWrite 建立待辦事項清單
創建工作目錄：.legacy-analysis/domain-{keyword}-{timestamp}/
- keyword：領域關鍵字的英文簡寫（如 product-create）

階段 1: 快速資格檢查與入口點發現

使用 Haiku 代理快速檢查專案並找出入口點：

代理任務：

確認是 Spring Boot 專案（檢查 pom.xml 或 build.gradle）
使用 Grep 搜尋所有搜尋關鍵字，統計匹配數量
識別最可能的入口點（Entry Points）：
- Controller 類別中包含關鍵字的方法
- API 端點（@RequestMapping, @PostMapping, @GetMapping）

搜尋策略（必須限制檔案類型）：

# 搜尋 Controller 中的相關端點（只搜尋 .java）
Grep: pattern="@(Post|Put|Get|Delete)Mapping.*product" glob="*.java"
Grep: pattern="@RequestMapping.*product" glob="*.java"

# 搜尋 Service 中的相關方法（只搜尋 .java）
Grep: pattern="(create|add|save|insert).*Product" glob="*.java"

# 搜尋類別定義（只搜尋 .java）
Grep: pattern="class.*Product.*(Controller|Service|Repository)" glob="*.java"

# 搜尋 MyBatis Mapper 中的相關 SQL（只搜尋 .xml，排除 pom.xml）
Grep: pattern="<(select|insert|update|delete).*product" glob="*.xml"
# 注意：過濾結果時排除 pom.xml

輸出入口點 JSON：

{
  "project_valid": true,
  "total_matches": 45,
  "entry_points": [
    {
      "type": "controller",
      "file": "src/main/java/com/example/controller/ProductController.java",
      "method": "createProduct",
      "http_method": "POST",
      "path": "/api/products",
      "line": 67
    },
    {
      "type": "controller",
      "file": "src/main/java/com/example/controller/ProductController.java",
      "method": "addProduct",
      "http_method": "POST",
      "path": "/api/products/add",
      "line": 112
    }
  ],
  "related_classes": [
    "ProductController",
    "ProductService",
    "ProductServiceImpl",
    "ProductRepository",
    "Product",
    "ProductDTO"
  ]
}

如果匹配數量 = 0，輸出建議並終止：

❌ 找不到與「{領域關鍵字}」相關的程式碼

建議嘗試：
1. 使用不同的關鍵字（如「商品」改為「Product」或「Item」）
2. 確認專案中是否有此功能
3. 使用 /legacy-analyzer:analyze-java 進行全專案掃描

將入口點資訊寫入：.legacy-analysis/domain-{keyword}-{timestamp}/01-entry-points.json

階段 2: 深度調用鏈追蹤

對於每個入口點，啟動一個 Sonnet 代理進行深度追蹤。

如果入口點 <= 3 個：全部並行啟動 如果入口點 > 3 個：只追蹤最重要的 3 個（根據 HTTP 方法優先級：POST > PUT > DELETE > GET）

每個追蹤代理的任務：

從入口點開始，遞歸追蹤完整的調用鏈：

Controller.method()
  ↓ 調用
Service.method()
  ↓ 調用
Repository.method()
  ↓ 操作
Entity

追蹤步驟：

a. 讀取入口 Controller 方法：

使用 Read 讀取 Controller 檔案（.java）
找到目標方法
識別方法內調用的 Service

b. 追蹤 Service 層：

讀取 Service 介面和實現類別（.java）
分析業務邏輯
識別調用的 Repository 和其他 Service

c. 追蹤 Repository 層：

讀取 Repository 介面（.java）
識別自定義查詢方法

如果使用 MyBatis：搜尋對應的 Mapper XML 檔案

# 根據 Repository/Mapper 介面名稱搜尋對應的 XML
Glob: pattern="**/ProductMapper.xml"
# 或搜尋 XML 中的 namespace
Grep: pattern="namespace.*ProductMapper" glob="*.xml"

d. 追蹤 MyBatis Mapper XML（如果存在）：

讀取 Mapper XML 檔案
分析 SQL 語句（select, insert, update, delete）
識別動態 SQL（if, choose, foreach）
記錄 resultMap 和參數映射

e. 分析相關 Entity：

讀取涉及的 Entity 類別（.java）
分析欄位和關聯關係

f. 識別橫切關注點：

@Transactional 事務邊界
異常處理
驗證邏輯（@Valid）
日誌記錄

輸出調用鏈 JSON：

{
  "entry_point": {
    "file": "ProductController.java",
    "method": "createProduct",
    "line": 67
  },
  "call_chain": [
    {
      "level": 0,
      "type": "controller",
      "class": "ProductController",
      "method": "createProduct(ProductDTO)",
      "file": "src/.../ProductController.java",
      "lines": "67-85",
      "annotations": ["@PostMapping", "@Valid"],
      "description": "接收商品建立請求，驗證輸入",
      "calls": ["productService.createProduct"]
    },
    {
      "level": 1,
      "type": "service",
      "class": "ProductServiceImpl",
      "method": "createProduct(ProductDTO)",
      "file": "src/.../ProductServiceImpl.java",
      "lines": "45-78",
      "annotations": ["@Transactional"],
      "description": "核心業務邏輯：檢查商品名稱重複、設定預設值、保存商品",
      "calls": ["productRepository.existsByName", "productRepository.save"],
      "business_rules": [
        "商品名稱不可重複",
        "價格必須大於 0",
        "庫存預設為 0"
      ]
    },
    {
      "level": 2,
      "type": "repository",
      "class": "ProductRepository",
      "method": "save(Product)",
      "file": "src/.../ProductRepository.java",
      "lines": "12",
      "description": "JPA 內建方法，保存 Entity 到資料庫",
      "calls": []
    },
    {
      "level": 2,
      "type": "mybatis-mapper",
      "class": "ProductMapper",
      "method": "insertProduct",
      "file": "src/main/resources/mapper/ProductMapper.xml",
      "lines": "25-35",
      "sql_type": "insert",
      "description": "MyBatis INSERT 語句，將商品資料插入 products 表",
      "sql_snippet": "INSERT INTO products (name, price, stock) VALUES (#{name}, #{price}, #{stock})",
      "dynamic_sql": false,
      "calls": []
    }
  ],
  "mybatis_mappers": [
    {
      "interface": "ProductMapper.java",
      "xml": "src/main/resources/mapper/ProductMapper.xml",
      "statements": [
        {"id": "insertProduct", "type": "insert", "line": 25},
        {"id": "selectByName", "type": "select", "line": 40}
      ]
    }
  ],
  "entities_involved": [
    {
      "class": "Product",
      "file": "src/.../entity/Product.java",
      "table": "products",
      "key_fields": ["id", "name", "price", "stock", "categoryId"]
    },
    {
      "class": "ProductDTO",
      "file": "src/.../dto/ProductDTO.java",
      "purpose": "請求/響應資料傳輸物件"
    }
  ],
  "cross_cutting": {
    "transaction": "@Transactional on ProductServiceImpl.createProduct",
    "validation": "@Valid on request body",
    "exception_handling": "throws ProductAlreadyExistsException"
  }
}

重要規則：

❗ 每個方法引用必須有實際檔案路徑和行號
❗ 使用 Read 驗證每個檔案內容
❗ 如果追蹤到第三方庫（如 JpaRepository），標記為「框架內建」不再深入
❗ 最大追蹤深度：5 層（防止無限遞歸）
❗ 只返回 JSON，不執行 Write 操作
❗ 只讀取 .java 和 .xml 檔案（排除 pom.xml）
❗ MyBatis Mapper XML 通常位於 src/main/resources/mapper/ 或類似目錄

等待所有追蹤代理完成，收集結果
合併所有調用鏈並寫入：.legacy-analysis/domain-{keyword}-{timestamp}/02-call-chains.json

階段 3: 發現提取與評分

從調用鏈中提取發現（Findings）：

將調用鏈轉換為結構化發現，每個發現代表一個重要的知識點：

發現類型：

entry-point：API 入口點
business-logic：業務邏輯
data-operation：資料操作
validation：驗證規則
transaction：事務管理
exception：異常處理
entity：資料模型
mybatis-sql：MyBatis SQL 語句（來自 .xml mapper）
mybatis-dynamic：MyBatis 動態 SQL（if, choose, foreach）

發現格式（與 analyze-java 相容）：

{
  "finding_id": "DOMAIN-001",
  "type": "entry-point",
  "title": "商品建立 API 端點",
  "description": "POST /api/products 端點接收商品建立請求，使用 @Valid 驗證輸入的 ProductDTO",
  "evidence": [
    {
      "file": "src/main/java/com/example/controller/ProductController.java",
      "lines": "67-85",
      "snippet": "@PostMapping\npublic ResponseEntity<Product> createProduct(@Valid @RequestBody ProductDTO dto)"
    }
  ],
  "importance": "high",
  "call_chain_ref": "chain-1"
}

對每個發現啟動 Haiku 代理進行評分（與 analyze-java 相同的評分機制）：

評分維度：
- 證據強度 (40%)：檔案路徑驗證、行號準確性
- 重要性 (30%)：對理解領域邏輯的重要程度
- 完整性 (15%)：描述是否清晰完整
- 準確性 (15%)：技術描述是否正確
輸出格式：
```
{
  "finding_id": "DOMAIN-001",
  "scores": {
    "evidence": 95,
    "importance": 90,
    "completeness": 85,
    "accuracy": 95
  },
  "total_score": 92.25,
  "confidence_level": "very_high"
}
```
⚠️ MANDATORY: 等待所有評分完成，不可跳過
將評分結果寫入：.legacy-analysis/domain-{keyword}-{timestamp}/03-scores.json

階段 4: 過濾與整理

應用過濾規則（與 analyze-java 相同）：
- 保留 total_score >= 75
- evidence < 60 強制丟棄
- accuracy < 50 強制丟棄
- importance >= 90 且 evidence >= 70 例外保留
按調用鏈順序組織發現：
- 將發現按其在調用鏈中的位置排序
- 標記發現之間的關聯關係
寫入結構化資料：.legacy-analysis/domain-{keyword}-{timestamp}/04-structured.json

階段 5: 領域文件生成（分檔策略）

⚠️ 重要：為避免單一文件過大導致 token 限制問題，採用分檔策略

文件撰寫原則（核心守則）

文件目的：幫助工程師/開發者/新人理解現有專案的 domain know-how 與 project design。

必須刪除的內容類型：

❌ 改善建議、優化建議（如「建議實作快取」、「未來可以加入 A/B Testing」）
❌ 效能優化策略（如「平行處理」、「批次查詢」建議）
❌ 測試代碼範例（測試應該在測試檔案本身查看）
❌ 假設性/範例性程式碼（只保留實際程式碼引用）
❌ 「應該」「建議」「優化」「未來」字眼的段落
❌ 監控與告警建議（如「應該實作的監控指標」）

必須保留的內容類型：

✅ 現有程式碼的結構與邏輯說明
✅ 實際的業務規則（從程式碼中提取）
✅ 資料模型與關聯關係
✅ 調用鏈與流程圖
✅ 錯誤訊息對照表（現有的）
✅ 檔案位置速查

程式碼引用原則：

只保留 5-15 行的關鍵邏輯片段
必須標註檔案路徑和行號（如 ProductService.java:45-60）
完整代碼應引導讀者查看原始檔案
禁止假設性或簡化範例程式碼

避免重複原則：

API 端點列表只在 00-INDEX.md
DTO 欄位說明只在 03-data-model.md
業務規則只在 04-business-rules.md
錯誤碼對照只在 04-business-rules.md
常數定義只在 03-data-model.md

依章節分檔生成，每個章節由獨立的 Sonnet 代理生成：

輸入（所有代理共用）：
- 結構化發現 JSON（04-structured.json）
- 調用鏈 JSON（02-call-chains.json）
- 入口點 JSON（01-entry-points.json）
- 使用者原始查詢
文件 1: 索引頁 (00-INDEX.md) - 目標 ~50 行

由主 session 直接生成，內容：
- 領域名稱和簡介（2-3 句話）
- 文件清單與連結
- API 端點總覽表格（唯一出現位置）
- 快速統計
```
# {領域名稱} 領域分析

> 本文件幫助你理解 {領域名稱} 的現有實作，不包含改善建議。

## API 端點總覽

| HTTP 方法 | 路徑 | Controller 方法 | 用途 |
|-----------|------|----------------|------|
| POST | /api/products | createProduct | 建立商品 |
| GET | /api/products/{id} | getProduct | 查詢商品 |

## 文件索引

| 文件 | 說明 | 目標讀者 |
|------|------|----------|
| [01-概述](./01-overview.md) | 領域概念、架構全貌 | 新人、PM |
| [02-調用鏈](./02-call-chains.md) | 程式碼導覽、呼叫路徑 | 開發者 |
| [03-資料模型](./03-data-model.md) | DTO/Entity/Enum 參考 | 開發者 |
| [04-業務規則](./04-business-rules.md) | 業務邏輯、錯誤碼 | 開發者、QA |
| [05-檔案索引](./05-guide.md) | 檔案位置速查 | 開發者 |

## 快速統計

- 入口點: {N} 個
- 調用鏈: {M} 條
- 涉及類別: {K} 個
```
文件 2: 概述 (01-overview.md) - 目標 ~150 行

代理任務：生成領域概述和架構圖

保留內容：
- 簡介（3-5 句話）
- 核心功能列表（bullet points）
- 技術特色（使用了什麼框架/模式）
- 系統架構圖（單一 Mermaid flowchart）
- 核心類別說明表格（類別名、檔案路徑、職責）
刪除內容：
- ❌ 效能考量/優化策略
- ❌ 未來擴展方向
- ❌ 測試策略
- ❌ 詳細 DTO 設計（移到 03-data-model.md）
- ❌ API 端點列表（已在 00-INDEX.md）
- ❌ 多個序列圖（只保留一個最重要的）
Mermaid 圖表限制：
- 只使用一個整體架構 flowchart
- 只保留一個最重要 API 的序列圖
- 序列圖不超過 15 行
文件 3: 調用鏈詳解 (02-call-chains.md) - 目標 ~200 行

代理任務：說明程式碼呼叫路徑

保留內容：
- 調用鏈概覽表格（入口點、涉及類別、主要功能）
- 架構分層說明（Controller → Service → Repository）
- 每條調用鏈的層級結構（精簡版）：
  - 類別和方法名稱
  - 檔案路徑:行號
  - 3-5 句功能說明
  - 重要註解（@Transactional, @Valid）
- 共用元件說明
刪除內容：
- ❌ 效能瓶頸分析
- ❌ 優化策略建議
- ❌ 冗長的程式碼區塊（每個不超過 10 行）
- ❌ 重複的 Kutt API 整合說明（整合至此文件一次）
程式碼片段限制：
- 每個方法只保留關鍵 5-10 行
- 必須標註 檔案名:行號
- 以 // ... 完整實作請見原始檔案 結尾
調用鏈呈現格式（精簡版）：
```
### 調用鏈 1: 建立商品

| 層級 | 類別.方法 | 檔案位置 | 說明 |
|------|----------|----------|------|
| 0 | ProductController.createProduct | ProductController.java:67 | 接收請求 |
| 1 | ProductService.createProduct | ProductServiceImpl.java:45 | 業務邏輯 |
| 2 | ProductRepository.save | ProductRepository.java:12 | 資料存取 |

**關鍵邏輯** (`ProductServiceImpl.java:50-55`):
```java
if (productRepository.existsByName(dto.getName())) {
    throw new ProductAlreadyExistsException();
}
return productRepository.save(product);
// ... 完整實作請見原始檔案
```
```
---

### 文件 4: 資料模型 (03-data-model.md) - 目標 ~200 行

**代理任務**：說明資料結構（唯一來源）

**保留內容**：
- DTO/Entity 關係圖（Mermaid erDiagram）
- Entity 欄位說明表格（類別、欄位、型別、說明）
- DTO 欄位說明表格
- Enum 定義表格
- 常數定義表格（唯一位置）
- 資料流轉說明（簡短）

**刪除內容**：
- ❌ 效能考量
- ❌ 測試資料範例
- ❌ 假設性的表結構
- ❌ 簡化範例 DTO 程式碼

**表格格式範例**：
```markdown
## Entity: Product (`ProductEntity.java:15`)

| 欄位 | 型別 | 對應資料表欄位 | 說明 |
|------|------|---------------|------|
| id | Long | product_id | 主鍵 |
| name | String | product_name | 商品名稱 |
```
文件 5: 業務規則與異常 (04-business-rules.md) - 目標 ~150 行

代理任務：整理現有業務規則（唯一來源）

保留內容：
- 業務規則清單表格（規則、程式碼位置、說明）
- 錯誤碼/錯誤訊息對照表（唯一位置）
- 異常類別列表（類別名、觸發條件、HTTP 狀態碼）
- 驗證邏輯摘要（@Valid 欄位、自定義驗證）
刪除內容：
- ❌ 測試覆蓋建議
- ❌ 效能考量
- ❌ 修改指南
- ❌ 測試 SQL 範例
表格格式範例：
```
## 業務規則

| 規則 | 程式碼位置 | 說明 |
|------|-----------|------|
| 商品名稱不可重複 | ProductServiceImpl.java:48 | 建立前檢查 |
| 價格必須大於 0 | ProductDTO.java:23 | @Min(1) 驗證 |

## 錯誤碼對照

| 錯誤碼 | HTTP 狀態 | 訊息 | 觸發條件 |
|--------|----------|------|----------|
| PRODUCT_001 | 409 | 商品名稱已存在 | 名稱重複 |
```
文件 6: 檔案索引 (05-guide.md) - 目標 ~100 行

代理任務：提供檔案位置速查（最有價值的參考）

保留內容：
- 相關檔案清單（按類型分類）
  - Controllers
  - Services
  - Repositories
  - Entities
  - DTOs
  - Mappers (MyBatis XML)
  - 測試檔案位置（僅列出路徑，不詳述）
- 常見問題列表（僅標題和 1 句說明，不詳述解法）
刪除內容：
- ❌ 如何修改此流程（改善建議）
- ❌ 效能優化建議
- ❌ 測試策略詳述
- ❌ 部署與配置詳述
- ❌ API 測試範例（curl/Postman）
- ❌ 除錯技巧詳述
檔案清單格式：
```
## 相關檔案

### Controllers
- `src/main/java/.../ProductController.java` - 商品 API 入口

### Services
- `src/main/java/.../ProductService.java` - 介面
- `src/main/java/.../ProductServiceImpl.java` - 實作

### Tests
- `src/test/java/.../ProductServiceTest.java`
- `src/test/java/.../ProductControllerTest.java`

## 常見問題

| 問題 | 相關檔案 |
|------|----------|
| 商品建立失敗 | ProductServiceImpl.java:48 |
| 價格驗證錯誤 | ProductDTO.java:23 |
```
撰寫風格（所有文件通用）：
- 使用繁體中文
- 假設讀者不了解此專案
- 優先使用表格呈現結構化資訊
- 所有程式碼引用必須有 檔案名:行號
- 每個文件開頭包含返回索引的連結
- 每個資訊只出現在一個文件中（避免重複）
- 禁止使用「建議」「應該」「優化」「未來」等字眼
並行生成文件：

啟動 4 個 Sonnet 代理並行生成文件 2-5：
- 代理 A: 生成 01-overview.md（目標 ~150 行）
- 代理 B: 生成 02-call-chains.md（目標 ~200 行）
- 代理 C: 生成 03-data-model.md（目標 ~200 行）
- 代理 D: 生成 04-business-rules.md（~150 行）+ 05-guide.md（~100 行）
主 session 同時生成 00-INDEX.md（目標 ~50 行）

預期總行數：約 850 行（相比原本 4000+ 行減少約 80%）

將所有文件寫入：.legacy-analysis/domain-{keyword}-{timestamp}/docs/

docs/
├── 00-INDEX.md           # 索引頁 (~50 行)
├── 01-overview.md        # 概述 (~150 行)
├── 02-call-chains.md     # 調用鏈 (~200 行)
├── 03-data-model.md      # 資料模型 (~200 行)
├── 04-business-rules.md  # 業務規則 (~150 行)
└── 05-guide.md           # 檔案索引 (~100 行)

完成

顯示完成摘要：

╔═══════════════════════════════════════════════════════════╗
║     Legacy Domain Analyzer - 領域分析完成                   ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════╝

🎯 分析領域: {領域關鍵字}

📁 工作目錄: .legacy-analysis/domain-{keyword}-{timestamp}/

📄 生成的文件:
  ├─ 01-entry-points.json      (入口點 {N} 個)
  ├─ 02-call-chains.json       (調用鏈 {M} 條)
  ├─ 03-scores.json            (評分結果)
  ├─ 04-structured.json        (結構化發現 {K} 個)
  └─ docs/                     (領域分析文件 - 精簡版) ⭐
      ├─ 00-INDEX.md           (~50 行) 索引與 API 總覽
      ├─ 01-overview.md        (~150 行) 概述與架構圖
      ├─ 02-call-chains.md     (~200 行) 調用鏈詳解
      ├─ 03-data-model.md      (~200 行) 資料模型
      ├─ 04-business-rules.md  (~150 行) 業務規則
      └─ 05-guide.md           (~100 行) 檔案索引

📊 分析統計:
  - 總執行時間: {X} 分 {Y} 秒
  - 追蹤的調用鏈: {M} 條
  - 文件總行數: ~850 行（精簡版）
  - 平均置信度: {score}

🔗 主要入口點:
  1. POST /api/products → ProductController.createProduct
  2. ...

📖 閱讀指南:
  - 新人/PM: 從 00-INDEX.md → 01-overview.md
  - 開發者: 02-call-chains.md → 03-data-model.md
  - QA: 04-business-rules.md

💡 文件特色:
  - 專注於「理解現有專案」，不含改善建議
  - 每個資訊只出現一次，無重複內容
  - 所有程式碼引用包含檔案路徑和行號
  - 總計約 850 行（相比完整版減少 80%）

重要注意事項

並行執行：
- 階段 2 的追蹤代理（最多 3 個）並行啟動
- 階段 3 的評分代理全部並行啟動
- 階段 5 的文件生成代理（4 個）並行啟動
精簡文件策略：
- 採用 6 個精簡文件（總計 ~850 行）
- 每個文件有明確的目標行數限制
- 禁止「建議」「應該」「優化」「未來」字眼
- 每個資訊只出現在一個文件中（避免重複）
- 程式碼片段限制 5-15 行，引導讀者看原始檔案
與 analyze-java 的互補性：
- 先用 analyze-java-domain 理解特定功能
- 如需全局視角，再用 analyze-java
- 兩者輸出格式相容，可以合併
搜尋策略優化：
- 使用多種關鍵字變體（中英文、駝峰、下劃線）
- 使用正則表達式匹配方法名模式
- 從 Controller 開始追蹤，確保找到完整流程
深度優先 vs 廣度優先：
- 此命令採用深度優先策略
- 完整追蹤一條調用鏈後再追蹤下一條
- 最大深度 5 層，避免過度追蹤
時間估算：
- 階段 1: 約 30 秒（Haiku 快速掃描）
- 階段 2: 約 2-3 分鐘（Sonnet 深度追蹤，最多 3 條鏈）
- 階段 3: 約 10-20 秒（Haiku 評分）
- 階段 4: 約 10 秒（主 session 處理）
- 階段 5: 約 1-2 分鐘（4 個 Sonnet 並行生成精簡文件）
- 總計: 約 4-6 分鐘

/analyze-java-domain

Legacy Java Domain Analyzer

搜尋範圍限制

準備工作

階段 1: 快速資格檢查與入口點發現

階段 2: 深度調用鏈追蹤

階段 3: 發現提取與評分

階段 4: 過濾與整理

階段 5: 領域文件生成（分檔策略）

文件撰寫原則（核心守則）

文件 1: 索引頁 (00-INDEX.md) - 目標 ~50 行

文件 2: 概述 (01-overview.md) - 目標 ~150 行

文件 3: 調用鏈詳解 (02-call-chains.md) - 目標 ~200 行

文件 5: 業務規則與異常 (04-business-rules.md) - 目標 ~150 行

文件 6: 檔案索引 (05-guide.md) - 目標 ~100 行

完成

重要注意事項