🌳🌲 TreeOfThought + TreeFarm（融合版）

一个包，两个技能，两级触发链。
思维树负责「怎么想」（多分支深度推理），树场负责「读哪些、怎么省」（大项目代码分析省 token）。
装一次 = 两个技能全部到位，不用再分别找两个包。

零依赖 纯 Python + Node Apache 2.0 多语言 适配 Claude / Qwen / Cursor / Windsurf / Gemini CLI

★ 先看实测战绩（2026-09-07 更新，v4.9.8）

🏆 最新战绩（2026-09-07，v4.9.8）：C/C++ 函数级分析上线——函数提取/调用图/类继承/
复杂度/死代码/跨文件基因/安全规则全覆盖（此前 C/C++ 仅 import 级正则）。十轮攻坚实测：
模型加持相对提升 400%（cproj 0.4→2 信号、psutil 7.6→38 信号，远超 200% 目标）；
误报治理 150 系统头文件 0 误报；tornado 6.1 金标准 0/100 A 保持；499 测试全绿。

历史战绩（2026-09-06，v4.9.6/7）：OWASP 对抗靶场 11 样例——应报 8 全中、对照 3 全不报；
BugsInPy tornado 8 bug 功能全开 8/8 定位根因（静态规则 3/8 结构型 100% + 思维树兜底语义型）。

历史战绩（2026-08-08，v3.0 已更新）：真实 APK 项目实测（自动点击器 2.0.12.31，21MB / 9,187 个 Java 文件）：

规模越大越省：50 文件省 95.6% / 100 文件省 96.3% / 500+ 文件省 96.9%

📌 97.9% 的对比基准：AI 傻读全量源码（10 万+ 文件级上下文直接喂给大模型）
vs 树场简报（按需裁剪后的上下文）。对比的是"给 AI 的输入量"，不是"开发者手动查代码"的
场景——后者感知的节省约 30~50%。这个数字用于说明输入量级差，不承诺具体省多少钱。

诚实边界：小项目（几个小文件）别开树场，直接读更划算。树场为「大项目 + 多轮排查」而生。

📑 目录

• 两级触发链（最重要，先看这个！）
• 文件夹说明
• 安装（按 agent 选一个）
• 快速验证
• 与原版的关系
• 常见问题
• 全部功能一览
• 战绩（实测数据）
• 出处

🎯 两级触发链（最重要，先看这个！）

两个技能默认全部关闭，绝不自动触发。触发顺序是严格的两级状态机：

🔑 关键：只说「开启思维树」= 只用思维树，树场不会自动开；
两个都要，就按顺序说两句话。新会话一切归零，从不打扰日常使用。

📦 文件夹说明

TreeOfThought+TreeFarm(融合版)/
├── install.sh                  # ★ 一键装两个技能（推荐）
├── README.md                   # 本文档
├── 功能介绍与使用教程.txt       # 图文教程（含省 token 实测数据）
├── 粘贴用.txt                  # 聊天场景快速粘贴（精简版）
├── 纯提示词版.md               # ★ 聊天 AI 完整提示词（思维树+树场合并版）
├── tree-of-thought/            # ★ 技能 1：思维树 v3.1（Agent Skills 标准格式，含自动检测）
│   ├── SKILL.md                #   真搜索算法版协议（beam/bfs/dfs + 评分 + 剪枝 + 回溯）
│   └── scripts/
│       ├── tree-search.js      #   ★ 树搜索管理器（零依赖 Node，v3 新增）
│       ├── render-tree.js      #   推理 JSON / 搜索状态 → 文字符号树（含状态徽章）
│       └── test_tree_search.js #   树搜索 14 个测试（node test_tree_search.js）
├── tree-farm/                  # ★ 技能 2：树场 v4.9.8（Agent Skills 标准格式）
│   ├── SKILL.md                #   两级状态机 + 树场工作流（v4.9.8 同步）
│   └── scripts/
│       ├── tree_farm.py        #   树场引擎 v4.9.8 入口（纯 Python 标准库，SQLite 存储）
│       ├── treefarm/           #   ★ 多模块包（common/parser/storage/config/analysis/core/cli/sandbox/spec）
│       ├── tests/              #   499 个 unittest 测试（python3 -m unittest discover -s tests）
│       └── apk_analyze.sh      #   APK 一条龙脚本（反编译 → 树场）
└── examples/
    ├── 完整输出示例.md          # 思维树文字树效果（完整/紧凑/ASCII）
    ├── 示例输出.txt             # 树场引擎输出示例
    └── demo_project/           # 树场演示项目（跑 --brief 看效果）

🚀 安装（按 agent 选一个）

方法 A：一键安装（推荐，装两个技能）

bash install.sh                # 装到本机所有已装 agent（用户级）
bash install.sh /你的项目目录   # 顺便装到项目级

装完**重启 agent（新开会话）**生效。

方法 B：手动复制

以 Qwen Code 为例（其他 agent 同理，看下表）：

mkdir -p ~/.qwen/skills
cp -r "tree-of-thought" ~/.qwen/skills/
cp -r "tree-farm" ~/.qwen/skills/

方法 C：纯聊天 AI（ChatGPT / 豆包 / Kimi / DeepSeek / 元宝 / 文心等）

没有技能文件系统 → 打开 纯提示词版.md，把虚线框里的内容整体复制：

• 有「自定义指令/人设」功能 → 粘贴进去，一劳永逸
• 没有 → 粘贴到新对话第一条消息，后面正常提问

🧪 快速验证

# 思维树：渲染一棵演示文字树（有 node 的环境）
node tree-of-thought/scripts/render-tree.js --demo

# 思维树 v3：真搜索演示（初始化一棵束搜索树）
node tree-of-thought/scripts/tree-search.js init --strategy beam --beam 3 --depth 2 "测试问题"

# 树场：给演示项目做体检（自动建基因库，SQLite）
python3 tree-farm/scripts/tree_farm.py examples/demo_project

# 树场：AI 工作简报（省 token 核心）
python3 tree-farm/scripts/tree_farm.py examples/demo_project --brief

# 跑全部测试（Python 499 个 + Node 14 个）
python3 -m unittest discover -s tree-farm/scripts/tests
node tree-of-thought/scripts/test_tree_search.js

# 树场代码分析（v3.1：5 大分析命令全部试一遍）
python3 tree-farm/scripts/tree_farm.py examples/demo_project --dead-code
python3 tree-farm/scripts/tree_farm.py examples/demo_project --circular-deps
python3 tree-farm/scripts/tree_farm.py examples/demo_project --impact examples/demo_project/main.py
python3 tree-farm/scripts/tree_farm.py examples/demo_project --complexity
python3 tree-farm/scripts/tree_farm.py examples/demo_project --architecture

全部正常输出即安装成功。两个技能均零依赖（Node ≥ 12 / Python 3.8+）。

🔁 与原版的关系

❓ 常见问题

Q：装了没反应？
A：检查文件夹名必须是 tree-of-thought / tree-farm（与 SKILL.md 的 name 一致），
SKILL.md 在文件夹根目录，然后重启 agent 会话。

Q：两个技能会打架吗？
A：不会。思维树管「怎么想」，树场管「读哪些」，各自独立开关、独立状态机。
开启思维树后遇到复杂问题用思维树；再开深度思考模式后分析大项目才用树场。

Q：只想用一个技能怎么办？
A：随便。只装 tree-of-thought/ 或只装 tree-farm/ 都可以独立工作；
融合版是"全都要"的选择，不是强制绑定。

Q：怎么调整思维树强度？
A：一句话自定义：用思维树 3 分支 1 轮、思维树束宽 6、思维树 dfs（深度优先）、思维树恢复默认（beam · 束宽 4 · 深度 3）。

Q：思维树 v3 的「真搜索」和普通多角度分析有什么区别？
A：普通分析是"列几个角度然后总结"；v3 搜索是算法骨架：分支要四维评分（证据/相关/新颖/可验证）、
低分剪枝、死路回溯、状态管理（有终端环境由 tree-search.js 自动维护）。评分和剪枝让 token 花在
最值得的分支上，回溯证明"这条路试过为什么不行"——这是专业 ToT 工具的标准做法。

Q：树场什么时候用最划算？
A：大项目 + 多轮排查（实测 21MB APK 省 97.9% token）。小项目（几个文件）直接读更划算，别开树场。

✨ 全部功能一览

🌲 思维树 TreeOfThought v3.1（管「怎么想」，含自动检测）

🌳 树场 TreeFarm v4.9.8（管「读哪些、怎么省」）

🏆 Grader 化（v4.7 新增：从「扫 bug」到「评估好坏 + 指导下一步」）

v4 深度代码检测（v4.4 新增三大检测 + 沙箱，v4.5 AST 精确重写）

📚 文档体系（v3.7 新增）：详细文档在 docs/ ——
用户手册 · API 文档 · 最佳实践 ·
贡献指南 · 架构设计 · FAQ ·
多语言示例项目

🏆 战绩（实测数据，2026-08-08）

★ 真实 APK 项目实测（自动点击器 2.0.12.31，21MB）

jadx 反编译 → 9,187 个 Java 文件 / 47MB 源码
AI 傻读全量:   约 1,232.6 万 tokens
树场简报:      约 26.2 万 tokens
第一轮节省:    ★ 97.9% ★
基因库:        57,919 条（建库仅 2 分钟）
语义搜索:      「accessibility」5 秒直达核心文件 MyAccessibility.java

★ 规模模拟曲线（每文件约 2,000 字符）

★ 诚实边界（不吹牛）

小项目实测（8 个小文件，全量仅 188 tokens）：简报反而贵 112.8%——固定开销没摊薄。
树场为「大项目 + 多轮排查」而生；小项目/一次性任务直接读，别开树场。

★ 实测抓出并修复的 11 个 Bug（v2 六个 + v3 四个 + v3.1 一个）

1. 垃圾箱失败计数跨进程丢失 → trash.json 持久化
2. gene_bank.json v1→v2 格式不兼容崩溃 → 双格式兼容
3. 搜索结果重复 → 按文件保留最高分去重
4. LLM 网络黑洞超时 → 60s 超时 + 友好提示
5. 基因查重 O(n²) → O(1) 哈希索引
6. 小树过滤 O(n×m) → O(1) 双向索引
7. 非 Python 文件模块名截断（a.js→a.）→ 多语言被引用索引失效（v3 修复）
8. 基因 id 用 hash() 跨会话不稳定 → sha1 稳定哈希（v3 修复）
9. 文件删除后基因悬空 → 删除级联回收 + 重命名指纹检测（v3 修复）
10. 迁移后首次运行全量误判 → 指纹比较加旧数据保护（v3 修复）
11. 架构分层被绝对路径污染（/storage 误命中数据层）→ 改相对路径匹配（v3.1 修复）

📜 出处

• 思维树：由 Operit 平台 TreeOfThought 插件（约 4000 行 JS）移植，弱信号检测为原创增量；
  v3.0 升级为真搜索算法版（beam/bfs/dfs + 评分 + 剪枝 + 回溯，对标专业 ToT 实现）
• 树场：2026-08-08 一晚独立设计实现（v1.0 → v2.1），实测省 97.9% token；
  v3.0 升级函数级分析 + SQLite 存储 + 真增量更新（2026-08-09）；
  v3.1 移植 5 大代码分析（死代码/循环依赖/影响/复杂度/架构）+ 中文命令 + 71 个测试 + GitHub Actions CI