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Fuck-U-Code

社区

糟糕代码无处遁形——评估代码的“遗留混乱程度”并生成美观报告。

查看安装方法 ↓ 横向对比 GitHub 源仓库 ↗

分类: 开发工具第 308 / 438
Stars: ★ 7.3k 非常热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Node.js
凭据: 可选 API Key
许可证: MIT
最近提交: 34 天前
工具数: 2

45FMRS · D

fuck-u-code 是一个功能丰富的代码质量分析工具，支持多种语言和 AI 审查。它适合喜欢幽默风格并希望快速了解代码质量的开发者。但需要注意 AI 审查的数据隐私风险，以及其非正式的语气不适合所有团队。

最强项 · 安装易用性 12/20 最弱项 · 可靠性 5/20

可靠性

5/20

安全与权限

7/20

维护活跃度

10/20

文档质量

11/20

安装易用性

12/20

查看各项评分依据

可靠性 5/20: 仅根据 README 和仓库元数据进行静态审查，未提供 MCP 服务端源码、manifest、测试或 CI 证据。README 声称提供 analyze 和 ai-review 两个 MCP 工具，并给出 MCP 安装方式，但这些路径无法被验证；npx 示例使用 eff-u-code-mcp 包名，而安装命令使用 eff-u-code，存在潜在的包名/命令不一致。由于缺少可复现的执行证据，且静态校准要求不能给予高于 12 分，故给予 5 分。
安全与权限 7/20: README 未显示恶意行为或真实密钥示例，也明确区分了本地离线分析与 AI 审查需要外部 API，这属于正面信息。但服务端源码缺失，无法确认文件系统访问边界、API 密钥在配置文件中的权限保护、MCP 工具的确认机制或数据发送范围是否受控；uninstall 命令会删除全局配置、MCP 条目和 npm 包，但没有看到危险操作的显式确认流程。因权限最小化、确认和范围披露证据不足而扣分，给予 7 分。
维护活跃度 10/20: 仓库未归档，具有 MIT 许可证，Stars 数量只是发现信号不算加分项。README 提供了更新和卸载命令，说明项目仍在维护。但没有提交历史、版本发布记录、依赖更新策略或安全响应渠道，存在治理和版本化空白，符合 10 分档‘活跃但治理/版本化有缺口’。
文档质量 11/20: README 覆盖安装、CLI 用法、AI 配置、配置文件示例、MCP 安装和客户端 JSON 示例，结构清晰。但 MCP 工具的具体参数、调用限制、错误处理和故障排查缺失；没有独立的 MCP 文档层，也未提供可验证的源码级文档依据。文档可用但有隐藏假设和排查缺口，故给予 11 分。
安装易用性 12/20: README 给出了全局安装、mcp-install 自动化配置、Claude/Cursor 的 JSON 示例，以及 npx 免全局安装方式，步骤相对简单。但因为没有源码或实际运行验证，静态校准将 setup 限制在 15 分以下；且 eff-u-code 与 eff-u-code-mcp 的包名差异、平台兼容性细节未说明，因此给予 12 分。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-07

查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么读取本地文件访问网络

适合谁

开发者和团队希望快速了解项目代码质量现状。
使用 AI 编程助手（如 Claude Code）希望自动化代码审查。
需要多语言支持（14 种编程语言）的代码分析工具。
偏好幽默尖锐反馈的开发者。

不适合谁

希望进行严格、专业、无情感色彩代码审查的团队。
需要深度定制分析规则（如自定义指标）的企业级用户。
需要集中式管理大规模代码库的组织，可能需要更强大的企业工具。
对工具名称敏感或希望避免粗俗用语的场合。

所需权限

读取代码文件的文件系统权限（用于分析）。
可选：访问外部 AI API（如 OpenAI、Anthropic）以进行 AI 审查。
写入配置文件（~/.fuckucoderc.json）和可能的 MCP 配置文件（如 .mcp.json）。
网络访问（如果需要更新或使用外部 API）。

风险与副作用

AI 审查功能需要将代码片段发送到外部服务（如 OpenAI），可能涉及隐私问题。
分析结果可能包含误报或遗漏，不应作为唯一的质量评估标准。
工具名称和反馈风格可能不专业，不适合正式场合。
配置错误可能导致 MCP 服务器无法启动。

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js

OPENAI_API_KEY 可选密钥 OpenAI 或兼容 API 的密钥，仅在 ai-review 使用 openai 提供商时需要，从 OpenAI 平台获取。

ANTHROPIC_API_KEY 可选密钥 Anthropic API 密钥，仅在 ai-review 使用 anthropic 提供商时需要，从 Anthropic 控制台获取。

DEEPSEEK_API_KEY 可选密钥 DeepSeek API 密钥，仅在 ai-review 使用 deepseek 提供商时需要，从 DeepSeek 平台获取。

GEMINI_API_KEY 可选密钥 Gemini API 密钥，仅在 ai-review 使用 gemini 提供商时需要，从 Google AI Studio 获取。

其他可选配置项（3 个）

OPENAI_BASE_URL 可选可选的自定义 OpenAI 兼容 API 端点。

OPENAI_MODEL 可选可选，指定默认模型名。

OLLAMA_HOST 可选可选，本地 Ollama 服务地址，使用 ollama 提供商进行本地审查时设置。

全局安装：npm install -g eff-u-code。然后自动配置 MCP：fuck-u-code mcp-install（交互式）或指定客户端：fuck-u-code mcp-install claude / cursor。手动配置时，在客户端配置文件中添加如 mcpServers 的条目。例如在 Claude Code 的 ~/.claude.json 或项目 .mcp.json 中添加 {"mcpServers":{"fuck-u-code":{"command":"fuck-u-code-mcp"}}}。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "fuck-u-code": {
      "command": "fuck-u-code-mcp"
    }
  }
}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "fuck-u-code": {
      "command": "fuck-u-code-mcp"
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add fuck-u-code -- fuck-u-code-mcp

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在客户端工具列表中应能看到 analyze 和 ai-review 两个工具；发起一次“分析当前目录代码质量”的请求，若返回评分报告即证明连接成功。

常见排障

确保已全局安装 eff-u-code（npm install -g eff-u-code）。
运行 `fuck-u-code --version` 验证安装。
运行 `fuck-u-code mcp-install` 重新配置 MCP。
检查配置文件（~/.fuckucoderc.json）是否存在语法错误。
尝试使用 npx 方式运行：配置中设置 command 为 "npx"，args 为 ["-y", "eff-u-code-mcp"]。
使用 `fuck-u-code config show` 查看当前配置。

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

分析当前项目的代码质量并给出评分报告
列出这个项目里最糟糕的 10 个文件
对得分最差的 5 个文件运行 AI 代码审查
用中文输出代码分析报告

工具能力 2

analyze 只读

分析代码质量并生成评分报告。

ai-review 只读

对最差评分的文件运行 AI 代码审查。

使用场景

快速评估整个代码库的质量，找出最需要改进的文件。

作为 CI 的一部分，自动生成代码质量报告。

在 IDE 或 AI 工具中直接调用，进行代码质量审查。

使用 AI 模型对最差文件进行深入审查，获得改进建议。

支持客户端

Claude Desktop

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

fuck-u-code 是一个代码质量分析工具，旨在以尖锐但幽默的反馈揭示糟糕的代码质量。它通过 AST 解析（tree-sitter）进行准确的语法分析，支持 14 种编程语言，并执行七项质量检查：复杂度、大小、注释、错误处理、命名、重复和结构。提供 0-100 的总体评分（越高越好）和每个文件的 Shit-Gas 指数（越高越差）。支持 AI 代码审查（兼容 OpenAI / Anthropic / DeepSeek / Gemini / Ollama），多种输出格式（彩色终端、Markdown、JSON、HTML），以及国际化（英、中、俄）。作为 MCP 服务器，可被 Claude Code、Cursor、Windsurf 等 AI 工具调用。代码分析完全离线进行，不会泄露代码。