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。
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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。
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。
工具能力
analyze
分析代码质量并生成评分报告。
ai-review
对最差评分的文件运行 AI 代码审查。
安装接入
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"
}
}
}
选型与风险
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。
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。
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完整支持