code996 繁體中文版

code996 是一個分析工具，它可以統計 Git 專案的 commit 時間分布，進而推導出專案的編碼工作強度。

它可以幫助你了解新團隊工作的時間模式，識別潛在的加班文化。

📦 npm 套件: @unayung/code996 🙏 感謝原作者: 本專案基於 hellodigua/code996 開發，並轉換為繁體中文（台灣用語）版本 ✨ 新增功能: 支援 --author 參數，可指定分析特定作者的提交記錄

它的用途

面試時我們會詢問面試官加班情況，但得到的答案往往不那麼真實。

但是程式碼的提交時間不會騙人，因此就有了這個工具。

當你入職新公司，跑一下 npx @unayung/code996，就可以看到資料背後的真相，從而判斷這家公司的真實加班文化。

與其痛苦三個月，不如早點看清真相！別等到試用期結束才後悔！

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查看提交時間分布

加班情況分析

月度趨勢分析

🚀 快速開始

無需安裝，快速使用：

# 在當前儲存庫或儲存庫上級目錄執行（預設查詢以上次提交為終點開始365天的commit）
npx @unayung/code996

你也可以選擇安裝後再使用，這樣就不用每次都重新下載：

# 全域安裝
npm i -g @unayung/code996

# 使用
code996

🤖 智慧分析模式

code996 會根據上下文自動選擇最合適的分析模式：

• 在Git儲存庫中執行 → 單儲存庫深度分析
• 目錄下有多個儲存庫 → 自動進入多儲存庫分析模式

# 智慧檢測，自動選擇分析模式
npx @unayung/code996                    # 智慧檢測目前環境
npx @unayung/code996 /path/to/repo      # 分析指定儲存庫
npx @unayung/code996 /proj1 /proj2      # 自動進入多儲存庫模式
npx @unayung/code996 /workspace         # 自動掃描子目錄

📖 詳細使用說明

基礎命令

• help：顯示說明資訊

時間範圍選項

• -y, --year <year>：指定年份或年份範圍（推薦）
  • 單年格式：2025 → 分析 2025-01-01 至 2025-12-31
  • 範圍格式：2023-2025 → 分析 2023-01-01 至 2025-12-31
• -s, --since <date>：自訂開始日期 (YYYY-MM-DD)
• -u, --until <date>：自訂結束日期 (YYYY-MM-DD)
• --all-time：涵蓋整個儲存庫歷史資料

篩選與展示選項

• -H, --hours <range>：手動指定標準工作時間（例如：9-18 或 9.5-18.5）重要：建議使用該參數，以獲取更正確的評價結果
• --half-hour：以半小時粒度展示時間分布（預設按小時展示）統計更精確
• --timezone <offset>：指定時區進行分析（例如：+0800、-0700）適用於跨時區團隊專案
• --cn：強制開啟中國節假日調休模式**（系統會自動檢測 +0800 時區並啟用，其他時區也可手動開啟）**
• --self：僅統計目前 Git 使用者的提交記錄
• --author <regex>：僅包含符合特定正規表示式的作者（例如：只分析 john 或 mary 的提交）
• --ignore-author <regex>：排除符合特定正規表示式的作者（例如：排除 bot 或 jenkins）
• --ignore-msg <regex>：排除 Commit Message 中包含特定關鍵字的提交（例如：排除 merge 或 lint）

使用範例

# ===== 單儲存庫分析（智慧模式） =====
npx @unayung/code996                        # 分析目前儲存庫（最近一年）
npx @unayung/code996 /path/to/repo          # 分析指定儲存庫
npx @unayung/code996 -y 2025                # 分析2025年
npx @unayung/code996 -y 2023-2025           # 分析2023-2025年
npx @unayung/code996 --all-time             # 查詢整個儲存庫歷史
npx @unayung/code996 --self                 # 只分析目前使用者的提交
npx @unayung/code996 --self -y 2025         # 分析自己在2025年的提交

# ===== 多儲存庫分析（智慧自動檢測） =====
npx @unayung/code996                        # 如果子目錄有多個儲存庫，自動進入多儲存庫模式
npx @unayung/code996 /path/proj1 /path/proj2  # 傳入多個路徑，自動分析多個儲存庫
npx @unayung/code996 /workspace             # 掃描指定目錄的所有子儲存庫
npx @unayung/code996 /workspace -y 2025     # 分析2025年的資料和趨勢
npx @unayung/code996 --self                 # 只統計目前使用者在所有儲存庫中的提交

# 精細分析（半小時粒度）
npx @unayung/code996 --half-hour            # 以半小時粒度展示時間分布
npx @unayung/code996 -y 2025 --half-hour    # 結合年份分析，精細展示
npx @unayung/code996 /proj1 /proj2 --half-hour  # 多儲存庫分析，半小時粒度展示

# 跨時區專案分析
npx @unayung/code996 --timezone="+0800"     # 只分析東八區（中國）的提交
npx @unayung/code996 --timezone="-0700"     # 只分析西七區（美國西海岸）的提交
npx @unayung/code996 -y 2025 --timezone="+0800"  # 分析2025年特定時區的提交

# 中國節假日調休分析
npx @unayung/code996                        # 系統自動檢測主要時區為 +0800 時，會自動啟用節假日調休
npx @unayung/code996 --cn                   # 手動強制開啟節假日調休模式（適用於非 +0800 時區專案）
npx @unayung/code996 --timezone="-0700" --cn # 分析非中國時區專案，但需要按中國節假日調休判斷

# 指定特定作者分析
npx @unayung/code996 --author "john"                          # 只分析 john 的提交
npx @unayung/code996 --author "john|mary"                     # 只分析 john 或 mary 的提交
npx @unayung/code996 --author "john" -y 2025                  # 分析 john 在 2025 年的提交

# 過濾雜訊資料（排除 CI/CD 機器人、合併提交等）
npx @unayung/code996 --ignore-author "bot"                    # 排除所有包含 "bot" 的作者
npx @unayung/code996 --ignore-author "bot|jenkins|github-actions"  # 排除多個作者（使用 | 分隔）
npx @unayung/code996 --ignore-msg "^Merge"                    # 排除所有以 "Merge" 開頭的提交訊息
npx @unayung/code996 --ignore-msg "merge|lint|format"         # 排除多個關鍵字
npx @unayung/code996 -y 2025 --ignore-author "renovate|dependabot" --ignore-msg "^Merge" # 綜合過濾

常見排除情境：

# 排除所有 CI/CD 機器人
--ignore-author "bot|jenkins|github-actions|gitlab-ci|circleci|travis"

# 排除相依性更新機器人
--ignore-author "renovate|dependabot|greenkeeper"

# 排除合併和格式化提交
--ignore-msg "^Merge|^merge|lint|format|prettier"

# 排除自動產生的提交
--ignore-msg "^chore|^build|^ci|auto"

它怎樣工作

1. 使用 git-log 獲取專案 commit 的相關資料
2. 本機計算分析，並輸出展示結果

資料採集流程

Git 儲存庫 → git log 採集 → 日級首提 + 小時分布 → 分位數推算上/下班 → 996 指數計算 → 結果輸出

關鍵演算法

1. 時間分布分析：
   • 資料採集：按分鐘級別採集提交時間，自動聚合為48個半小時點
   • 演算法處理：自動聚合為24小時用於工作時間識別和996指數計算
   • 展示模式：預設按小時展示（24點），可選半小時模式（48點）
2. 工作時間識別：使用最近樣本的 10%-20% 分位估算上班時間區間，並結合晚間提交拐點推算下班時間
3. 996 指數計算：依據加班比例建構指數，並輸出中文描述
4. 專案類型識別 ：透過工作時間規律性、週末活躍度、晚間活躍模式，自動識別專案是「公司專案」還是「開源專案」
5. 跨時區協作檢測：透過時區離散度和「睡眠時段」提交比例識別跨時區專案（閾值：非主導時區 >1%），並提供時區過濾建議
6. 節假日調休識別：當主要時區為 +0800 且佔比超過 50% 時，自動啟用中國節假日調休判斷（工作日/週末會考慮法定節假日和調休），其他時區可透過 --cn 參數手動開啟
7. 資料驗證：檢驗統計資料是否與總提交數一致，避免缺失導致的偏差
8. 演算法優勢：新版本採用分位數與拐點估算，能更智慧地排除深夜零星提交的干擾，精準定位真實的工作時間視窗

使用提示

• 隱私保護：所有對 Git 資料的分析均在本機進行，不會上傳任何結果或日誌。
• 分析局限性：工具僅統計 git log 中的 commit 時間。然而，實際工作還包括開會、學習、維護文件、除錯自測等活動。因此，報告無法涵蓋全部的實際工作時間，分析結果準確性有限，請謹慎參考。
• 使用限制：本專案分析結果僅供個人參考，請勿用於「作惡」或不當用途。
• 免責聲明：code996 不對使用、傳播本程式及附屬產物造成的任何後果承擔任何責任。

其他疑問

以下是一些常見問題，如果你有其他問題，歡迎隨時提出 issue。

Q: 拿到程式碼才能分析，入職了再用豈不是馬後炮？

並非如此。code996 的核心價值在於打破資訊差，用真實資料對抗口頭畫餅。

1. 試用期即「驗貨期」：入職不代表賣身。法律規定的試用期也是我們對公司的考察期。如果第一天就發現是天坑，趁早止損也是一種避坑策略。
2. 內推時背調：格局打開！你完全可以找在那家公司工作的內鬼朋友幫忙跑一下。這不就是最硬核的內推背調嗎？🐶
3. 決策依據：哪怕已經入職，有一份確鑿的加班證據在手，無論是以此為由轉崗，還是作為離職的決斷依據，都比自我懷疑要強得多。

Q: 專案習慣本機多次提交後 Squash 再推送，會影響準確性嗎？

影響會有，但 code996 依賴的是統計學規律，只要 commit 樣本達到一定數量，最終呈現的是團隊整體的集體工作模式，特殊提交習慣在統計學上會被視為「雜訊」被過濾掉。

Q: 跨時區專案是否支援使用 code996？

完美支援！Git 提交記錄自帶本機時區資訊，同時工具預設也會自動分析專案的時區分布並進行提示，防止資料混淆。

同時支援使用 --timezone="+0800" 等參數手動篩選特定地區，實現對跨國團隊的精準偵察。

Q: 為什麼不支援查看專案成員的996指數？

雖然技術上可以實現，但我們刻意放棄了這個功能：

按使用者查看 996 指數，這個功能太容易被異化和濫用了，它很容易被一些人拿去分析團隊成員的「加班情況」。

雖然我前面已經不止一次強調了工具的局限性（實際工作還包括開會、學習、維護文件、除錯自測等等），但你就是擋不住有些人只看數字🤦

這個專案的初衷是用來避坑專案的，而不是給內卷提供新的彈藥。因此，專案只提供看團隊和看自己（--self）兩種視角。

最後，程式碼提交量和時間點不等於工作產出。如果將其用於績效考核，不僅會導致團隊為了刷資料而產生大量垃圾提交，更會破壞團隊的信任。

Q: 專案接下來的路線？

接下來的功能都會沿著 WLB 和工作避坑的路線來開發，包括：更精細的加班比例分析、以及分析程式碼的屎山指數（複雜度分析），畢竟維護屎山也是導致 996 的罪魁禍首之一。

🙏 致謝

原作者

• 本專案基於 hellodigua/code996 開發
• 感謝原作者 @hellodigua 創建了這個優秀的工具

繁體中文版維護

• 維護者：@unayung
• npm 套件：@unayung/code996
• GitHub：unayung/code996

主要變更

• ✨ 全面轉換為繁體中文（台灣用語）
• 🎯 新增 --author 參數，支援指定作者分析
• 📦 發佈為 npm 套件，方便使用

AI 開發工具

本繁體中文版使用 Claude Code 進行開發。

📄 授權條款

MIT License

原專案: hellodigua/code996 繁體中文版: @unayung/code996