CRCT的高效依赖跟踪系统
针对传统方式难以管理的大规模代码依赖关系，CRCT提供全自动的解决方案：
Technical Principles：通过RLE（Run-Length Encoding）压缩算法，将依赖关系数据量减少90%，同时保持完整的关联信息。
Operation Guide::
- 初始化依赖图：在项目根目录执行
python cline_utils/dependency_system/dependency_processor.py --init - 动态更新：开发过程中修改
dependency_tracker.md记录新增依赖关系 - 可视化检查：使用
--graph参数生成依赖关系图python dependency_processor.py --graph=module_relations.html
advanced skill::
- exist
doc_tracker.md中建立文档与代码的交叉引用 - 为关键模块设置依赖监控阈值，超过复杂度时自动告警
- 定期运行
--optimize参数压缩依赖数据
This answer comes from the articleCRCT: Recursively Decompose Large Code Tasks and Persistently Save Project StateThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化大型代码库的模块依赖管理效率？
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