code996

code996

code996 是一个分析工具，它可以统计 Git 项目的 commit 时间分布，进而推导出项目的编码工作强度。

它可以帮助你了解新团队工作的时间模式，识别潜在的加班文化。

该项目为 Node.js 新版本，功能更强大，旧版已迁移至 code996-web。

它的用途

面试时我们会询问面试官加班情况，但得到的答案有时不那么真实。但是代码的提交时间不会骗人，因此就有了这个工具。

当你入职新公司，跑一下 npx code996，就可以看到数据背后的真相，从而判断这家公司的真实加班文化。

与其痛苦三个月，不如早点看清真相！别等到试用期结束才后悔！

功能特性

• 📊 996 指数：将复杂的加班情况转化为直观数值，一眼看穿项目卷度
• 🕰️ 智能工时推演：采用分位数与拐点检测算法，精准还原团队真实的上下班时间窗口
• 📈 月度趋势追踪：通过趋势识别项目是“越来越卷”还是“趋于平稳”
• 📅 多维度加班画像：全方位分析，不仅识别工作日/周末加班高峰，还能识别团队成员的加班比例
• 📦 多仓库横向对比：支持一键扫描并分析文件夹下的多个仓库，自动生成对比
• 🌍 跨时区检测能力：自动识别时区分布，支持指定时区精准分析
• 🇨🇳 节假日调休支持：内置国内节假日调休逻辑，精准剔除调休干扰
• 🔒 隐私安全无忧：纯本地运行，基于 git log 进行离线分析

预览

查看核心结果

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查看提交时间分布

加班情况分析

月度趋势分析

团队工作模式分析

🚀 快速开始

无需安装，快速使用：

# 在当前仓库或仓库上级目录运行（默认查询以上次提交为终点开始365天的commit）
npx code996

你也可以选择安装后再使用，这样就不用每次都重新下载：

# 全局安装
npm i -g code996

# 使用
code996

🤖 智能分析模式

code996 会根据上下文自动选择最合适的分析模式：

• 在Git仓库中运行 → 单仓库深度分析
• 目录下有多个仓库 → 自动进入多仓库分析模式

# 智能检测，自动选择分析模式
code996                    # 智能检测当前环境
code996 /path/to/repo      # 分析指定仓库
code996 /proj1 /proj2      # 自动进入多仓库模式
code996 /workspace         # 自动扫描子目录

📖 详细使用说明

基础命令

• help：显示帮助信息

时间范围选项

• -y, --year <year>：指定年份或年份范围（推荐）
  • 单年格式：2025 → 分析 2025-01-01 至 2025-12-31
  • 范围格式：2023-2025 → 分析 2023-01-01 至 2025-12-31
• -s, --since <date>：自定义开始日期 (YYYY-MM-DD)
• -u, --until <date>：自定义结束日期 (YYYY-MM-DD)
• --all-time：覆盖整个仓库历史数据

筛选与展示选项

• -H, --hours <range>：手动指定标准工作时间（例如：9-18 或 9.5-18.5）重要：建议使用该参数，以获取更正确的评价结果
• --half-hour：以半小时粒度展示时间分布（默认按小时展示）统计更精确
• --timezone <offset>：指定时区进行分析（例如：+0800、-0700）适用于跨时区团队项目
• --cn：强制开启中国节假日调休模式**（系统会自动检测 +0800 时区并启用，其他时区也可手动开启）**
• --self：仅统计当前 Git 用户的提交记录
• --ignore-author <regex>：排除匹配特定正则表达式的作者（例如：排除 bot 或 jenkins）
• --ignore-msg <regex>：排除 Commit Message 中包含特定关键词的提交（例如：排除 merge 或 lint）

使用示例

# ===== 单仓库分析（智能模式） =====
code996                        # 分析当前仓库（最近一年）
code996 /path/to/repo          # 分析指定仓库
code996 -y 2025                # 分析2025年
code996 -y 2023-2025           # 分析2023-2025年
code996 --all-time             # 查询整个仓库历史
code996 --self                 # 只分析当前用户的提交
code996 --self -y 2025         # 分析自己在2025年的提交

# ===== 多仓库分析（智能自动检测） =====
code996                        # 如果子目录有多个仓库，自动进入多仓库模式
code996 /path/proj1 /path/proj2  # 传入多个路径，自动分析多个仓库
code996 /workspace             # 扫描指定目录的所有子仓库
code996 /workspace -y 2025     # 分析2025年的数据和趋势
code996 --self                 # 只统计当前用户在所有仓库中的提交

# 精细分析（半小时粒度）
code996 --half-hour            # 以半小时粒度展示时间分布
code996 -y 2025 --half-hour    # 结合年份分析，精细展示
code996 /proj1 /proj2 --half-hour  # 多仓库分析，半小时粒度展示

# 跨时区项目分析
code996 --timezone="+0800"     # 只分析东八区（中国）的提交
code996 --timezone="-0700"     # 只分析西七区（美国西海岸）的提交
code996 -y 2025 --timezone="+0800"  # 分析2025年特定时区的提交

# 中国节假日调休分析
code996                        # 系统自动检测主要时区为 +0800 时，会自动启用节假日调休
code996 --cn                   # 手动强制开启节假日调休模式（适用于非 +0800 时区项目）
code996 --timezone="-0700" --cn # 分析非中国时区项目，但需要按中国节假日调休判断

# 过滤噪音数据（排除 CI/CD 机器人、合并提交等）
code996 --ignore-author "bot"                    # 排除所有包含 "bot" 的作者
code996 --ignore-author "bot|jenkins|github-actions"  # 排除多个作者（使用 | 分隔）
code996 --ignore-msg "^Merge"                    # 排除所有以 "Merge" 开头的提交消息
code996 --ignore-msg "merge|lint|format"         # 排除多个关键词
code996 -y 2025 --ignore-author "renovate|dependabot" --ignore-msg "^Merge" # 综合过滤

常见排除场景：

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

# 排除依赖更新机器人
--ignore-author "renovate|dependabot|greenkeeper"

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

# 排除自动生成的提交
--ignore-msg "^chore|^build|^ci|auto"

它怎样工作

• 使用 git-log 获取项目 commit 的相关数据
• 本地计算分析，并打印出展示结果

数据采集流程

Git 仓库 → git log 采集 → 日级首提 + 小时分布 → 分位数推算上/下班 → 996 指数计算 → 结果输出

关键算法

• 时间分布分析：
  • 数据采集：按分钟级别采集提交时间，自动聚合为48个半小时点
  • 算法处理：自动聚合为24小时用于工作时间识别和996指数计算
  • 展示模式：默认按小时展示（24点），可选半小时模式（48点）
• 工作时间识别：使用最近样本的 10%-20% 分位估算上班时间区间，并结合晚间提交拐点推算下班时间
• 996 指数计算：依据加班比例构建指数，并输出中文描述
• 项目类型识别 ：通过工作时间规律性、周末活跃度、晚间活跃模式，自动识别项目是"公司项目"还是"开源项目"
• 跨时区协作检测：通过时区离散度和"睡眠时段"提交比例识别跨时区项目（阈值：非主导时区 >1%），并提供时区过滤建议
• 节假日调休识别：当主要时区为 +0800 且占比超过 50% 时，自动启用中国节假日调休判断（工作日/周末会考虑法定节假日和调休），其他时区可通过 --cn 参数手动开启
• 数据验证：检验统计数据是否与总提交数一致，避免缺失导致的偏差
• 算法优势：新版本采用分位数与拐点估算，能更智能地排除深夜零星提交的干扰，精准定位真实的工作时间窗口

使用提示

• 隐私保护：所有对 Git 数据的分析均在本地进行，不会上传任何结果或日志。
• 分析局限性：工具仅统计 git log 中的 commit 时间。然而，实际工作还还包括开会、学习、维护文档、调试自测等活动。因此，报告无法覆盖全部的实际工作时间，分析结果准确性有限，请谨慎参考。
• 使用限制：本项目分析结果仅供个人参考，请勿用于 “作恶” 或不当用途。
• 免责声明：code996 不对使用、传播本程序及附属产物造成的任何后果承担任何责任。

其他疑问

以下是一些常见问题，如果你有其他问题，欢迎随时提出issue。

💡 拿到代码才能分析，入职了再用岂不是马后炮？

并非如此。code996 的核心价值在于打破信息差，用真实数据对抗口头画饼。

• 试用期即“验货期”：入职不代表卖身。法律规定的试用期也是我们对公司的考察期。如果第一天就发现是天坑，趁早止损也是一种避坑策略。
• 内推时背调：格局打开！你完全可以找在那家公司工作的内鬼朋友帮忙跑一下。这不就是最硬核的内推背调吗？🐶
• 决策依据：哪怕已经入职，有一份确凿的加班证据在手，无论是以此为由转岗，还是作为离职的决断依据，都比自我怀疑要强得多。

📉 项目习惯本地多次提交后 Squash 再推送，会影响准确性吗？

影响会有，但 code996 依赖的是统计学规律，只要 commit 样本达到一定数量，最终呈现的是团队整体的集体工作模式，特殊提交习惯在统计学上会被视为“噪声”被过滤掉。

🛡️ 为什么不支持查看项目成员的996指数？

虽然技术上可以实现，但我们刻意放弃了这个功能：

按用户查看 996 指数，这个功能太容易被异化和滥用了，它很容易被一些人拿去分析团队成员的“加班情况”。

虽然我前面已经不止一次强调了工具的局限性（实际工作还包括开会、学习、维护文档、调试自测等等），但你就是拦不住有些人只看数字🤦

这个项目的初衷是用来避坑项目的，而不是给内卷提供新的弹药。因此，项目只提供看团队和看自己（--self）两种视角。

最后，代码提交量和时间点不等于工作产出。如果将其用于绩效考核，不仅会导致团队为了刷数据而产生大量垃圾提交，更会破坏团队的信任。

🚀 项目接下来的路线？

接下来的功能都会沿着 WLB 和工作避坑的路线来开发，包括：更精细的加班比例分析、以及分析代码的屎山指数（复杂度分析），毕竟维护屎山也是导致 996 的罪魁祸首之一。

AI 和协作

🤖 AI 协作伙伴注意：本项目采用标准化的 AI 协作流程，详情请查看 .docs/README.md 中的协作规范。

📄 许可证

MIT License