免费体检 · 真实静态分析 · 无需注册

软著就绪度免费体检

填入公开 Git 仓库地址,系统克隆后做轻量静态分析(语言分布、代码量、版本声明、依赖清单、运行环境推导),告诉你距离一套可提交的软著材料还缺什么。只做真实分析,不夸大结论,不调用 AI 起草。

仅支持公开仓库;私有项目请注册后用 ZIP 上传。每 IP 每小时限 5 次,克隆的源码分析完即删。

体检报告长这样(静态示例,非实时数据)SAMPLE
5/6项自动化规则检查通过

N 项通过 / 6 项检查;「建议关注」(warn)不计入通过

编程语言可识别通过

识别到:Python

版本声明可核验建议关注

未扫描到明确版本声明,需人工确认申请版本

代码量达提交规模通过

约 3,400 行 · 约 68 页,可按前 30 + 后 30 页提交

这次体检会检查哪些维度

全部为对你仓库的真实静态分析——不调用 AI 起草、不打模糊分数,每一项结论都能对应到具体文件。

语言与代码量

识别主要编程语言、统计有效代码行数,估算按每页 50 行能排出多少页。

版本声明

扫描 package.json / pyproject.toml / 版本常量等处的版本声明,供与申请版本比对。

依赖与运行环境

读取依赖清单,推导运行的软硬件环境等申请表必填项的线索。

文档类型预判

按项目形态(有无界面)预判本平台默认生成操作手册还是设计说明书;官方只要求任何一种文档。

待补事实清单

列出源码推不出来、必须由申请人提供的信息(自述、著作权人等)。

六项规则逐条解释

就绪度分数即「N 项通过 / 6 项检查」——每一项都是对源码的确定性规则判定:「通过」计入分数;「建议关注」表示需要你确认或补充,不计入通过;「未通过」表示材料生成的前提暂不满足。

01 · 编程语言可识别

扫描仓库能否识别出可提取的源码文件与主要编程语言。

源程序鉴别材料必须由真实源码排版生成——识别不到源码,后面所有材料都无从谈起。

02 · 有效代码量

统计非空白代码行数(本工具口径),按官方「每页不少于 50 行」估算页数。

超过 60 页按「前 30 页 + 后 30 页」提取;不足 60 页则全量提交,两种情况都算通过,只有 0 行才不通过。

03 · 版本声明可核验

在 package.json / pyproject.toml / 版本常量等处扫描版本声明。

申请版本号须与源码内的版本声明一致;扫描不到时需要你申报并逐处核对,故记为「建议关注」。

04 · 依赖清单存在

检测 requirements.txt / package.json 等依赖清单文件。

依赖清单是推导「运行的软件环境」等申请表必填项的主要依据,缺失则推导受限。

05 · 运行的软件环境可推导

从依赖与项目形态推导运行所需的操作系统、运行时等软件环境。

申请表要求如实填写运行环境;推导不出时需要你在确认页补填,故记为「建议关注」。

06 · 非原创代码排查

扫描压缩产物(minified JS 等)与疑似第三方打包文件。

登记材料应体现你的原创代码;把压缩产物或第三方代码排进源码 PDF 是常见的补正原因。

常见不通过原因与整改指引

下面是体检里最常出现的「未通过 / 建议关注」及对应整改动作——都是你自己就能完成的调整,改完可随时重新体检。

识别不到源码文件(仓库里只有文档、二进制或空目录)未通过

整改:确认提交的是包含真实源码的仓库;私有项目可注册后用 ZIP 上传完整源码。

有效代码行数为 0(源码全是空白行或被跳过的超大/生成文件)未通过

整改:检查仓库是否误提交了构建产物而遗漏源码目录,保留真实手写代码后重新体检。

未扫描到版本声明,申请版本无法与源码比对建议关注

整改:在 package.json / pyproject.toml 或版本常量中写明版本号,并保证与申请表一致。

缺少依赖清单,运行环境推导受限建议关注

整改:补充 requirements.txt / package.json 等清单文件;或注册后在确认页手工补填运行环境。

发现压缩产物等疑似非原创代码建议关注

整改:生成材料时将 minified / vendor 文件排除在提交范围之外,只保留原创源码。

体检之后,注册即可继续生成全套材料

注册后可对私有项目(ZIP 上传)跑完整体检,并生成申请表、源码 PDF、手册/设计说明书等全套材料。就绪度不构成登记结果承诺——审查结论由版权保护中心作出。

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