打包产物分析插件

bundleAnalyzerPlugin 是 Rolldown 的内置插件，可生成详细报告，描述打包产物中的代码块、模块、依赖关系和可达性信息。可视化工具、自定义脚本或基于 LLM 的编码智能体都可以使用该报告。

实验性功能

该插件目前处于实验阶段，从 rolldown/experimental 导出。其 API 可能在未来版本中发生变化。

用法

从 Rolldown 的实验性导出入口导入并使用该插件：

import { defineConfig } from 'rolldown';
import { bundleAnalyzerPlugin } from 'rolldown/experimental';

export default defineConfig({
  input: 'src/main.js',
  output: {
    dir: 'dist',
    format: 'esm',
  },
  plugins: [bundleAnalyzerPlugin()],
});

运行构建后，插件会在打包输出旁生成分析文件（默认为 dist/analyze-data.json）。

选项

`fileName`

类型： string
默认值： format 为 'json' 时是 'analyze-data.json'，为 'md' 时是 'analyze-data.md'

生成的分析资源所使用的文件名。该文件与打包产物的其他文件输出到同一目录。

bundleAnalyzerPlugin({
  fileName: 'bundle-analysis.json',
});

`format`

类型： 'json' | 'md'
默认值： 'json'

选择输出格式。

'json' 生成结构化数据文件，适合程序分析或第三方可视化工具。
'md' 生成专为 LLM 使用而设计的 Markdown 报告（参阅下文的 Markdown 格式）。

bundleAnalyzerPlugin({
  format: 'md',
});

JSON 格式

当 format 为 'json'（默认值）时，生成的文件包含如下结构化对象。timestamp 字段表示从 Unix 纪元开始经过的毫秒数。

jsonc

{
  "meta": {
    "bundler": "rolldown",
    "version": "1.0.0",
    "timestamp": 1705314645123,
  },
  "chunks": [
    {
      "id": "chunk-main",
      "name": "main-abc123.js",
      "size": 45230,
      "type": "static-entry", // or "dynamic-entry" or "common"
      "moduleIndices": [0, 1, 2],
      "entryModule": 0,
      "imports": [
        {
          "targetChunkIndex": 1,
          "type": "static", // or "dynamic"
        },
      ],
      "reachableModuleIndices": [0, 1, 2, 3, 4],
    },
  ],
  "modules": [
    {
      "id": "mod-0",
      "path": "src/main.js",
      "size": 3450,
      "importers": [1, 2],
    },
  ],
}

可以将 JSON 输出上传到 chunk-visualize 等社区可视化工具，也可以通过自定义脚本处理，以持续跟踪打包指标。

Markdown 格式

设置 format: 'md' 后，插件会生成结构化 Markdown 报告而不是 JSON。该报告专为基于 LLM 的编码智能体设计，可以直接通过管道传入提示词，以获取审查和重构建议。

报告分为以下部分：

部分	说明
快速摘要	输出总大小、输入模块数、入口点和代码拆分（公共）代码块数量。
按输出贡献排序的最大模块	按大小排列所有模块，并显示每个模块占总输出的百分比。
入口点分析	每个入口的输出文件名、打包大小、加载的代码块和包含的模块。
依赖链	被多个文件导入的模块，有助于理解某个模块为何进入打包产物。
优化建议	带有严重程度的可执行建议（见下文）。
完整模块图	每个模块的完整依赖信息（导入项、导入方和大小）。
用于搜索的原始数据	便于 grep 的行，使用 `[MODULE:]`、`[OUTPUT_BYTES:]`、`[IMPORT:]`、`[IMPORTED_BY:]`、`[ENTRY:]`、`[CHUNK:]` 标签。

优化建议

建议部分会识别位于共享公共代码块中、但只能从单个静态入口到达的模块。这些模块没有必要共享。可以在 output.codeSplitting 分组中启用 entriesAware: true，将它们移到更靠近入口的位置；这也是报告自身优化提示所推荐的修复方式。

每条建议都会根据公共代码块中“只能从单个入口到达的模块”所占大小比例标记严重程度：

[HIGH]：大于 50%。
[MEDIUM]：介于 30% 和 50% 之间。
[LOW]：小于 30%。

通过管道将报告传给 LLM

报告采用纯 Markdown 格式，因此可以直接交给 AI 助手审查：

bash

# 运行构建后
cat dist/analyze-data.md | your-cli-coding-agent "review this bundle and suggest improvements"

示例

Rolldown 仓库的 examples/bundle-analyzer-demo 目录提供了可运行示例。它演示了一个多入口项目，使用 format: 'md' 分析时会生成一些有价值的优化建议。

打包产物分析插件 ​

用法 ​

选项 ​

fileName ​

format ​

JSON 格式 ​

Markdown 格式 ​

优化建议 ​

通过管道将报告传给 LLM ​

示例 ​