我为AI编写的集成构建了一个开源的API验证工具——寻求技术反馈

Reddit r/AI_Agents 工具
open-source api-verification ai-coding developer-tool testing ci-cd

摘要

介绍一个名为Kaktoos的开源开发者工具，用于验证AI编写的API集成是否符合OpenAPI规范，具有工作流执行和MCP暴露等功能，旨在寻求其实用性的反馈。

我一直在构建一个名为Kaktoos的开源开发者工具。我正在探索AI编码代理的一个特定问题：它们可以非常快速地编写API集成，但当代理也编写测试时，通过测试并不一定证明集成与实际API匹配。Kaktoos采取了一种不同的方法：AI代理 → 集成代码 → Kaktoos → OpenAPI规范 + 真实API → 结构化失败 → 代理修复它。它可以：执行多步API工作流、根据OpenAPI验证响应、检测如缺少必填字段、错误类型、意外状态/内容类型等问题、通过MCP暴露验证以便编码代理使用、在GitHub Actions中运行相同的验证。对我来说，有趣的部分不是API客户端本身。我正在尝试研究当代码由AI编码代理生成时，独立验证是否有用。我特别希望从经常处理API集成的人那里获得反馈：你们真的会使用这个工作流吗？定义场景是否增加了太多额外工作？这能捕获你们现有测试没有发现的问题吗？你们会在CI中运行这样的东西吗？什么能让这在技术上更有用？目前还处于早期阶段，所以负面反馈也完全没问题。我主要想确定这是否解决了真正的工程问题。GitHub: KaktoosLabs/kaktoos
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