我构建了AgentLighthouse——一个本地的“AI代理灯塔”，用于扫描仓库/文档/API以评估代理就绪状态

Reddit r/AI_Agents 工具
agent-lighthouse ai-agents developer-tool repository-scanning openapi mcp

摘要

AgentLighthouse 是一个本地优先的工具，用于扫描仓库、文档和API，评估AI编码代理（如 Codex、Claude Code、Cursor）能够多大程度上理解和正确使用一个项目。它会检查代理指令文件、文档质量、设置清晰度、OpenAPI 操作质量、MCP 工具描述等。

你好，这个想法源于越来越多的人（包括我）在使用 Codex、Claude Code、Cursor、Copilot、MCP 工具等，但这些工具目前仍然只为人类编写。代理可能会失败，难以使用你构建的东西，因为设置命令不清晰、文档过时、OpenAPI 操作描述不足、MCP 工具含糊不清，或者缺少 AGENTS.md/CLAUDE.md/llms.txt/benchmark 文件。因此，我的项目 AgentLighthouse 试图回答：“一个 AI 编码代理能否正确理解并使用这个项目？”它会扫描以下内容： * 代理指令文件 * README/文档质量 * 设置/测试/lint 命令清晰度 * OpenAPI 操作质量 * MCP 工具描述/输入模式 * 任务基准测试 * SARIF/CI 就绪状态 * 基线比较和 PR 回归 它是本地优先的，不调用任何付费 LLM API。它既不是 AI 代理，也不是 SaaS。请不要喷我，因为我并没有从中获利 😄。目标是让现有代理更容易使用项目。试试：npx @agentlighthouse/cli scan . 或者生成报告：npx @agentlighthouse/cli@alpha scan . --report-dir agentlighthouse-reports 这仍然是 alpha 版本，我主要想听取真实开发者的反馈。谢谢阅读 :)
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