最新

AI 代理会乐此不疲地创建包含 1000 多行代码的源文件，并在函数调用中添加第 20 个参数，即使有规则文件明确禁止它们这样做。因此，我构建了 Scopewalker：一个本地 MCP 服务器（开源，通过 stdio 运行，不进行任何网络调用），它为代理提供实际的数字进行检查。 它为代理提供了 8 个只读工具：行数、认知复杂度/嵌套/参数计数、针对可配置阈值的文件/函数过大检查器、文档覆盖率、代码异味检测（注释中的 TODO/FIXME/HACK 以及不安全的类型转换），以及属性钻取检测。其底层使用了 tree-sitter + tokei + fast-glob；没有任何自定义解析。在 macOS 上使用 Claude Code 进行过测试，但应该也能与 Cursor、VS Code、Windsurf、Gemini CLI、Codex 或任何其他支持 MCP 的工具一起使用。 支持 TS/JS、Python、Go、Rust、Java、C/C++ 和 Ruby。 我实际上已经搁置了这件事一段时间，因为它大部分是凭感觉编码的。但我已经使用了它，并对其进行了数月的持续改进和修复，它似乎运行良好。另外，我的同事最终推动我打磨了这个仓库并将其公之于众。