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仓库 Agent 可读性评分清单

基于 OpenAI 7 项指标,可直接用于评估现有仓库。


使用方法

  1. 对每个子项打分(✅ 完全满足 / ⚠️ 部分满足 / ❌ 不满足)
  2. 汇总分数,查看等级
  3. 优先修复权重高且评分低的项

指标 1:Bootstrap 自给自足(满分 10 分)

问题:Clone 仓库后,Agent 能否仅凭仓库内容完成环境搭建?

检查项权重得分
README 中有清晰的安装步骤3
安装步骤可以在新机器上成功执行4
所有环境变量有示例文件(.env.example)3
小计10

指标 2:明确的任务入口点(满分 10 分)

问题:Agent 能否快速找到 build / test / lint / run 命令?

检查项权重得分
有标准构建命令3
有标准测试命令3
有标准 lint 命令2
有标准开发服务器命令2
小计10

指标 3:验证 Harness(满分 20 分)

问题:Agent 完成任务后,能否通过自动化验证确认输出正确?

这是权重最高的指标,也是最高杠杆的投资。

检查项权重得分
类型检查可以自动运行4
单元测试覆盖核心业务逻辑5
集成测试覆盖关键路径5
测试失败时提供明确错误信息3
测试运行时间 < 5 分钟3
小计20

指标 4:Linting 与格式化自动化(满分 15 分)

问题:代码风格和格式是否自动执行?

检查项权重得分
有配置好的 Linter4
Linter 可以自动修复大部分问题4
有配置好的格式化工具4
pre-commit hook 自动运行 lint3
小计15

指标 5:代码库地图(满分 15 分)

问题:是否有 ≤100 行的 AGENTS.md 作为 Agent 的导航入口?

检查项权重得分
存在 AGENTS.md(或 CLAUDE.md)文件3
文件 ≤ 100 行3
包含目录结构说明3
包含核心术语定义(3-5 个)3
指向详细文档的链接3
小计15

指标 6:文档结构化(满分 15 分)

问题:重要的参考文档是否有结构化的存放位置?

检查项权重得分
存在 docs/ 目录3
API 规范有独立文档3
架构文档存在4
文档中的代码示例与实际代码一致5
小计15

指标 7:决策记录(满分 15 分)

问题:重要的架构决策是否有记录,解释了"为什么"?

检查项权重得分
存在 ADR 目录5
主要技术选型有对应 ADR5
ADR 格式包含:背景、决策、原因、后果5
小计15

总分计算

总分 = ___ / 100

等级判断

分数等级建议
85-100Agent 友好型 🟢可以放心委派复杂任务给 Agent
65-84基本可用 🟡改善 1-2 个短板后可以大规模使用
40-64效率低下 🟠先做基础改造,再委派 Agent 任务
< 40不建议使用 🔴从 4-week-roadmap.md 第 1 周开始

优先级矩阵

权重高权重低
评分低立即修复 🔴计划修复 🟡
评分高保持优势 🟢可以忽略 ⚪

最高优先级:指标 3(验证 Harness)评分低时,永远是第一优先级。

Released under the MIT License.