Crag: Open-Source-Tool erzeugt einheitliche KI-Agenten-Regeln aus Projektkonfigurationen
Was Crag macht
Crag ist ein Open-Source-Tool, das Konfigurationsabweichungen zwischen mehreren KI-Coding-Agenten-Regeldateien löst. Es analysiert die bestehenden Konfigurationen Ihres Projekts und erstellt eine einheitliche Governance-Datei, die dann in alle spezifischen Regeldateien kompiliert wird, die von verschiedenen KI-Agenten benötigt werden.
Das Problem, das es löst
Entwickler, die mehrere KI-Coding-Agenten verwenden, stehen vor Herausforderungen im Konfigurationsmanagement. Laut der Quelle pflegte ein Entwickler 12 Regeldateien über 4 Projekte hinweg (insgesamt 48 Dateien), darunter:
- CLAUDE.md für Claude Code
- AGENTS.md für Codex
- .cursor/rules/ für Cursor
- copilot-instructions.md für Copilot
- CI-Workflows zur Durchsetzung von Regeln
Diese Dateien drifteten mit der Zeit auseinander, was zu Problemen führte, bei denen Agenten Code schrieben, den CI ablehnte, weil die Lint-Regeln nicht übereinstimmten. Das Problem blieb unbemerkt, weil "niemand alle 12 Dateien liest".
Wie Crag funktioniert
Das Tool hat zwei Hauptbefehle:
crag analyzeliest Ihre Projektkonfigurationen einschließlich CI-Workflows, package.json, tsconfig und Testkonfigurationencrag compile --target allgeneriert alle Regeldateien aus der einheitlichen Governance-Datei
Die Analyse erzeugt eine governance.md-Datei (~80 Zeilen), die enthält:
- Gates
- Architekturrichtlinien
- Testprofil
- Code-Stil-Regeln
- Zu vermeidende Anti-Patterns
- Framework-Konventionen
Die Ausgabe wird als "automatisch generiert, liest sich aber, als hätte sie ein Senior Engineer geschrieben" beschrieben.
Technische Details
Crag hat mehrere bemerkenswerte technische Eigenschaften:
- Kein LLM erforderlich
- Keine Netzwerkabhängigkeiten
- Zero Dependencies
- Deterministische Ausgabe
- SHA-verifiziert über Plattformen hinweg
Zum Ausprobieren: npx @whitehatd/crag demo (Leerzeichen zwischen @ und whitehatd entfernen)
Quelle und Verfügbarkeit
Das Tool ist Open-Source und auf GitHub verfügbar unter https://github.com/WhitehatD/crag.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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