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 analyze liest Ihre Projektkonfigurationen einschließlich CI-Workflows, package.json, tsconfig und Testkonfigurationen
• crag compile --target all generiert 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.