Crag: Herramienta de código abierto genera reglas unificadas para agentes de IA a partir de configuraciones de proyectos

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 16 de abril de 2026🔗 Source
Crag: Herramienta de código abierto genera reglas unificadas para agentes de IA a partir de configuraciones de proyectos
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Qué hace Crag

Crag es una herramienta de código abierto que resuelve la deriva de configuración entre múltiples archivos de reglas para agentes de IA de programación. Analiza las configuraciones existentes de tu proyecto y genera un archivo de gobernanza unificado, luego compila eso en todos los archivos de reglas específicos necesarios para diferentes agentes de IA.

El problema que aborda

Los desarrolladores que usan múltiples agentes de IA de programación enfrentan desafíos de gestión de configuración. Según la fuente, un desarrollador mantenía 12 archivos de reglas en 4 proyectos (48 archivos en total), incluyendo:

  • CLAUDE.md para Claude Code
  • AGENTS.md para Codex
  • .cursor/rules/ para Cursor
  • copilot-instructions.md para Copilot
  • Flujos de trabajo de CI para hacer cumplir las reglas

Estos archivos derivaron con el tiempo, causando problemas donde los agentes escribieron código que CI rechazó porque las reglas de lint no coincidían. El problema pasó desapercibido porque "nadie lee los 12 archivos".

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Cómo funciona Crag

La herramienta tiene dos comandos principales:

  • crag analyze lee las configuraciones de tu proyecto incluyendo flujos de trabajo de CI, package.json, tsconfig y configuraciones de prueba
  • crag compile --target all genera todos los archivos de reglas desde el archivo de gobernanza unificado

El análisis genera un archivo governance.md (~80 líneas) que incluye:

  • Puertas de control
  • Pautas de arquitectura
  • Perfil de pruebas
  • Reglas de estilo de código
  • Anti-patrones a evitar
  • Convenciones del framework

La salida se describe como "generada automáticamente, se lee como si la hubiera escrito un ingeniero senior".

Detalles técnicos

Crag tiene varias características técnicas notables:

  • No requiere LLM
  • Sin dependencias de red
  • Cero dependencias
  • Salida determinista
  • Verificado con SHA en todas las plataformas

Para probarlo: npx @whitehatd/crag demo (elimina el espacio entre @ y whitehatd)

Fuente y disponibilidad

La herramienta es de código abierto y está disponible en GitHub en https://github.com/WhitehatD/crag.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

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