Crag : L'outil open-source génère des règles d'agent IA unifiées à partir des configurations de projet

Ce que fait Crag

Crag est un outil open-source qui résout le problème de dérive de configuration entre plusieurs fichiers de règles pour agents de codage IA. Il analyse les configurations existantes de votre projet et génère un fichier de gouvernance unifié, puis compile celui-ci en tous les fichiers de règles spécifiques nécessaires aux différents agents IA.

Le problème qu'il résout

Les développeurs utilisant plusieurs agents de codage IA font face à des défis de gestion de configuration. Selon la source, un développeur maintenait 12 fichiers de règles répartis sur 4 projets (48 fichiers au total), incluant :

• CLAUDE.md pour Claude Code
• AGENTS.md pour Codex
• .cursor/rules/ pour Cursor
• copilot-instructions.md pour Copilot
• Des workflows CI pour appliquer les règles

Ces fichiers ont divergé au fil du temps, causant des problèmes où les agents écrivaient du code que le CI rejetait car les règles de lint ne correspondaient pas. Le problème est passé inaperçu car "personne ne lit les 12 fichiers".

Comment fonctionne Crag

L'outil a deux commandes principales :

• crag analyze lit les configurations de votre projet incluant les workflows CI, package.json, tsconfig, et les configurations de test
• crag compile --target all génère tous les fichiers de règles à partir du fichier de gouvernance unifié

L'analyse génère un fichier governance.md (~80 lignes) qui inclut :

• Des garde-fous
• Des directives d'architecture
• Un profil de test
• Des règles de style de code
• Des anti-modèles à éviter
• Des conventions de framework

Le résultat est décrit comme "auto-généré, se lit comme s'il avait été écrit par un ingénieur senior".

Détails techniques

Crag possède plusieurs caractéristiques techniques notables :

• Aucun LLM requis
• Aucune dépendance réseau
• Zéro dépendance
• Sortie déterministe
• Vérification SHA multiplateforme

Pour l'essayer : npx @whitehatd/crag demo (retirer l'espace entre @ et whitehatd)

Source et disponibilité

L'outil est open-source et disponible sur GitHub à https://github.com/WhitehatD/crag.