Скальпель v2.0: Сканер кодовой базы и оркестратор ИИ-агентов

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 2 апреля 2026 г.🔗 Source
Скальпель v2.0: Сканер кодовой базы и оркестратор ИИ-агентов
Ad

Scalpel v2.0 — это инструмент с открытым исходным кодом, который сканирует вашу кодовую базу по 12 измерениям и формирует пользовательскую хирургическую команду ИИ. Вся версия v2.0 была создана за одну сессию в Claude Code с использованием команд агентов и изоляцией рабочих деревьев.

Что делает Scalpel

ИИ-агенты мощны, но лишены контекста — они не знают вашу архитектуру, технический долг, историю git или соглашения, что приводит к догадкам и ошибкам в масштабе. Scalpel решает эту проблему следующим образом:

  • Сканирует 12 измерений: стек, архитектура, анализ git, базы данных, аутентификация, инфраструктура, тесты, безопасность, интеграции, качество кода, производительность, документация
  • Создает отчет «Жизненные показатели кодовой базы» с оценкой здоровья от 0 до 100
  • Формирует пользовательскую хирургическую команду, где каждый ИИ-агент отвечает за определенные файлы и оценивается по качеству работы
  • Работает параллельно с изоляцией рабочих деревьев, чтобы избежать конфликтов слияния
Ad

Технические детали

Автономный сканер работает на чистом bash без использования ИИ, токенов и требований к подписке:

./scanner.sh # Оценка здоровья за 30 секунд
./scanner.sh --json # Передача в CI

Примеры сканирования популярных репозиториев:

  • Cal.com (35K звезд): 62/100 — 467 TODO, 9 проблем с безопасностью
  • shadcn/ui (82K звезд): 65/100 — 1 216 директив 'use client'
  • Excalidraw (93K звезд): 77/100 — 95 TODO, 2 проблемы с безопасностью
  • create-t3-app (26K звезд): 70/100 — нулевое количество тестовых файлов (КРИТИЧЕСКИЙ)
  • Hono (22K звезд): 76/100 — 9 проблем с безопасностью

Интеграция и использование

Scalpel работает с 7 ИИ-агентами: Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, Windsurf, Aider и OpenCode. Он автоматически определяет ваш агент при установке.

Для Claude Code в частности, он создан как агент Claude Code, который находится в .claude/agents/ и активируется, когда вы говорите «Hi Scalpel».

Он также поставляется как GitHub Action для блокировки слияния нездоровых PR:

- uses: anupmaster/scalpel@v2
  with:
    fail-below: 60
    comment: true

Релиз v2.0 включает: сканер + мозг агента + 6 адаптеров + GitHub Action + схему конфигурации + тесты + документацию. Проект лицензирован под MIT без платных уровней.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Обновление правила метаобучения DeepMind DiscoRL перенесено с JAX на PyTorch.
Инструменты

Обновление правила метаобучения DeepMind DiscoRL перенесено с JAX на PyTorch.

Разработчик перенёс правило метаобучения DiscoRL от DeepMind из JAX в PyTorch. Реализация включает репозиторий на GitHub с блокнотом Colab, API и весами, размещёнными на Hugging Face.

OpenClawRadar
HTML-артефакты заменяют Google Документы для технической документации, но им не хватает комментирования
Инструменты

HTML-артефакты заменяют Google Документы для технической документации, но им не хватает комментирования

Артефакты HTML, созданные Claude, заменяют Google Docs для длинных технических документов, таких как отчёты о внезапных задачах и архитектурные заметки, но изолированный iframe не позволяет добавлять встроенные комментарии и функции рецензирования.

OpenClawRadar
LLMSpend: Открытый трекер расходов для SDK Anthropic и OpenAI
Инструменты

LLMSpend: Открытый трекер расходов для SDK Anthropic и OpenAI

LLMSpend — это библиотека Python, которая добавляет отслеживание затрат к вызовам SDK Anthropic и OpenAI всего двумя строками кода. Она предоставляет локальное хранилище SQLite, CLI-отчеты и веб-панель управления без отправки данных за пределы системы.

OpenClawRadar
Нюкс: Автономный тестовый комплекс для ИИ-агентов
Инструменты

Нюкс: Автономный тестовый комплекс для ИИ-агентов

Nyx — это система чёрного ящика для тестирования, которая исследует ИИ-агентов на предмет режимов отказа, таких как логические ошибки, сбои в рассуждениях и уязвимости безопасности, посредством многоходовых адаптивных диалогов. Она выявляет за менее чем 10 минут то, на что ручные проверки тратят часы.

OpenClawRadar