agentready
评估代码仓库对AI辅助开发的准备度
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：agentready。 它的用途是：评估代码仓库对AI辅助开发的准备度 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agentready/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请使用AgentReady评估一下当前项目的AI就绪度，并生成报告。”，它会引导您运行相应的容器或Python命令，扫描代码库后生成详细的HTML和Markdown报告，指出在文档完整性、测试覆盖率、代码结构等方面需要改进的地方，并提供具体的修复建议。
介绍
AgentReady 是一个基于研究的代码仓库评估工具，旨在帮助开发者衡量其项目对AI辅助开发工作流的适应程度。它通过分析代码质量、文档、测试和基础设施等多个维度，为仓库的“AI就绪度”打分。
该工具通过扫描您的代码库，生成包含总体评分（白金/黄金/白银/青铜等级）、交互式HTML报告和可版本控制的Markdown报告。报告不仅指出问题，还提供具体的修复工具、命令和示例，帮助您系统性地改进项目。
它非常适合希望提升团队开发效率、引入AI编码助手（如GitHub Copilot、Cursor）或确保代码库对AI工具友好的开发者、技术负责人和项目经理。对于开源项目维护者，它也是展示项目成熟度和对贡献者友好度的有效工具。
建议从评估自己的项目开始，重点关注报告中的“可行动补救措施”部分。对于大型仓库，首次评估时请注意工具可能发出的警告。定期运行评估可以跟踪改进进度。
核心特点
其评估体系并非主观经验，而是基于对50多个权威来源（包括Anthropic、Microsoft、Google及学术机构）的综合性研究，每个评估属性都有同行评审研究或行业最佳实践作为支撑。
注意事项
主要侧重于评估代码库的静态属性和结构，不直接评估AI模型在具体编码任务中的实际表现或智能体的动态交互能力。
常见问题
AgentReady 和传统的代码质量扫描工具有什么不同？
传统工具（如SonarQube）聚焦于代码缺陷和安全漏洞，而AgentReady专门评估代码库是否具备便于AI理解和协作的结构、文档与模式，目标是优化人机协作效率。
评估一个大型仓库需要多久？
时间取决于仓库大小和复杂度，通常很快。工具会针对大型仓库给出确认提示，使用容器运行时可通过 `-i` 标志进行交互确认。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agentready/raw/index.md 读取 agentready 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agentready/raw/index.md（查看排版版本）