canonry
用于设置和操作 Canonry AEO 项目的 CLI 和 MCP 工具。
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：canonry。 它的用途是：用于设置和操作 Canonry AEO 项目的 CLI 和 MCP 工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/canonry-x-3/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 Canonry 检查当前 AEO 项目的引用覆盖率，并诊断最近一次更新是否引入了回归。’，它会调用 Canonry CLI 分析项目代码，生成一份关于引用完整性和潜在性能回退点的详细报告。
介绍
Canonry 是一个专为管理和诊断 AI 增强操作（AEO）项目设计的技能工具。它主要解决在复杂 AI 项目中，难以系统化地追踪引用覆盖、诊断性能回退以及进行技术审计的问题。
通过 Canonry CLI 或 MCP 工具，用户可以快速检查项目中提及（mention）和引用（citation）的覆盖范围，定位代码或性能的回归点，并运行标准化的技术审计流程，从而确保项目的质量和合规性。
该技能非常适合负责 AI 应用开发、维护和交付的工程师与项目经理，尤其是那些需要确保 AI 生成内容准确性和项目技术健康度的团队。
使用建议：建议将其集成到项目的 CI/CD 流程中，以便在代码合并或部署前自动执行审计和诊断。注意，它主要面向使用 Canonry AEO 框架的项目，通用性有限。
核心特点
专注于 AI 增强操作（AEO）项目的专项诊断与审计，提供了针对“提及与引用覆盖”的独特检查维度，这是许多通用代码质量工具所不具备的。
注意事项
不适合非 Canonry AEO 框架的项目或通用软件开发场景。
常见问题
Canonry 能检查哪些类型的项目问题？
主要检查提及和引用的覆盖度、诊断性能或功能回退，并进行技术审计。
使用 Canonry 需要什么前置条件？
需要一个基于 Canonry AEO 框架的项目，并安装其 CLI 或配置 MCP 工具。
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/canonry-x-3/raw/index.md 读取 canonry 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/canonry-x-3/raw/index.md（查看排版版本）