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-4/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 检查当前项目的引用覆盖率，并诊断最近一次提交是否引入了回归问题。'，它会调用 Canonry CLI 工具，分析项目代码，生成一份关于引用完整性和潜在回归点的详细报告，并可能提供修复建议。
介绍
Canonry Skill 旨在帮助开发者和技术团队高效管理与优化其 AEO（AI 增强操作）项目。它专注于解决项目在引用覆盖、回归诊断和技术审计方面的核心痛点，通过提供一套命令行和 MCP 工具，让用户能够深入洞察项目健康状况并采取相应行动。
使用方式非常直接，主要通过 Canonry CLI 或集成到支持 MCP 协议的 AI 助手（如 Claude Desktop）中来调用。用户可以通过简单的命令来检查项目中提及和引用的覆盖情况，诊断性能或功能上的回归问题，并运行全面的技术审计，从而快速定位问题根源。
该 Skill 非常适合负责项目质量、需要进行代码审查和性能监控的开发者角色，特别是后端开发、全栈开发和运维工程师。对于管理复杂 AI 项目、需要确保代码引用准确性和系统稳定性的团队来说，它是一个强大的辅助工具。
建议在使用前确保已正确配置 Canonry 项目环境。由于它深度集成于开发工作流，更适合在项目的持续集成/持续部署（CI/CD）流程中或作为日常开发检查的一部分使用，以便及早发现问题。
核心特点
与通用的代码质量检查工具不同，Canonry 专门针对 AEO 项目的“提及和引用覆盖”进行深度分析，并能通过 MCP 协议与 AI 助手深度集成，实现诊断与行动的自动化闭环。
注意事项
该 Skill 主要面向使用 Canonry AEO 框架的项目，对于非此框架或无需深度引用分析的项目可能不适用。
常见问题
Canonry 是什么？
Canonry 是一个用于设置和操作 AEO 项目的平台，此 Skill 是其 CLI 和 MCP 工具的接口。
这个 Skill 能做什么？
可以检查项目中的提及和引用覆盖情况，诊断回归问题，运行技术审计，并通过 CLI 或 MCP 工具执行操作。
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-4/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-4/raw/index.md（查看排版版本）