argot

检查那些你从未写下的规则。

AI 编写代码。argot 用唯一不会产生幻觉的东西为它保驾护航：你自己的代码库历史。
用统计学，而非第二个大模型。100% 本地运行。它会揭示偏差——是否接受，由你决定。

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## 从审计开始

argot audit 无需预先进行 Argot 拟合或配置。它会在临时工作树中拟合历史基线，然后评估保留的基线到 HEAD 净差异。你的工作树不会受到影响。这是一条供审查的提示，并非对代码作者的统计，也不能证明某项发现就是缺陷。

# macOS / Linux
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/get-tmonier/argot/releases/latest/download/argot-installer.sh | sh

cd your-repository
argot audit

Windows：powershell -c "irm https://github.com/get-tmonier/argot/releases/latest/download/argot-installer.ps1 | iex"。 也可以通过 npm install -g @tmonier/argot 安装 npm 软件包。

审计需要可用的 Git 历史记录和受支持的源代码。它不承诺固定的运行时间。 它完全离线运行——语义发现背后的代码嵌入模型随二进制文件一起提供。安装 和拟合详情请参阅入门指南。

如果审计为你提供了有用的线索，请拟合当前仓库，并为你打算审查的更改评分：

argot init
argot check

审查并提交生成的 argot.toml 和 .argot/ 拟合快照，然后在添加 CI 工作流 之前，将其合并到未来 PR 的目标分支。之后，本地工具和 CI 都会使用相同的学习基线。CI 只读取基分支快照， 不会进行拟合，因此，初始快照 PR 必须与 CI 工作流 PR 分开提交。之后，只有在已接受的源代码、 函数或布局范围发生实质性变化时，argot status 才会建议在本地 重新拟合并提交。默认情况下，提交数量和快照年龄不会触发刷新；只有作为团队明确设置的兜底措施时， 才可使用 [fit] refresh-after。 argot-refresh 技能会在拟合前重新审查排除项、结构路径和静音设置， 因此仓库重新组织后不会盲目地重新学习旧范围。

flowchart LR
    A["argot init<br/>learn locally"] --> B["review + commit<br/>argot.toml · .argot/"]
    B --> C["local tools + CI<br/>read one baseline"]
    C --> D{"material accepted drift?"}
    D -- no --> C
    D -- yes --> E["argot-refresh<br/>review scope · fit locally"]
    E --> B

嵌入模型本身随二进制文件一起提供。Git 只会存储特定于仓库的学习快照——通常为几 MB 到几十 MB——因此 每个克隆都可以复现检查，无需重新训练或运行服务。

check 会报告所选变更集中值得审查的模式；结果干净并不能证明更改正确或完全符合惯用做法。请阅读 审计、 初始化与拟合和 检查指南，了解具体约定。

它能发现什么

类型检查器会询问代码能否编译。argot 会询问代码是否属于你的仓库。 即使拉取请求代码干净、类型正确且经过充分审查，也可能与合入它的仓库格格不入。argot 自带以下规则，每一条都是从你自己的历史记录中学得，而非手动配置：

规则	分组	检查内容
foreign-import	风格	导入仓库从未使用过的依赖
unfamiliar-callee	风格	调用仓库代码从未调用过的接收者或被调用方
rare-tokens	风格	在统计上不符合仓库风格的词元序列
convention	风格	违反从仓库中学得的惯例的构造
superseded	风格	仓库正在替换或已声明不再使用的模式
redundant	语义	新函数与仓库已有函数重复
misplaced	语义	看起来应属于其他模块领域的函数
layering	架构	反转仓库分层方向的内部导入
test-deleted	完整性	删除了测试，但测试所覆盖的代码仍然存在
test-disabled	完整性	随着生产代码变更添加跳过标记，或大幅删减测试
test-weakened	完整性	随变更移除断言、使断言成为恒真式或放宽断言
rule-tampered	治理	移除或弱化锁定规则的变更

仓库还可以在这些规则之上添加自己的规则——在 .argot/rules/ 下放置一个 TOML 清单和一个沙盒化的 Rhai 脚本，可在 examples/rules/ 中找到可直接复制使用的示例。无需重新编译。

argot 是概率性审查护栏，而非正确性判定器。每条发现都会附带仓库证据。请将其视为检查并明确作出人工判断的提示词，绝不能将其视为代码有误的证明。

选择运行方式

CLI 是完整、明确的变更集检查。其他方式的触发条件和覆盖范围更窄；没有任何一种能在验收时提供通用检查。

方式	执行类型	前置条件和覆盖范围	证据状态
CLI	由用户或 Agent 调用	运行 audit、init 或完整的 check；命令需要时必须先完成拟合。	CLI/源代码清单，2026-07-22
Skills	调用	面向兼容技能宿主的七种按需工作流；安装不会安排命令、配置 MCP 或添加钩子。	清单/源代码清单，2026-07-30
MCP	被动	配置好的客户端选择只读上下文、代码块或完整变更集工具；依赖模型的工具需要已拟合的仓库。拟合仍需通过明确的本地 CLI/技能工作流完成。	定向测试和源代码检查，2026-07-30
Claude Code 插件	配置后自动运行，同时提供调用/被动功能	在已拟合的仓库中，其选择启用的写入前钩子仅会在 Write、Edit 或 MultiEdit 引入外部导入时询问。它绝不会阻止操作，也不是完整检查或回合结束时的检查。	清单/源代码检查，2026-07-22
pre-commit	用户配置后自动运行	在已拟合的仓库中为暂存的受支持文件评分。argot-check 钩子针对发现的问题提供建议；argot-check-gate 可选择启用错误级别退出。	清单检查，2026-07-22
GitHub Action	用户配置后自动运行	在工作流中为配置的 ref/范围评分；需要检出历史记录和发布下载访问权限。fail-on-hits 默认为 false。	Action 清单检查，2026-07-22

规范的设置和宿主详情：Claude Code、 其他 Agent 和 MCP，以及 CI 和 pre-commit。

证据与局限

当前公开测量结果针对特定检测器，并非适用于整个产品的准确率或综合简报声明。已批准的声明清单 记录了：

• 可见外来符号样本：620/637 — 97.3%，涵盖 36 个语料库和 12 种语言；
• 重造样本：545/584 — 93.3%，涵盖 31 个语料库和 11 种语言；
• 位置移植样本：12,899/13,456 — 95.9%，涵盖 22 个可评估语料库和 11 种语言 （其余九个语料库因布局中没有可分离的架构而弃权）；
• 分层样本：264/272 — 97.1%，涵盖 25 个语料库和 12 种语言；
• 测试完整性样本：154/164 — 93.9%，涵盖 23 个语料库和 12 种语言。

如果不考虑误报成本，检出率意义不大，因此两项指标都会公布。在同一批 36 个语料库中，语音检测器会将 0.25% 的普通已接受编辑标记出来；而对于新增文件中的代码块，这一比例为 0.00%。此时仓库最难判断哪些内容才是合适的。

每个数字都有各自的语料库、分母和限定条件。综合简报／噪声结果以及普通仓库的运行时间尚未形成公开测量声明。请参阅 基准测试方法与来源。

Argot 提供适用于 12 种语言的适配器。经过测试的五个发布目标为 macOS arm64/x64、Linux x64/arm64 和 Windows x64。本地分析路径会使用统计、图、脚本和嵌入证据；没有生成式或表达观点的模型会决定检测结果。

模型适配状况很重要。如果仓库历史记录较浅、由生成内容构成、包含供应商代码，或以其他方式不适用，可能无法生成有用的模型。对于完全使用熟悉词汇、经过掩饰的描述以及所选范围之外的代码做出的错误选择，Argot 的可靠性也最低。依赖特定检测器之前，请先阅读 局限。

可复现的编写示例

这是一个编写的样本，并非真实案例语料库。固定的命令、版本、回执、校验和、重新生成步骤，以及图中 GIF 无法保证逐字节稳定的说明，均记录在 证明回执中。此图是可审计的 Markdown 回执的可复现配套内容。

隐私与开源

Argot 会在本地分析源代码、历史记录和检测结果。个人本地核心版本免费，采用 MIT 开源许可证，且无需账户或云服务。Argot 默认不启用遥测，也不会上传源代码。其执行的分析完全不需要网络——语义检测所用的代码嵌入模型已编译到二进制文件中。不过，Argot 仍可通过网络检查更新／版本、下载发行版，或连接显式配置的审查／更新／CI 集成。设置 ARGOT_OFFLINE=1 可阻止网络访问；不会损失任何分析功能。

请阅读完整的隐私与安全边界、 安全政策和 MIT 许可证。

贡献

欢迎贡献。请先查看 CONTRIBUTING.md，再参阅产品策略了解维护中的决策记录，并查看研究日志了解相关证据。

致谢

argot 发布的每项数据，都是基于 36 个开源项目的真实历史记录，在支持的 12 种语言中进行测量的——fastapi、rich、 faker、saleor、wagtail、scrapy、hono、ink、faker-js、excalidraw、outline、 express、commander、eslint、gh-cli、hugo、ripgrep、bat、guava、junit5、 powershell、jellyfin、redis、curl、rocksdb、fmt、homebrew、rubocop、laravel、 composer、castle-engine、mORMot2、uos、ideU、MSEide/MSEgui 和 dagster。

没有这些项目，就不会有这项基准测试。我们衷心感谢它们的维护者和贡献者。Argot 不会打包或重新分发这些项目的任何代码：测试框架会在固定的 SHA 上克隆每个仓库，在本地读取其历史记录，且不会随其分发任何内容。每个项目仍受其自身许可证约束，版权归其作者所有。完整列表及链接，以及 argot 提交的内容，请见： benchmarks/README.md。

argot 确实会重新分发一项内容。redundant 和 misplaced 背后的模型，是通过 model2vec 技术（MinishLab，MIT）从 jina-embeddings-v2-base-code （Jina AI，Apache-2.0）蒸馏而来的、含 15.6M 个参数的静态表。其权重已编译进二进制文件，并依据 Apache-2.0 许可证重新分发； 完整条款请见 NOTICE。argot 与这两个项目均无关联。