acreadiness-policy

/acreadiness-policy — AgentRC 策略

当用户询问策略、严格模式、自定义评分、禁用检查、组织标准或就绪度的 CI 门禁时，使用此技能。

策略是一个小型 JSON 文件，包含三个可选部分 —— criteria、extras、thresholds —— 用于自定义 AgentRC 对就绪度的评分方式。

内置示例

AgentRC 在 examples/policies/ 中附带三个示例策略：

策略	作用
strict.json	100% 通过率，提高关键标准的影响权重
ai-only.json	禁用所有仓库健康检查，专注于 AI 工具链
repo-health-only.json	禁用 AI 检查，专注于传统质量

在编写自定义策略之前，建议将这些作为起点。

策略 schema

{
  "name": "my-policy",
  "criteria": {
    "disable":  ["env-example", "observability", "dependabot"],
    "override": {
      "readme":      { "impact": "high", "level": 2 },
      "lint-config": { "title": "Linter required" }
    }
  },
  "extras": {
    "disable": ["pre-commit"]
  },
  "thresholds": {
    "passRate": 0.9
  }
}

影响权重

影响	权重
critical	5
high	4
medium	3
low	2
info	0

Score = 1 − (deductions / max possible weight)。等级：A ≥ 0.9，B ≥ 0.8，C ≥ 0.7，D ≥ 0.6，F < 0.6。

子命令

show

列出当前生效的策略（来自 agentrc.config.json 的 policies 数组，或没有）。

new <name>

使用合理的默认值搭建 policies/<name>.json。引导用户完成：

1. 要禁用哪些内容 —— 与其技术栈无关的支柱或 extras（例如对静态站点禁用 observability）。
2. 要提高哪些内容 —— 将必备项的 impact 覆盖为 high 或 critical（例如 readme、codeowners）。
3. 通过率阈值 —— 典型组织基线：0.7（宽松）、0.85（标准）、1.0（严格）。
4. 从 agentrc.config.json 引用该策略：

   { "policies": ["./policies/<name>.json"] }
   

apply <path-or-pkg>

运行 agentrc readiness --json --policy <source>，并通过移交给 assess 技能 / ai-readiness-reporter Agent 重新渲染报告。支持链式调用：

npx -y github:microsoft/agentrc readiness --json --policy ./org-baseline.json,./team-frontend.json

CI 门禁

将策略与 --fail-level 结合，在 CI 中强制要求最低成熟度等级：

- run: npx -y github:microsoft/agentrc readiness --policy ./policies/strict.json --fail-level 3

进阶

JSON 策略可以禁用、覆盖和设置阈值 —— 但无法添加新标准。如需新的检测逻辑，请引导用户使用 AgentRC 的 TypeScript 插件系统（docs/dev/plugins.md）。

操作规则

• 切勿静默禁用某个支柱。 如果用户想禁用 observability，请确认并说明其利弊。
• 优先覆盖 impact 而非禁用。 禁用会完全隐藏差距；覆盖则让它仍然出现在报告中。
• 建议保持 extras 启用。 它们没有任何成本 —— 不影响评分。
• 建议分层 —— 大多数组织希望有一个基线策略 + 通过 --policy a.json,b.json 链式添加的按团队覆盖。