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Agnix 是一款专业的诊断与自动化工具，旨在确保 AI 代理配置文件的完整性。随着 AI 驱动的开发工作流越来越依赖特定的清单格式和配置结构，错误的配置往往导致静默失败、工具失效或代理行为异常。Agnix 提供了一个全面的检查引擎，可针对 Claude Code、Cursor 规则 (.mdc)、GitHub Copilot 指令与模型上下文协议 (MCP) 等多种框架，验证其语法、结构与语义规则。通过在配置到达执行层之前识别问题，开发人员可以确保其代理指令与技能定义已准备好投入生产。

此工具专为管理多种工具栈的开发人员与 AI 工程师设计，提供统一的配置管理方案。无论您是在处理本地技能定义还是复杂的全局上下文文件（如 CLAUDE.md 或 AGENTS.md），Agnix 皆能确保每个字段与指令均符合最佳实践。它通过 GitHub Actions、CLI CI/CD 集成以及 IDE 扩展功能的实时反馈，提供即时分析与可执行的建议，协助恢复代理功能。

• 支持多种格式，包括 YAML、JSON、TOML 与 Markdown 前言格式。

• 涵盖 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Copilot 与 MCP 配置的 400 多条验证规则。

• 具备分级信赖度的自动修复引擎 (--fix-safe, --fix-unsafe)。

• 通过语言服务器协议 (LSP) 集成提供实时诊断反馈。

• 具备跨文件验证能力，检查整个项目的一致性与参考关联。

• 通过 SARIF 格式输出，适用于自动化 CI/CD 构建流程。

• 包含针对指令清晰度与预防常见提示工程陷阱的特殊规则。

• 使用 CLI 工具 (agnix .) 进行项目级审计。

• 使用 --fix 标志自动解决常见语法问题与过时字段。

• 通过 LSP 集成将其连接至 VS Code、JetBrains、Neovim 或 Zed，实现编辑时的实时检查。

• 使用在线游乐场 (playground) 进行片段测试，无需本地安装。

• 输入：包含 .md, .json, .yaml 的清单文件；输出：诊断日志、SARIF 报告与自动修复后的文件。

• 限制：安装需 node/npm 或 cargo 环境；依赖于特定代理平台的一致性架构强制执行。