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Repo-to-Agent-Context

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  • No license — Repository has no license file
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Community trust — 103 GitHub stars
Code Gecti
  • Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

Bu listing icin henuz AI raporu yok.

SUMMARY

一键把仓库变成 AI 可读、可更新、可验证的上下文包，解决 token 浪费和上下文丢失

README.md

Repo-to-Agent-Context

中文 | English

Repo-to-Agent-Context 是面向编码 Agent 的仓库上下文 Harness：它为具体任务生成最小、可验证、带证据链的上下文包，并通过测试/变更/依赖约束降低无关上下文、误改和回归风险。

第一版采用离线优先设计：扫描仓库、提取轻量代码结构、排序关键文件、构建依赖图，并输出 Markdown/JSON 上下文文件，不强依赖大模型。

下一版方向是从“让 Agent 读懂仓库”升级为“让 Agent 在仓库里安全、可验证地完成任务”：围绕任务级上下文、变更影响分析、测试推荐、编辑边界、验证闭环和上下文质量 benchmark 构建 Agent Harness。

图示概览

总体架构

Repo-to-Agent-Context 总体架构图

工作流与数据流

Repo-to-Agent-Context 工作流与数据流图

代码模块分层

Repo-to-Agent-Context 代码模块分层图

通过 AI Agent 使用

你也可以直接让 Codex、Claude Code、Cursor 或其他编程 Agent 代你运行这个项目。例如在 Codex 里可以直接说：

使用 https://github.com/whut09/Repo-to-Agent-Context 对 xxx 项目生成 AGENTS.md 和 .agent-context 上下文包。请先检查目标仓库结构，再按需安装或克隆该工具。请强制启用 LLM 摘要：在目标仓库创建或更新 repo-context.local.yml，不要提交该文件，优先使用当前 AI 工具环境里可用的模型 API 配置或我提供的 key/baseUrl/model；如果缺少配置，请先问我。然后运行 repo-context build <目标仓库> --target codex --llm，再运行 repo-context validate <目标仓库>，最后说明生成了哪些文件和 LLM 摘要模式是否成功。

把 xxx 项目 替换成本地路径、GitHub 仓库或当前工作区名称即可。如果只需要根目录说明，就说“生成 AGENTS.md”；如果需要完整上下文包，就说“生成 AGENTS.md 和 .agent-context”。

注意：当前 AI 工具必须能提供可调用的模型 API key、base URL 和 model，Repo-to-Agent-Context 才能真正执行 LLM 摘要。如果 Codex/Claude/Cursor 没有把自身模型暴露成 API，就让 Agent 先向你索取配置；真实 key 只写入 repo-context.local.yml。

快速开始

发布到 npm 后可直接运行：

npx repo-to-agent-context build ./path/to/repo

从源码运行：

npm install
npm run build
node dist/cli/index.js build ./path/to/repo

开发时可以直接运行：

npm run dev -- build ./path/to/repo

大模型会自动读取 AGENTS.md 吗？

要看你使用的编程工具，而不是大模型本身。AGENTS.md 是 Agent 客户端用于把仓库说明注入模型上下文的一种约定。

  • 默认生成的 AGENTS.md 使用 agents.mode: minimal，只保留必须遵守的操作规则、入口文件、必要命令和 .agent-context/ 索引。
  • 更长的仓库摘要、模块图、依赖图、readiness 和任务包都放在 .agent-context/，避免根上下文文件过长。
  • Codex：会。Codex 会在开始工作前读取 AGENTS.md，并可以把全局说明和项目级说明合并进上下文。
  • Claude Code：不会直接读取 AGENTS.md。Claude Code 的项目说明文件是 CLAUDE.md。如果想复用本工具生成的说明，可以在仓库根目录创建 CLAUDE.md，内容写 @AGENTS.md，再追加 Claude 专用说明。
  • Cursor：支持。把 AGENTS.md 放在项目根目录即可作为简单项目规则使用。如果需要按路径作用域、条件触发、多文件规则，建议使用 .cursor/rules。
  • 其他工具：支持情况不同。如果工具不会自动加载 AGENTS.md，可以在提示词里手动引用或附上该文件。

详细用法见 docs/agents-md.zh-CN.md。

输出内容

AGENTS.md
.agent-context/
  repo-summary.md
  key-files.md
  module-map.md
  dependency-graph.md
  architecture.md
  onboarding.md
  readiness.md
  readiness.json
  token-savings.md
  token-savings.json
  contracts/
    architecture.contract.json
    module-boundaries.json
    commands.contract.json
    test.contract.json
    safety.contract.json
  tasks/
    bugfix-context.md
    feature-context.md
    refactor-context.md
    bugfix.json
    feature.json
    refactor.json
  rag/
    README.md
    manifest.json
    documents.jsonl
  evidence/
    file-evidence.json
  index/
    files.json
    symbols.json
    modules.json
    chunks.json
  graphs/
    dependencies.json
    dependencies.mmd

上下文分层

生成的上下文按 L0-L3 分层，避免 Agent 默认加载完整 .agent-context/ 目录：

  • L0：AGENTS.md，最短操作规则和默认工作流，始终加载。
  • L1：.agent-context/repo-summary.md、.agent-context/onboarding.md 和 .agent-context/context-layers.md，新任务开始时加载。
  • L2：.agent-context/runs/<task-id>/ 是完整任务运行上下文；.agent-context/tasks/<task>/ 是单独任务包，只在处理具体任务时加载。
  • L3：.agent-context/key-files.md、index/、evidence/、graphs/ 和 rag/，只在需要深入分析、符号查询或证据追踪时按需加载。

AGENTS.md 会明确默认工作流：先只读 AGENTS.md；遇到具体任务时运行 repo-context run "<task>" . 或查看生成的 run 目录；默认不要加载完整 .agent-context/ 目录；判断行为时优先看源码而不是生成摘要。人工维护的环境和部署说明保留在 AGENTS.manual.md，只在环境、部署、配置或运维类任务中加载。

命令

repo-context init [repo]
repo-context build [repo]
repo-context graph [repo]
repo-context explain <path> [repo]
repo-context savings [repo]
repo-context readiness [repo]
repo-context validate [repo]
repo-context validate-contracts [repo]
repo-context run "<task>" [repo]
repo-context plan "<task>" [repo]
repo-context pack "<task>" [repo]
repo-context verify --diff [repo]
repo-context impact [repo] --base main
repo-context tests [repo] --for <path>
repo-context tests [repo] --diff --base main
repo-context benchmark [benchmarkDir] --top-k 8
repo-context retrieve "<task>" [repo] --provider hybrid
repo-context task "<task>" [repo]
repo-context task "<task>" --repo <repo...>
repo-context diff [repo] --base main
repo-context update [repo] --since main
repo-context rag export [repo]

示例：

repo-context build . --target codex
repo-context build . --target codex --tokenizer chars-approx
repo-context build . --target codex --model gpt-4.1
repo-context build . --llm
repo-context build ../my-app --target all --token-budget 80000
repo-context explain src/server.ts .
repo-context explain auth .
repo-context readiness .
repo-context validate .
repo-context validate-contracts .
repo-context savings . --token-budget 60000
repo-context savings . --actual --model gpt-4.1
repo-context run "fix login timeout bug" . --type bugfix --token-budget 12000
repo-context plan "fix login timeout bug" . --type bugfix
repo-context pack "fix login timeout bug" . --type bugfix --token-budget 12000
repo-context verify --diff .
repo-context impact . --base main
repo-context tests . --for src/auth/session.ts
repo-context tests . --diff --base main
repo-context task "fix login timeout bug" . --type bugfix --token-budget 12000
repo-context task fix login timeout bug --repo "../my app/中文项目" --type bugfix
repo-context diff . --base main
repo-context rag export . --token-budget 60000

Token 节省报告

每次构建都会生成 token 节省报告：

原始仓库（估算，chars_approx）：2,400,000 tokens
上下文包估算（chars_approx）：42,000 tokens
实际上下文包（o200k_base, gpt-4.1）：41,832 tokens
压缩比：57x
Token 预算：60,000（未超预算）

报告会区分原始仓库估算、理论紧凑上下文估算，以及实际写出的 Markdown、Mermaid、RAG JSONL token 数。机器可读索引不会计入实际输出 token，具体范围会写在报告里。配置真实 tokenizer 时会用 js-tiktoken 计数，无法识别时回退到 chars_approx。

生成文件：

  • .agent-context/token-savings.md
  • .agent-context/token-savings.json

Agent 就绪度评分

readiness 报告是工程诊断分，不是 Agent 成功率保证。它会把六类底层信号汇总成三层，并应用硬上限，避免轻易给满分：

Agent 就绪度：B / 82

维度：
- 操作可用性：90/100
- 上下文质量：75/100
- Agent 安全性：70/100

硬上限：
- 未检测到 CI workflow 时最高 90
- token 计数使用 chars_approx 而不是模型 tokenizer 时最高 90
- 缺少高置信度 AST/compiler 分析证据时最高 85

生成文件：

  • .agent-context/readiness.md
  • .agent-context/readiness.json

可选的大模型摘要

大模型是可选能力。CLI 默认离线可用。

提交到仓库的配置只应该保留占位符：

llm:
  enabled: false
  provider: openai-compatible
  baseUrl: xx
  apiKey: xx
  model: xx

本地使用时，把 repo-context.local.example.yml 复制成 repo-context.local.yml，把真实 key 和 URL 写进去。repo-context.local.yml 已加入 .gitignore，不会被提交。

llm:
  enabled: true
  provider: openai-compatible
  baseUrl: xx
  apiKey: xx
  model: xx

然后运行：

repo-context build . --llm

未启用 LLM 时，Repo-to-Agent-Context 使用离线摘要。启用后，如果 key、URL、model 缺失或仍然是 xx，会直接给出可操作的配置错误；运行时请求失败则退回离线摘要并记录原因。

运行 repo-context validate . 可以检查配置、生成 JSON、依赖边、分析置信度和 token 预算。运行 repo-context validate-contracts . 可以把 contracts/ 当作编辑边界校验 diff，并直接判断是否触碰受保护路径、非法依赖、lockfile 配套、环境变量说明和测试边界。

分析置信度与证据

  • TypeScript/JavaScript 使用 TypeScript Compiler API 解析 import type、动态 import()、re-export、symbol、barrel export、tsconfig path alias、workspace package alias，以及常见 Next.js/Express/Fastify/Hono/NestJS route 模式。
  • Python 会优先使用可选 Tree-sitter 后端（运行环境提供 tree_sitter 和 tree_sitter_python 时），再回退到标准库 ast，最后使用轻量解析。它能解析本地绝对/相对 import，例如 from .models import User 和 from app.services.auth import login。
  • 不支持或 fallback 的分析会标记为低置信度。

每个索引文件包含 analyzer、confidence、analysisStats（parser、resolved/unresolved imports、symbols、routes）和带行号的 evidence。汇总证据输出到 .agent-context/evidence/file-evidence.json。

任务上下文包

任务工作流现在有完整闭环入口：repo-context run "<task>" .。它不修改代码，只在 .agent-context/runs/<task-id>/ 下生成一次 Agent 执行上下文，包含 plan.md、pack.md、edit-boundary.md、expected-diff.md、tests.md、verify.md、impact.md、prompt.codex.md、prompt.claude.md、prompt.cursor.md 和 run.json。plan、pack、verify、impact、tests 仍可作为单阶段命令单独使用；旧的 task 命令仍保留为兼容入口。

任务包不是简单关键词文件列表，而是三阶段上下文打包器：

  1. 直接检索：匹配 path、module、summary、exports、symbols、tests 和 docs。
  2. 图扩展：加入 direct imports、direct importers、sibling tests、entrypoints、config files 和 owning module docs。
  3. 预算装包：按 direct source、tests、dependency neighbors、config/docs、entrypoints 分桶放入 token budget。
repo-context run "fix login timeout bug" . --type bugfix --token-budget 12000
repo-context plan "fix login timeout bug" . --type bugfix
repo-context pack "fix login timeout bug" . --type bugfix --token-budget 12000
repo-context verify --diff .
repo-context validate-contracts --diff .
repo-context impact . --base main
repo-context tests . --for src/auth/session.ts
repo-context tests . --diff --base main
repo-context task "fix login timeout bug" . --type bugfix --token-budget 12000
repo-context task fix login timeout bug --repo "../my app/中文项目" --type bugfix
repo-context task "add SSO login" . --type feature
repo-context task "split auth module" . --type refactor

Markdown 输出会给 agent Read First、Then Inspect If Needed、Why These Files、Budget Packing 和 Suggested Commands。机器可读 task pack 会生成在 .agent-context/tasks/*.json。

上下文质量评测

仓库在 benchmarks/ 下提供了演示用上下文质量评测。它会在 small TypeScript、React、FastAPI 和 monorepo fixture 上，把任务感知上下文包与预期相关文件、必跑测试进行对比。

npm run benchmark
repo-context benchmark benchmarks --top-k 8
repo-context benchmark benchmarks --json

报告指标包括 Recall@K、Precision@K、token 压缩比、测试推荐准确率、agentSuccessDelta 和 agentSuccessDeltaProxy。agentSuccessDelta 会读取 benchmarks/agent-runs/*.json 中的人工或自动 Agent 运行记录，对比 no-context、agents-md、task-pack、task-pack-contracts-verify 四种模式的得分差异；当前仓库提供 manual-eval 样例，后续可以替换为 Codex/Claude Code 自动运行记录。agentSuccessDeltaProxy 保留为无 agent-run 记录时的确定性 fallback。

上下文检索协议

RAG 被建模为统一检索协议，而不只是导出格式。核心接口是：

interface ContextRetriever {
  search(
    task: string,
    options: {
      topK: number;
      modules?: string[];
      changedFiles?: string[];
      includeTests?: boolean;
    }
  ): Promise<ContextHit[]>;
}

内置 provider：

  • static：检索已生成的摘要、模块/文件元数据、符号、证据和 RAG 文档。
  • ripgrep：运行环境可用 rg 时检索源码文本。
  • hybrid：合并 static 和 ripgrep 的命中结果。
  • lightrag：预留给 LightRAG 服务适配器的协议槽位。
  • embedding：预留给 embedding/vector store 适配器的协议槽位。
repo-context retrieve "fix login timeout" . --provider hybrid --top-k 8 --include-tests
repo-context rag search "fix login timeout" . --provider static --json

这样 MCP、VS Code、Cursor、Codex CLI、LightRAG 和后续 embedding 存储都可以对齐同一个检索契约，而不是把 Harness 绑定到某一个 RAG 框架。

可选 RAG：LightRAG

建议引入 RAG，但不要让 RAG 取代静态上下文包。推荐架构是：

先生成静态上下文包
  -> AGENTS.md、摘要、依赖图、关键文件
再接可选 RAG 适配层
  -> 导出 LightRAG 友好的 JSONL，后续再导入 LightRAG Server

Repo-to-Agent-Context 会生成：

  • .agent-context/rag/documents.jsonl
  • .agent-context/rag/manifest.json
  • .agent-context/rag/README.md

LightRAG 保持可选，因为它通常需要单独的 Python/Server 环境，并且索引和查询阶段需要保持 embedding 配置一致。

当前版本会导出适合 LightRAG 摄入的文档，但尚未直接同步到 LightRAG Server。

架构

实现设计见 docs/architecture.md，AGENTS.md 使用说明见 docs/agents-md.zh-CN.md，后续规划见 docs/roadmap.md。

配置

创建 repo-context.config.yml：

target: codex
tokenBudget: 60000

tokenizer:
  mode: chars_approx
  # mode: cl100k_base
  # model: gpt-4.1

agents:
  mode: minimal # minimal | balanced | full
  maxTokens: 1200
  include:
    - commands
    - safety
    - entrypoints
    - contextLinks

include:
  - src/**
  - docs/**
  - package.json

exclude:
  - node_modules/**
  - dist/**
  - coverage/**

outputs:
  agents: true
  modules: true
  graph: true
  tasks: true
  readiness: true
  rag: true

agents 控制根目录 AGENTS.md 的信息密度。默认 minimal 会把根文件限制成最小操作约束，balanced/full 才会写入更多概览内容。outputs 开关控制可选生成物。关闭开关时，也会清理该分组中之前生成的文件。仓库摘要、关键文件、onboarding、token 节省报告和机器可读索引会始终生成。

开发

npm run build
npm run check
npm run lint
npm run format
npm run format:check
npm test
npm run benchmark
npm run build
npm run pack:dry-run

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