评分明细
适用场景
Agent Config Doctor 快速入门
一句话卖点: Agent 配置文件越多越容易出错——Config Doctor 一键扫描所有配置,找出不一致和潜在问题
这是什么?适合谁?
Agent Config Doctor 是本地优先的 AI 编码 Agent 配置扫描器——自动扫描 Agent 配置、MCP 文件、Skills、提示词和工作流权限,诊断配置错误和不一致。
核心理念:Agent 生态中配置文件越来越多(CLAUDE.md、AGENTS.md、MCP 配置、Skill 定义、工作流权限),配置错误或不一致会导致 Agent 行为异常——但手动检查这些配置既繁琐又容易遗漏。Agent Config Doctor 自动扫描和诊断这些配置,帮助开发者发现和修复配置问题。
与 skill-probe(Skill 运行时审计器)互补:skill-probe 做运行时审计,Agent Config Doctor 做配置静态扫描。两者结合形成 Agent 配置的”编译时+运行时”检查体系。
适合:使用多个 Agent 工具和 Skill 的开发者,需要维护复杂 Agent 配置的团队。不适合:只使用单一 Agent 工具的简单场景。
准备工作
- 安装 Python 3.10+
- 了解基本的 Agent 配置文件格式(CLAUDE.md、MCP JSON、Skill 定义)
- 准备好要扫描的项目目录
3步快速上手
第1步: 安装
git clone https://github.com/shuowenzhang1-netizen/agent-config-doctor.git
cd agent-config-doctor
pip install -r requirements.txt
第2步: 扫描项目配置
在项目根目录运行:
python doctor.py scan /path/to/your/project
Config Doctor 会自动发现并扫描:
- CLAUDE.md / AGENTS.md 文件
- MCP 配置文件(.mcp.json 或 mcp.json)
- Skill 定义文件
- 工作流权限配置
- 提示词模板
第3步: 查看诊断报告
扫描完成后,Config Doctor 输出诊断报告,包括:
- 配置冲突:同一设置在不同文件中定义了不同的值
- 缺失配置:引用了不存在的 MCP 服务器或 Skill
- 权限问题:工作流权限配置与 Skill 声明不一致
- 格式错误:JSON 语法错误或不符合 schema 的配置
根据报告中的建议逐一修复配置问题。
常见踩坑
- 扫描路径必须是项目根目录——Config Doctor 从根目录开始递归搜索配置文件,不在根目录运行可能遗漏配置
- 自定义配置文件路径需要额外配置——如果配置文件不在标准位置,需要在 doctor.py 中指定
- Python 版本要求 3.10+——较低版本可能不支持某些语法特性
- 诊断结果需要人工判断——Config Doctor 标记的”问题”可能是你有意为之的配置,需要人工审核
- 首次扫描可能输出大量警告——这是正常的,逐步修复即可
高级玩法
- CI 集成:将 Config Doctor 加入 CI 流水线,配置变更时自动扫描
- 自定义规则:编写项目特定的扫描规则,检测业务相关的配置问题
- 多项目对比:扫描多个项目,对比 Agent 配置的最佳实践
- 配置迁移辅助:在升级 Agent 工具版本时,用 Config Doctor 检测需要更新的配置
小技巧
- 将 Config Doctor 加入 pre-commit hook,每次提交前自动扫描
- 使用 —output json 参数导出结构化报告,方便集成到其他工具
- 关注仓库更新——作者可能添加新的配置类型支持
- 将扫描报告保存为基线,后续扫描只关注新增问题
- 配合 skill-probe 使用——Config Doctor 做静态检查,skill-probe 做运行时验证
常见问题 FAQ
Q1: Config Doctor 支持哪些 Agent 工具的配置?
目前主要支持 Claude Code 生态的配置文件(CLAUDE.md、MCP JSON、Skill 定义)。对其他 Agent 工具(如 Cursor、Codex)的配置支持取决于配置文件格式的兼容性。信息来源:GitHub README。
Q2: Config Doctor 会修改我的配置文件吗?
不会。Config Doctor 只做只读扫描和诊断,不会自动修改任何配置文件。你需要根据诊断报告手动修复。信息来源:GitHub README。
Q3: Config Doctor 和 skill-probe 有什么区别?
Config Doctor 做静态配置扫描(“配置文件写对了吗”),skill-probe 做运行时审计(“Skill 实际运行正常吗”)。两者互补:先用 Config Doctor 确保配置正确,再用 skill-probe 验证运行时行为。信息来源:两个项目的 GitHub README。
Q4: 扫描需要联网吗?
不需要。Config Doctor 完全在本地运行,不会上传任何配置数据。信息来源:GitHub README(“Local-first”)。
Q5: 支持自定义扫描规则吗?
支持。你可以编写自定义规则来检测项目特定的配置问题。参考仓库中的规则编写文档。信息来源:GitHub README。
参考链接
- GitHub 仓库:github.com/shuowenzhang1-netizen/agent-config-doctor
- 相关项目:skill-probe(Skill 运行时审计器)
- Claude Code Skills 文档:docs.claude.com/en/docs/claude-code
- MCP 协议规范:modelcontextprotocol.io
📊 评分与标签
评分说明
总分 6.0/10 · H_观察
📊 可观测社区指标(数据核验日期:2026-07-23)
- GitHub: shuowenzhang1-netizen/agent-config-doctor;MIT,核验日 API 显示 2 stars、0 forks。
📦 可安装性 1.5/2.5
- README 提供本地安装与扫描入口;相比云端扫描器减少上传配置的需求,但本地路径和多客户端配置仍需授权与适配。
- 来源:官方 README
🎯 实用性 1.8/2.5
- 扫描 Agent 配置、MCP、Skills、提示词和权限,能发现配置风险;相比 SkillSpector 范围更偏配置,相比通用 linter 更理解 Agent 文件。
- 来源:官方仓库
📖 文档质量 1.2/2.0
- README 说明扫描范围和本地优先原则;局限是规则覆盖、误报处置与版本兼容细节仍需扩充。
- 来源:官方 README
👥 社区活跃 0.4/1.5
- 核验日为小规模项目,最近更新时间 2026-06-29;相比 NVIDIA SkillSpector 缺少广泛外部验证。
- 来源:GitHub API
🔗 兼容性 1.1/1.5
- 范围涵盖 Agent 配置、MCP 与 Skills;相比单平台 doctor 更广,但各客户端文件位置和 schema 变化可能造成漏检。
- 来源:官方 README
评分依据可追溯至公开来源,每项分数均有明确理由和数据支撑。
局限:扫描结果不等同于安全证明;未验证所有操作系统和 Agent 版本。
🏷️ 标签说明
- 开源免费: 仓库采用 MIT 许可证。来源:LICENSE
- 安全: 用于诊断配置和权限风险。来源:官方 README
- Agent: 扫描对象是 AI 编码 Agent 配置。来源:官方仓库
- MCP: 明确覆盖 MCP 配置文件。来源:官方 README
📋 来源与核验记录
- ✅ 已验证官方 README、LICENSE 与 GitHub API。
- ⚠️ 未验证:全部客户端版本和规则误报率。
- ❌ 已删除死链:无。