XiNian-dada/Fuck_My_Shit_Mountain

An evidence-based AI code audit skill. Professional output. Zero emotional bullshit.

解决的问题

本项目为 Codex、Claude Code、Copilot 和 Gemini 等 AI 编码代理提供了一套专门的指令和评分标准(即“技能”)。它解决了代码库中“隐藏”的技术债务和风险问题——这些代码可能能运行,但存在安全、稳定性或可维护性方面的潜在问题,人工在大型项目中难以手动审计。

如何工作

它作为 AI 代理的插件或技能运行。安装到代理的技能目录后,AI 会使用提供的提示、模板和评分标准进行系统性审计。该过程包括:

  1. 项目分析:AI 分析语言、框架、依赖项和 CI/CD 配置。
  2. 维度化审计:AI 基于 25 个不同维度(如安全、性能、AI 安全、数据完整性)对代码进行审计。用户可请求完整审计,或指定特定模式,如 securitymaintainability
  3. 基于证据的报告生成:AI 生成报告(Markdown 或 HTML 格式),包含严重性等级、置信度评分、代码中的证据以及具体的修复建议。

适用人群

使用 AI 编码代理并希望在发布前或维护期间,通过结构化、基于证据的方式审计代码库,以识别风险并优先修复的开发者和工程师。

主要亮点

  • 25 个审计维度:涵盖从架构、安全到 AI 特定安全(提示注入、RAG 泄露)和可访问性等所有方面。
  • 结构化报告:生成包含评分面板、覆盖率矩阵和优先修复计划的报告。
  • 代理无关性:兼容多种 AI IDE 和代理,包括 Codex、Claude Code、Copilot 和 Gemini。
  • 证据驱动:区分已确认问题与潜在风险,为每个发现提供代码证据。

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