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解決的問題

AI 編碼代理經常缺乏特定的上下文（例如建置流程、測試框架和架構慣例），導致無法真正有效運作。AgentRC 透過自動產生並維護必要的上下文檔案（如說明文件與工具設定），讓 AI 代理能更深入了解並操作特定的程式碼庫。

作法

AgentRC 分析程式碼庫以識別缺失的上下文，接著使用 Copilot SDK 產生客製化的指示檔與設定。它透過三階段循環運作：

1. 衡量：根據九個支柱與五階成熟度模型，評估程式庫的「AI 就緒度」，以識別差距。
2. 產生：產生特定檔案，例如 .github/copilot-instructions.md（用於慣例）、.vscode/mcp.json（用於工具連接）與 .vscode/settings.json（用於編輯器設定）。
3. 維護：評估產生的指示是否確實改善代理回應，並可整合至 CI/CD 管線中，偵測上下文是否過時（漂移）。

適用對象

使用 AI 編碼代理（如 GitHub Copilot）並希望透過提供高品質、程式碼庫特定的上下文，優化代理效能，但又不想手動撰寫的開發者與工程團隊。

特色亮點

• 自動上下文產生：讀取實際程式碼產生指示，不依賴模板。
• AI 就緒度評分：提供成熟度模型，量化程式庫對 AI 代理的準備程度。
• AI 代理整合：支援 CLI、VS Code 延伸模組與 CI/CD 質量門檻。
• APM 整合：與 Agent Package Manager (APM) 協作，於組織內分發共享的代理指示與技能。
• 廣泛相容性：支援 GitHub、Azure DevOps、單體倉儲（monorepos）與多根 VS Code 工作區。