Show HN：AI Lint —— 教 AI 代理你的团队标准，而不只是语法
它能通过测试，能运行。但跟语言的习惯用法格格不入。它在平台已经提供了状态管理的情况下，还自己发明状态。它把因果逻辑藏在巧妙的单行代码里。它在同一个文件里用三种不同的方案解决同一个问题。架构上虽然说得通，但认知负担很重。
光靠提示词说要“写干净的代码”根本没用。这些 AI 代理需要的，是我给一个聪明的新手看的东西：一本关于品味的指南。
所以我写了教义文件（doctrine files）——用 markdown 写的约束，教代理什么代码只是能编译，什么代码才是可维护的。比如：
- “一个文件里超过 20 个可变状态变量？说明你其实是在把多个模块硬塞进一个文件。”
- “同一个问题同时存在三种方案？选一个，删掉其他的。”
- “如果你没办法用一句话解释清楚一个条件，就把它提取成一个有名字的布尔值。”
AI Lint 就是把这个想法产品化的结果。它不是一个 CLI 也不是 SaaS——只是一些优化好的文本文件，你丢进 .cursorrules、AGENTS.md 或者系统提示词里就行。代理会读它们，而且真的会照着做。
里面有教义（应该遵循的）和拒绝规则（应该避免的）。当规则冲突时，有一个覆盖协议。它是设计给上下文注入用的，而不是给人读的。
商业模式：不同技术栈有对应的付费包（Apps、Systems 等）。不过我已经在 GitHub 上发布了一个免费预览版，包含核心理念和 JavaScript/Node.js 的教义，你可以试试效果。
- 网站：https://ai-lint.dosaygo.com
- 免费预览：https://github.com/DO-SAY-GO/AI-Lint
我很好奇 AI 在你们的代码库里持续注入哪些反模式。我现在正在扩充 Go 和 Rust 的拒绝规则，接下来计划做 iOS/Swift 和基础设施（Docker、k8s）的包。