Invigil
ใช้ทำอะไรได้
ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ
- ต่อแบบ ติดตั้งในเครื่อง
- บัญชีหรือคีย์ ไม่ต้องใส่คีย์
- หมวด เครื่องมือนักพัฒนา
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Linters check your code. Invigil checks whether your repo is legible — to newcomers and AI agents.ติดตั้ง
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผลตรวจผ่าน 3/3 · ทำงานบนเครื่องคุณ
ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน
เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง
ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
ลง Python (uv) ในเครื่อง
ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Python (uv)
เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม
SettingsDeveloperEdit Config
วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์
{ "mcpServers": { "invigil": { "command": "uvx", "args": [ "invigil", "mcp" ] } } }ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่
ลองเลย
ใช้ Invigil บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Invigil หรือมีชื่อเครื่องมือของ Invigil ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ChatGPT ยังต่อ Invigil ไม่ได้
Invigil ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ
คุณทำแบบนี้แทนได้
ก · ใช้แอปที่ต่อ Invigil ได้
- ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
- ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
- ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
- ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
ข · ตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนา ที่ต่อกับ ChatGPT ได้
เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
ลง Python (uv) ในเครื่อง
ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Python (uv)
เปิด Terminal
Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell
วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter
claude mcp add --scope user invigil -- uvx invigil mcpพิมพ์ /mcp ใน Claude Code
ต้องเห็น Invigil ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว
ลองเลย
ใช้ Invigil บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Invigil หรือมีชื่อเครื่องมือของ Invigil ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
ลง Python (uv) ในเครื่อง
ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Python (uv)
เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent
ลองเลย
ใช้ Invigil บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Invigil หรือมีชื่อเครื่องมือของ Invigil ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
ลง Python (uv) ในเครื่อง
ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Python (uv)
เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent
ลองเลย
ใช้ Invigil บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Invigil หรือมีชื่อเครื่องมือของ Invigil ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON
ติดตั้งในเครื่อง
Claude Code
claude mcp add --scope user invigil -- uvx invigil mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"invigil": {
"command": "uvx",
"args": [
"invigil",
"mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"invigil": {
"command": "uvx",
"args": [
"invigil",
"mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"invigil": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"invigil",
"mcp"
]
}
}
}ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
สรุป
ใช้กับโปรแกรมไหนได้
ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569
ติดตั้งบนเครื่องได้ใน
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
คู่มือที่เกี่ยวข้อง
ทำอะไรได้บ้าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
ผลตรวจเบื้องต้นi
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 12 พ.ย. 2569
- ✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub invigil ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
- ✓ ผ่าน
ยังมีคนดูแล
มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 วันที่ผ่านมา
- ✓ ผ่าน
มีสัญญาอนุญาต (license)
ใช้ Apache-2.0
- – ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
- – ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
- … ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
พูดคุย
ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์
ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย
ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx
รีวิวจากผู้ใช้
ยังไม่มีรีวิว
เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi
- ดาวมากกว่า 69% ของอีก 5810 ตัวในหมวดนี้
- ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 24% ของอีก 5810 ตัวในหมวดนี้
- ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5810 ตัวในหมวดนี้
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
คำถามที่พบบ่อย
Invigil ปลอดภัยไหม?
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (1.7.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ตัวอื่นในหมวดเดียวกัน
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Serena MCP: the IDE for your agent
A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.
README จากผู้ทำ
เปิดอ่าน README
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Invigil
Verify the path from installation to first successful use—for people and agents.
A package can install successfully and still fail its first useful command. Invigil combines repository-quality checks with a Cold-Start Gate that exercises declared operations and reports the evidence needed to diagnose failures.
New in development: verify an exact Python wheel before publication, outside the source checkout. The existing scorecard, published-artifact checks, and agent tools remain available. Wheel verification is unreleased; pip install invigil and the release pins below do not include it yet.
Try the first-use demo (source preview)
On Linux with Python 3.11+ and venv support, use the source-preview branch:
git clone --branch feat/wheel-first-use-preview https://github.com/invigil/invigil.git
cd invigil python3 -m venv .venv .venv/bin/python -m pip install -e . .venv/bin/python examples/first-use-demo/run.py
The demo runs offline and checks real wheels. Both install; one omits a required data file and fails its first-use command. Adding that file makes the same check pass. It prints the failure and saves JSON reports in a temporary directory. This is a synthetic example, not a claim about an upstream project's current release.
Demo details · Verify your own wheel · CI workflow template
The preview requires an explicit command and optional expected output. A successful run proves that operation worked in the recorded environment; it is not a general release-safety guarantee. Run unfamiliar artifacts in disposable workers without credentials—a Python venv is not a security sandbox.
*invigilate* — to watch over an exam and enforce its rules.
How Invigil fits in your stack
Invigil does not replace your existing tools; it covers the product-quality gaps they leave behind.
| Capability | Role |
|---|---|
| Repository scorecard | Checks documentation, configuration and quality conventions; suggests fixes |
| Published-artifact Cold-Start Gate | Exercises configured package/container operations and HTTP probes |
| Local-wheel first use (unreleased) | Verifies the candidate artifact; records its hash, phases and dependencies |
| Existing linters, scanners and tests | Continue checking code correctness and security alongside Invigil |
A clean-install smoke script can detect the same packaging defects. Invigil aims to make that workflow easier to configure and its reports consistent across projects.
Why
The scorecard checks whether the project is legible to newcomers and agents. Every failing static check includes a suggested command or edit. Execution reports retain the failed step and output; they cannot infer every application's root cause.
The seven Gates cover onboarding, errors, artifact verification, supply-chain evidence, audience documentation, contribution and adoption. A grade summarizes implemented repository checks; it does not establish that an artifact was executed successfully. Use the Cold-Start Gate for execution evidence.
Install
Published channels — pick the one that matches where you run it:
| Channel | Where it fits | One-liner |
|---|---|---|
| PyPI | local runs, Python-friendly CI | pip install invigil |
| GitHub Action | GitHub PRs | uses: invigil/invigil@v1 |
| Docker (ghcr) | GitLab, Jenkins, any non-Python CI | docker run --rm -v "$PWD:/repo" ghcr.io/invigil/invigil score /repo |
| pre-commit | offline checks on every commit | hooks invigil-layout, invigil-secrets (below) |
| MCP server | agents (Claude Code, any MCP client) | pip install "invigil[mcp]" → invigil mcp |
Every release ships all of it signed: cosign-signed wheel, sdist, and container image, plus an SPDX SBOM — verifiable with cosign verify against the GitHub OIDC identity.
Quick Start
These commands use the published scorecard. For wheel verification, use the source preview above.
Run it locally on any repo:
pip install invigil
invigil score . # human-readable scorecard + the exact fix for every failure invigil score . --format markdown # a PR-comment-ready table invigil score . --format json # machine-readable
Add it to CI as a report-only gate (posts a scorecard comment + badge, never blocks a PR):
# .github/workflows/quality-gate.yml
name: Quality gate on: [pull_request] permissions: { contents: read, pull-requests: write } jobs: invigil: runs-on: ubuntu-latest steps:
- uses: actions/checkout@3d3c42e5aac5ba805825da76410c181273ba90b1 # v7.0.1
- uses: invigil/invigil@7f31330715bb7e42f26032ce3e921fcf78d4acea # v1.7.1 with: enforce: "false" # flip to true once the grade is stable
Flip enforce: "true" (or set project.enforce: true in .invigil.yml) when you're ready for it to block merges below the target gate.
Why the SHAs?
invigil/invigil@v1works and tracks the latest v1.x.y, but Invigil's own
actions-sha-pinnedcheck (G3) fails floating tags — including its own. Pin, and let
Dependabot bump the pins; the trailing comment is what it reads.
The action exposes the report and both badges as step outputs — pipe the scorecard into the job summary, publish the badge JSON wherever shields.io can reach it:
- uses: invigil/invigil@7f31330715bb7e42f26032ce3e921fcf78d4acea # v1.7.1
id: invigil with: { comment: "false" }
- run: cat "${{ steps.invigil.outputs.report }}" >> "$GITHUB_STEP_SUMMARY"
outputs.badge → grade badge JSON · outputs.ai-badge → ai-ready badge JSON
How it works
Two layers, matching the doctrine:
- Static Doctrine Scorecard (every PR, seconds) — inspects the repo filesystem and GitHub metadata: LICENSE, README length,
.env.example, a deep-health endpoint, a global error-id handler, SHA-pinned actions, an enforced lockfile, a coverage gate, a daily published-artifact smoke test, ≥5 good-first-issues, docs index,llms.txt/AGENTS.md, and more. Emits text / JSON / Markdown / a shields.io badge. - Cold-Start Gate (nightly, reusable —
invigil stranger) — on a clean runner, installs and boots configured published artifacts and probes their declared surfaces. The new local-wheel path additionally bounds setup/install/first use with one per-wheel budget and records phase results; legacy paths retain their behavior. Web services get HTTP probes; a CLI image (an artifact with acommand:) is run to completion and must exit 0. One reusable workflow replaces the 60-linesmoke-published.ymlevery repo copy-pastes:
# .github/workflows/stranger-gate.yml
name: Cold-start gate on: schedule: [{ cron: "0 3 * * *" }] workflow_dispatch: jobs: stranger: uses: invigil/invigil/.github/workflows/stranger-gate.yml@7f31330715bb7e42f26032ce3e921fcf78d4acea # v1.7.1
Fix by PR
The optional fix workflow applies mechanical fixes on a work branch and opens one batched PR. It uses invigil score --fix --pr-mode; protected-branch safeguards remain in place. Closing its PR without merging is respected until the work branch is deleted. See the CLI reference for configuration and limits.
Configuration
Drop a .invigil.yml at the repo root. It's optional for the static scorecard (sensible defaults apply) and required for the Cold-Start Gate (it declares what to boot and probe). Full schema in schema/invigil.schema.json; examples in examples/.
version: 1
project: name: my-app language: python min_gate: G4 enforce: false artifacts:
- type: pypi name: "my-app[all]"
- type: ghcr image: ghcr.io/me/my-app:latest port: 8000
probes:
- { url: "/", expect_status: 200 }
- { url: "/api/things", expect_json_count: { min: 5 } }
boot_budget_minutes: 10
Lightweight & modular
A gate developers bypass is dead weight, so Invigil is built for zero friction:
- Fast offline groups for pre-commit — each check is tagged
local/network/heavy.invigil check layoutruns the filesystem checks with no network in ~120ms:
# .pre-commit-config.yaml
- repo: https://github.com/invigil/invigil rev: v1 # tracks the latest v1.x.y hooks: [{ id: invigil-layout }, { id: invigil-secrets }]
Heavier, network-bound checks (scorecard, the Cold-Start Gate) stay in CI. invigil score --offline / --layer local / --group supply-chain slice it any way.
- It bends instead of forking.
profile: strict | progressive | light, per-checkweights,optional(ding without gating),thresholds.fail_on— make it *your* doctrine. - Resilient by design. A scorecard.dev timeout is a SKIP excluded from the grade — never a false A-to-C downgrade, never a crashed build.
→ The doctrine and the Gates covers both in full.
When your user is an agent
Legibility now has two audiences. The reader arriving cold at your repo is, more often than not, an AI agent: it has a context window instead of patience, exit codes instead of intuition, and it acts only on what the repo states machine-readably. The ai check group grades that surface — not just *presence* of llms.txt/AGENTS.md, but whether an agent can actually act on them:
| Check | The promise to the agent |
|---|---|
agents-md-actionable | Your AGENTS.md/CLAUDE.md contains runnable fenced commands, not prose |
llms-txt-shape | llms.txt is spec-shaped and fits a 10 KB context budget |
agent-context-fresh | Agent instructions aren't 90+ days staler than the source they describe |
readme-heading-hierarchy | The README chunks cleanly (one H1, real H2 sections) |
exit-codes-documented | A CLI's exit codes are enumerated — agents branch on codes, not prose |
llms-no-secrets | The machine-readable surface leaks no credentials |
agent-scope-visibility | Agent code declares its tool inventory (blast-radius precondition) |
Two artifacts fall out of it. `invigil score --format llm` — a deterministic report under ~1 KB, built to be read *by* an agent: a healthy repo costs it two lines of context. And an `ai-ready` badge, a shields.io endpoint you can put in your own README:
invigil score . --format ai-badge --output badges/ai-ready.json # commit this

In CI the Action emits it for you — steps. .outputs.ai-badge is the path to the same JSON.
##