patchwork — Codebase Conventions for AI Agents
ภาพรวม
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Scan any codebase, generate CONVENTIONS.md, expose conventions as MCP tools for AI agents.
สามเสาของ PopNx MCP
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
- เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
- ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 2 จาก 2 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
- การใช้งานiยังใหม่มาก↓ 38/สัปดาห์ · ★ 0
ใช้ทำอะไรได้
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
- การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
- ช่องทาง (transport): stdio
- หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
ติดตั้ง
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ก่อนติดตั้ง
- ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 2 จาก 2 ข้อ
- รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
- ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"patchwork": {
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add patchwork -- uvx patchwork-conventionsหรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"patchwork": {
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
หรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"patchwork": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
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 11 พ.ย. 2569
- ✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SaiNarayana-B ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
- ✓ ผ่าน
ยังมีคนดูแล
มีการแก้โค้ดล่าสุด 5 เดือนที่ผ่านมา
- … ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
- – ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
- – ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
- … ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi
- ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5740 ตัวในหมวดนี้
- ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 19% ของอีก 5740 ตัวในหมวดนี้
- ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5740 ตัวในหมวดนี้
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
คำถามที่พบบ่อย
patchwork — Codebase Conventions for AI Agents ปลอดภัยไหม?
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 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 5 เดือนที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.7) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?
ในหมวดเดียวกันมี REA, Netdata, Front-End Checklist
ตัวที่ใช้แทนได้
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
README จากผู้ทำ
เปิดอ่าน README
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
patchwork
Mine your codebase. Generate CONVENTIONS.md. Stop AI agents from making up your style.
Every team that uses AI coding assistants hits the same wall: Claude writes `getUserById` in a codebase that uses `get_user_by_id`. Cursor creates `components/userCard.tsx` in a project that uses `user-card.tsx`. The agent invented a response shape that doesn't match the rest of the API.
You write a CLAUDE.md manually. It goes stale in two weeks. You write it again.
patchwork automates this. It scans your actual source code using AST analysis and detects what your team really does — not what you think you do.
What it detects
| Category | What's mined |
|---|---|
| Naming | Functions, classes, variables, constants, files — with confidence score and real examples |
| Imports | Absolute vs relative, path aliases (@/, src/), barrel files, destructuring style |
| Structure | Source root, test layout, feature vs layer organisation, monorepo detection |
| Error Handling | try/except vs Result types, logging framework, custom exception naming, propagation style |
| Testing | Framework, assertion style, mocking library, coverage tool, fixture patterns |
| API Patterns | Response shape, route param style, ORM, async pattern, GraphQL/gRPC presence |
| Git Workflow | Commit message style, branch naming, co-change file pairs |
| Tech Stack | Frameworks, package manager, linters, formatters, type checker, build tool, scripts |
Quick start
pip install patchwork-conventions
cd your-project patchwork scan
That's it. You'll get a CONVENTIONS.md like this:
# CONVENTIONS.md
Auto-generated by patchwork on 2026-06-25
Tech Stack
Language: python Runtime: Python >=3.11 Package Manager: uv Frameworks: fastapi, sqlalchemy Linters: ruff Formatters: ruff, black
Naming Conventions
Python
- Functions:
snake_case(97% consistent) - Examples:
get_user,parse_response,create_session - Classes:
PascalCase(100% consistent) - Examples:
UserService,AuthHandler,DatabaseClient - Constants:
SCREAMING_SNAKE - Examples:
MAX_RETRIES,API_BASE_URL - Files:
snake_case - Private prefix:
_ - Test functions: prefix
test_
Project Structure
Source root: src/ Organisation: layer-based Tests: separate (tests/)
Key directories:
src/— source roottests/— test suitemigrations/— database migrations
Error Handling
Python
- Pattern: try/except
- Propagation: raise
- Logging:
structlog - Custom exception naming: Error suffix
ValidationError,AuthError,NotFoundError
Testing Conventions
Python
- Framework: pytest
- Coverage: 34 test files / 89 source files (38% ratio)
- Assertions:
assert(...) - Coverage tool:
pytest-cov - Patterns: fixtures, factories
Git Conventions
- Commit style: conventional commits
- Examples:
feat(auth): add JWT refresh,fix(api): handle null user - Branch naming: feature/name + fix/name
Why not argus or sourcebook?
| Feature | patchwork | argus | sourcebook |
|---|---|---|---|
| AST-based naming analysis | ✅ tree-sitter | ❌ filesystem only | ❌ not done |
| Confidence scores | ✅ per-category | ❌ | ❌ |
| Real examples from your code | ✅ | ❌ | ❌ |
| Counter-examples (inconsistencies) | ✅ | ❌ | ❌ |
| Error handling pattern mining | ✅ | ❌ | ❌ |
| API response shape detection | ✅ | ❌ | ❌ |
| Co-change file pairs | ✅ | ❌ | ✅ |
Convention checking (check cmd) | ✅ | ❌ | ❌ |
| MCP server with 8 tools | ✅ | ❌ | ✅ (4 tools) |
| Watch mode | ✅ | ✅ (sync) | ✅ |
| Zero LLM required | ✅ | ✅ | ✅ (layer A) |
| Open source / MIT | ✅ | ✅ | ❌ BSL |
Commands
# Generate CONVENTIONS.md
patchwork scan
Generate for a specific path
patchwork scan /path/to/project
Generate AGENTS.md
patchwork scan --agents-md
Append to CLAUDE.md
patchwork scan --claude-md
Output JSON (for programmatic use)
patchwork scan --json
Print to stdout (don't write file)
patchwork scan --stdout
Limit to specific languages
patchwork scan --lang python --lang typescript
Re-scan and update, preserving manual edits
patchwork update
Show what would change
patchwork diff
Print detected conventions to terminal
patchwork show
Auto-watch mode (regenerate on change)
patchwork watch
Start MCP server
patchwork serve --stdio # for Claude Code patchwork serve --port 3742 # HTTP mode
Claude Code integration
Option 1: CONVENTIONS.md (recommended)
patchwork scan # run once
CONVENTIONS.md is automatically read by Claude Code
Option 2: Append to CLAUDE.md
patchwork scan --claude-md
Option 3: MCP server
Claude Code — add to ~/.claude.json (or run claude mcp add interactively):
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }
Claude Desktop — add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }
Cursor — add to .cursor/mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", ".", "--stdio"] } } }
Then your AI agent can use 8 on-demand tools:
| Tool | When to use |
|---|---|
patchwork_scan | Get complete conventions overview |
patchwork_naming | Before writing new identifiers |
patchwork_structure | Before creating new files/directories |
patchwork_stack | When choosing libraries or commands |
patchwork_errors | Before writing error handling |
patchwork_testing | Before writing test files |
patchwork_git | Before writing commit messages |
patchwork_check | Validate a proposed name |
Option 4: Claude Code skill (SKILL.md)
Copy SKILL.md from this repo to ~/.claude/skills/patchwork/SKILL.md to get /patchwork slash commands.
Watch mode (CI/auto-update)
# Keep CONVENTIONS.md updated as you code
patchwork watch &
Or in CI — fail if conventions changed
patchwork diff || (patchwork update && git add CONVENTIONS.md && git commit -m "chore: update conventions")
Python API
from patchwork import scan
from patchwork.scanner import ScanOptions from pathlib import Path
Full scan
report = scan(ScanOptions(root=Path(".")))
Render to markdown
print(report.to_markdown())
Render to JSON
import json data = json.loads(report.to_json())
Access specific results
naming = report.naming.get("python") print(f"Functions: {naming.functions.style} ({naming.functions.confidence:.0%})") print(f"Examples: {naming.functions.examples}")
structure = report.structure print(f"Source root: {structure.source_root}") print(f"Organisation: {structure.organisation}")
Supported languages
| Language | AST (tree-sitter) | Fallback regex |
|---|---|---|
| Python | ✅ full | ✅ |
| TypeScript | ✅ full | ✅ |
| JavaScript | ✅ full | ✅ |
| Go | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Rust | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Java | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Ruby, PHP, C#, C++ | ❌ | ✅ regex only |
Install full language support:
pip install 'patchwork-conventions[full]'
How it works
your codebase
│ ▼ ConfigDetector ← reads package.json, pyproject.toml, go.mod, Cargo.toml │ ▼ File discovery ← respects .gitignore, skips node_modules etc. │ ▼ Per-language AST ← tree-sitter parses every file into a syntax tree │ ├── NamingMiner → extracts function/class/variable names, classifies style ├── ImportMiner → detects import patterns, aliases, barrel files ├── StructureMiner → analyses directory layout, test co-location ├── ErrorHandlingMiner → detects try/catch patterns, logging, custom exceptions ├── TestingMiner → identifies framework, assertion style, mocking ├── APIPatternMiner → finds response shapes, ORMs, route styles └── GitPatternMiner → mines commit history, branches, co-change pairs │ ▼ ConventionReport │ ├── CONVENTIONS.md (default) ├── AGENTS.md (--agents-md) ├── CLAUDE.md (--claude-md, appends) └── JSON (--json)
All analysis is 100% local — no API calls, no telemetry, no data leaves your machine.
Performance
On a 1,000-file TypeScript monorepo:
- Without tree-sitter: ~0.8s
- With tree-sitter (full AST): ~2.1s
On a 500-file Python project:
- ~1.1s
Results are deterministic — same codebase always produces the same output.
Contributing
git clone https://github.com/yourusername/patchwork
cd patchwork pip install -e '.[dev]' pytest
Pull requests welcome. See CONTRIBUTING.md.
License
MIT — free for personal and commercial use.
Topics
claude-code · agent-skills · mcp · context-engineering · hallucination-detection · code-conventions · static-analysis · tree-sitter · developer-tools · ai-coding