moat-ai 0.8.0a1

AI 编码护城河 — 多语言感知 + 深度记忆 + 智能进化

Moat: 多语言感知 + 深度记忆 + 智能进化 🚀

中文 | English 当前版本: v0.8.0-alpha | 更新日志 | 发布说明

Moat 不仅仅是一个静态代码校验工具，它是你代码库的**"多语言智能神经系统"**。 在 AI 辅助编程成为常态的今天，我们不仅需要 AI 帮我们写代码，更需要一个能够：

• 感知多语言代码变更（Python/TypeScript/Go/Rust）
• 记住架构教训（One Memory 深度集成）
• 随项目演进而自我进化（知识图谱 + 智能提示）
• 验收架构质量（规则、示例、证据驱动的验收系统）

🎉 最新更新 (v0.8.0-alpha)

🏛️ Karpathy Principles Constitution

• ✅ Surgical Changes 规则: Git diff 行数监控，修改过大自动告警
  • 单文件最大修改: 100 行
  • 最多修改文件数: 3 个
  • 智能修复建议生成
• ✅ Simplicity First 规则: 代码复杂度检查
  • 文件大小检查: 500 行
  • 函数长度检查: 50 行
  • 类方法数量检查: 15 个
• ✅ 规则系统架构: 配置驱动的规则系统
  • YAML 配置原则定义
  • PrinciplesLoader 加载器
  • 延迟导入避免循环依赖
• ✅ Gatekeeper 集成: 文件检查时执行 Karpathy 原则检查
• ✅ 16 个新测试: 规则系统 100% 测试覆盖

🎯 前一版本 (v0.7.0-beta.1)

🎯 算子能力增强

• ✅ api_response_spec 完整实现: 真实扫描 API 端点并验证响应格式
  • 解析 FastAPI 装饰器 (@app.get, @router.post)
  • 检查响应模型和 HTTP 状态码
  • 检测统一响应格式
• ✅ framework_usage 算子增强: 检查框架特性充分利用
  • FastAPI: Pydantic + ExceptionHandler + Depends + APIRouter + BackgroundTasks
  • Django: ORM + Forms/Serializers + get_object_or_404
  • Flask: Marshmallow + errorhandler
• ✅ Claude Code Hook 集成: 自动生成 .claude/settings.json
  • 交互式配置询问
  • PreToolUse + PostToolUse Hooks
  • 开箱即用

📦 安装方式

方式 1: 一键安装（推荐）

cd /Users/mac/Desktop/moat
./install.sh

方式 2: 创建别名

# Bash/Zsh
echo 'alias moat="python3 -m moat"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

方式 3: 直接使用

python3 -m moat --help
python3 -m moat check
python3 -m moat verify --all

查看完整更新日志 →

🛡️ 为什么需要 Moat？

AI 编码极快，但"副作用"往往滞后。当你修改一段代码时，你是否担心：

• AI 破坏了系统的核心业务逻辑？
• 修改了一处代码，却引发了远处难以追踪的"痛感"（Bug）？
• 随着项目变大，你是否在重复修复同样的架构漏洞？

🎯 定位声明

Moat 是架构完整性守护者，不是功能验证工具。

Moat 专注于代码的架构完整性 (Structural Integrity) 与工程健康度 (Engineering Health)。 我们不参与具体的业务功能验证或 UI 交互测试。

我们检查什么？

✅ 架构与质量（Moat 的领域）

• 代码结构是否清晰、模块责任是否明确
• 是否遵守架构分层规则
• 代码复杂度是否超标（文件大小、函数长度）
• 是否滥用框架特性（比如重复造轮子）
• 依赖注入、鉴权中间件是否被正确使用
• 测试覆盖率是否达标
• 核心业务/API 是否有 Pain Score 保护

我们不检查什么？

❌ 功能与 UI（测试工具的领域）

• UI 渲染是否正确（视觉回归测试交给 Playwright）
• 业务逻辑是否按预期工作（单元测试交给 Jest/Pytest）
• 用户交互是否流畅（E2E 测试交给 Cypress）
• API 返回的数据是否完整（集成测试交给测试套件）

为什么这样划分？

责任分层原则：

• Moat 的职责：确保房子的地基稳固、电路清晰、结构不腐烂
• 测试框架的职责：确保房间里的家具摆放正确、开关好使

这种分层让架构可以"以不变应万变"：无论业务怎么改，你的分层架构原则（目录责任、接口规范）是不变的。

精进建议：上下文桥接

在 AI 辅助开发场景下，Moat 可以通过"上下文桥接"向业务逻辑延伸一点点，而不用承担测试工具的负担：

可以在 Truth Document 中定义"业务规则约束"：

• 不需要检查"模型列表是否显示"
• 但可以约束"所有访问模型列表的 API 必须经过鉴权中间件"
• 这是业务逻辑的架构边界，Moat 检查这一层完全合理

将测试作为"门票"：

• Moat 不执行测试，但强制要求必须存在测试
• 如果 services/ 下新增功能，但 tests/ 下没有对应单元测试，Moat 报 CRITICAL 警告
• 确保测试覆盖率达到门槛（如 60%）

---

Moat 解决这一切。它通过实时 AST 感知、痛觉评分系统（Pain Score）和 One Memory 记忆引擎，构建了一个闭环的自我防御机制。

✨ 核心特性

🌐 多语言感知 (Multi-language Perception)

基于 Tree-sitter 的多语言 AST 解析，支持 Python/TypeScript/Go/Rust 等。

😣 痛觉评分 (Pain Score)

自动识别鉴权、竞态、核心 API 等敏感区域，对风险进行 0-100 分量化。

💾 深度记忆 (Deep Memory)

与 One Memory 无缝集成，自动触发梦境引擎、双向同步、记忆质量报告。

🧬 智能进化 (Smart Evolution)

知识图谱记忆扩展：修复历史追踪、薄弱点识别、修复模式推荐、智能提示。

⚡ 实时守护 (Sidecar Daemon)

轻量级守护进程，在编辑器（VS Code）中实时反馈。

🎯 架构验收系统 (Architecture Verification)

基于"规则、示例、证据"的架构验收方法论，7步验收流程确保架构质量。

🚧 实时架构守门 (Architecture Gatekeeper)

文件写入前的实时架构规则检查，三层豁免机制平衡严格性与灵活性。

🚀 快速上手

安装

一键安装（推荐）⭐

# 安装所有功能（包括 Web 看板、Sidecar、VS Code 辅助）
pip install "moat-ai[all]"

基础安装

# 仅核心功能
pip install moat-ai

从 GitHub 安装

# 最新版
pip install git+https://github.com/wang-jie-git/moat.git

# 完整版
pip install "git+https://github.com/wang-jie-git/moat.git[all]"

开始使用

# 1. 初始化项目
cd your-project
moat init

# 2. 运行检查
moat check

# 3. 架构验收（NEW!）
moat verify

# 4. 查看进化报告
moat evolution report

# 5. 获取 AI 修复建议
moat fix

说明: Moat 会在后台感知变动，并通过 VS Code 插件提供实时反馈。

---

📦 安装选项对比

功能	基础版	完整版
四层门禁检查	✅	✅
Pain Score 评分	✅	✅
AST 增量感知	✅	✅
AI 辅助修复	✅	✅
进化指标系统	✅	✅
架构验收系统	✅	✅
Web 看板	❌	✅
Sidecar 守护进程	❌	✅
剪贴板复制	❌	✅
依赖大小	~5MB	~50MB

按需安装

# Web 看板
pip install "moat-ai[dashboard]"

# Sidecar 守护进程
pip install "moat-ai[sidecar]"

# VS Code 插件辅助
pip install "moat-ai[vscode]"

---

🔍 架构验收（v0.7.0-beta）

基于口播视频文案《怎么验收AI搭建的后端架构》设计，实现"规则、示例、证据"驱动的架构验收系统。

核心命令

# 完整验收（7步流程）
moat verify

# 单项验收
moat verify --operator directory_responsibility

# JSON输出
moat verify --json

# CI/CD集成：评分低于60分则失败
moat verify --fail-on-score 60

7步验收流程

1. 目录责任验收 — 验证每个目录的责任是否清晰
2. 最小模块演练 — 验证架构规则能否落地
3. 接口响应规范 — 验证接口返回是否规范统一
4. 框架利用检查 — 验证是否充分利用框架能力
5. 运行证据包 — 固化项目运行方式
6. 架构健康度评分 — 量化架构质量（0-100分）
7. 实施真元文档 — 生成架构权威文档

架构健康度评分

分数	等级	行动
80-100	优秀	✅ 继续开发
70-79	良好	✅ 继续（建议优化到80+）
60-69	一般	⚠️ 优化后再新增功能
<60	不健康	❌ 禁止新增功能

详细文档

📄 ARCHITECTURAL_AUDIT_PROTOCOL.md — 架构验收方法论

📄 [moat-v0.7.0-architecture-upgrade.md](../Documents/ObsidianVault/2.项目/Moat\ AI编码护城河_backup_20260707_195416/3.技术文档/moat-v0.7.0-architecture-upgrade.md) — v0.7.0架构升级方案

---

🚧 实时架构守门（v0.7.0-beta）

实时架构规则检查系统，在文件写入前验证架构合规性。

核心命令

# 列出所有规则
moat gatekeeper rules

# 检查单个文件
moat gatekeeper check --file api/users.py

# 启动守护进程（开发中）
moat gatekeeper start

4条核心规则

规则ID	规则名称	严重程度	说明
directory_responsibility	目录责任	ERROR	文件应放在符合其职责的目录
layer_separation	分层架构	ERROR	检查import是否违反分层
naming_convention	命名规范	WARNING	文件命名应符合规范
framework_usage	框架利用	WARNING	优先使用框架推荐机制

三层豁免机制（"免死金牌"）

当确实需要临时绕过规则时，可以使用三层豁免机制：

1. 行内注释（优先级最高）

# 在违规代码行附近添加
data = json.loads(request.body)  # moat-ignore: framework_usage

2. 文件注释

# 在文件头部添加
# moat-ignore: directory_responsibility
# 说明：本文件需要直接访问数据库（临时方案）

3. 配置豁免

在 .moat/gatekeeper_config.json 中配置：

{
  "ignore_rules": {
    "framework_usage": ["legacy/*.py", "third_party/*"],
    "naming_convention": ["migrations/*"]
  }
}

设计原则：

• ✅ 默认拦截
• ✅ 显式豁免
• ✅ 审计追踪
• ✅ 定期清理提醒

---

📦 安装选项对比

功能	基础版	完整版
四层门禁检查	✅	✅
Pain Score 评分	✅	✅
AST 增量感知	✅	✅
AI 辅助修复	✅	✅
进化指标系统	✅	✅
架构验收系统	✅	✅
实时架构守门	✅	✅
Web 看板	❌	✅
Sidecar 守护进程	❌	✅
剪贴板复制	❌	✅
依赖大小	~5MB	~50MB

• 安装指南 — 详细安装选项和常见问题
• CHANGELOG — 版本更新日志
• 贡献指南 — 如何贡献代码
• 使用指南 — 快速开始和常用命令

🚀 快速开始使用

三种使用方式

方式 1: 直接使用（无需安装）

# 在 moat 项目目录下
cd /Users/mac/Desktop/moat

# 通过 python -m 运行
python3 -m moat --help
python3 -m moat check
python3 -m moat verify --all

方式 2: 一键安装（推荐）

# 在 moat 项目目录下
cd /Users/mac/Desktop/moat

# 运行安装脚本
./install.sh

# 选择安装方式:
# 1) 本地安装（虚拟环境）
# 2) 用户目录安装（推荐，~/.local/bin/moat）
# 3) 系统安装（需要 sudo）
# 4) 仅创建别名（快速方案）

方式 3: 创建别名（最快）

# Bash/Zsh
echo 'alias moat="python3 -m moat"' >> ~/.bashrc
# 或
echo 'alias moat="python3 -m moat"' >> ~/.zshrc

# 重新加载配置
source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc

# 现在可以直接使用
moat --help
moat check

常用命令

1. 初始化项目

# 进入你的项目
cd your-project

# 初始化 Moat
moat init

# 如果有 .claude 目录，会询问是否集成 Claude Code:
# 🤖 Claude Code 集成:
# 是否将 Moat 守护进程集成至 Claude Code？(Y/n): y
# ✓ Claude Code Hook 已启用
# ✓ 已生成 .claude/settings.json

2. 运行检查

# 完整检查（四层门禁）
moat check

# 增量检查（只检查变更）
moat check --diff

3. 架构验收（v0.7.0-beta 新功能）

# 完整验收（7个算子）
moat verify --all

# 单个算子
moat verify --operator api_response_spec      # API 响应规范
moat verify --operator framework_usage        # 框架利用检查
moat verify --operator directory_responsibility  # 目录责任

# JSON 输出（用于 CI/CD）
moat verify --json

# 评分低于 60 分则失败（用于 CI/CD）
moat verify --fail-on-score 60

7个算子:

1. directory_responsibility — 目录责任验收
2. minimal_module_drill — 最小模块演练
3. api_response_spec — 接口响应规范验收 ⭐ 新增强
4. framework_usage — 框架利用检查 ⭐ 新增强
5. runtime_evidence — 运行证据包生成
6. architecture_health_score — 架构健康度评分
7. truth_document — 实施真元文档生成

4. 守门系统

# 列出所有规则
moat gatekeeper rules

# 检查单个文件
moat gatekeeper check --file api/users.py

5. 其他命令

# 实时监控日志
moat watch --log logs/backend.log

# 生成报告
moat report
moat report --copy  # 复制到剪贴板

# AI 辅助修复
moat fix

# 进化指标
moat evolution report

# 基线管理
moat baseline show

Claude Code Hook 使用

安装后，.claude/settings.json 会自动包含：

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [{
      "matcher": "Write|Edit",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "moat gatekeeper check --file ${file}",
        "timeout": 5000
      }]
    }],
    "PostToolUse": [{
      "matcher": "Write|Edit",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "moat check --diff",
        "timeout": 10000
      }]
    }]
  }
}

效果:

• PreToolUse: Claude Code 写文件前自动检查架构规则
• PostToolUse: Claude Code 写文件后自动运行增量检查

查看完整使用指南 →

🌟 演进路线

阶段	定义	功能
v0.1	护城河	基础的校验与基线对比
v0.2	神经突触	AST 增量感知与痛觉评分
v0.3	具身进化	AI 辅助修复 + VS Code 集成 + Sidecar 守护进程
v0.4	自我进化	进化指标系统 + 神经衰弱防护 + 智能自适应调整
v0.5	多语言感知	Tree-sitter 多语言 + One Memory 深度集成 + 知识图谱
v0.6	稳定与优化	Sidecar Bug 修复 + 可选依赖优雅降级 + 测试覆盖增强
v0.7	架构验收与守门	架构验收系统 + 实时守门 + 基线管理

v0.7.x 版本说明

v0.7.0-beta (2026-07-08) — 架构验收与守门

架构验收系统 (moat verify)：

• ✅ 7步验收流程: 基于口播视频文案设计
  • 目录责任验收
  • 最小模块演练
  • 接口响应规范验收
  • 框架利用检查
  • 运行证据包生成
  • 架构健康度评分（0-100分）
  • 实施真元文档生成
• ✅ 算子化架构: 7个独立算子，灵活组合
• ✅ 证据链完整: 每个违规都有规则来源→违反代码→修复建议

实时架构守门 (moat gatekeeper)：

• ✅ 4条核心规则: 目录责任、分层架构、命名规范、框架利用
• ✅ 三层豁免机制: 行内注释 → 文件注释 → 配置豁免
• ✅ 审计日志: 所有检查记录可追溯

架构基线管理：

• ✅ 创建/列出/对比/回滚/删除架构基线
• ✅ 支持版本演进可追溯

测试覆盖：

• ✅ 全部测试: 801/801 通过 (100%)
• ✅ verification模块: 43/43 通过 (100%)
• ✅ gatekeeper模块: 29/29 通过 (100%)
• ✅ baseline模块: 6/6 通过 (100%)

文档：

• ✅ ARCHITECTURAL_AUDIT_PROTOCOL.md — 架构验收方法论
• ✅ moat-v0.7.0-architecture-upgrade.md — 架构升级方案

v0.6.1 (2026-07-07) — Sidecar Bug 修复

• ✅ watchdog 可选依赖修复: 延迟导入 + 优雅降级
• ✅ Pydantic BaseModel 跳过: 检测并跳过需要必填字段的模型实例化
• ✅ 测试覆盖增强: 81/81 单元测试通过 (100%)
• ✅ 自举测试优化: moat check 通过率提升至 21/21 (100%)

v0.6.0 (2026-07-07) — 多语言感知 + 深度记忆 + 智能进化

• 🌐 Tree-sitter 多语言支持: Python/TypeScript/Go/Rust
• 💾 One Memory 深度集成: 梦境引擎 + 双向同步
• 🧬 知识图谱记忆扩展: 修复历史 + 薄弱点识别 + 智能提示
• 📊 进化指标自动采集: 配置自动调整 + 神经衰弱检测

🤝 社区共创

Moat 是一个由 AI 驱动、开发者治理的实验性项目。我们坚信：代码质量不应靠死板的规则维持，而应靠系统的"智能免疫"来保障。

如果你对 AI 工程化、具身智能开发环境感兴趣，欢迎加入我们。即使你只是提交一个 Bug 报告，也是在参与这个数字生命的进化过程。

近期更新

• v0.7.0-beta (2026-07-08) — 架构验收系统 + 实时守门 + 基线管理
• v0.6.1 (2026-07-07) — Sidecar Bug 修复
• v0.6.0 (2026-07-07) — 多语言感知 + 深度记忆 + 智能进化
• v0.5.0 (2026-07-07) — 多语言感知 + 深度记忆 + 智能进化

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Moat — AI 编码护城河

为什么

AI 改代码很快。AI 搞坏系统也很快。

修一个 bug 出三个 bug 的根本原因：改代码的人不熟悉系统的所有子系统。Moat 的四层防线在改代码前/后各跑一次，12 秒内告诉你系统有没有被搞坏。

安装

基础安装

# 从 PyPI 安装（核心功能）
pip install moat-ai

# 直接从 GitHub 安装最新版
pip install git+https://github.com/wang-jie-git/moat.git

完整安装（推荐）

# 一键安装所有功能
pip install "moat-ai[all]"

包括：Web 看板 + Sidecar 守护进程 + VS Code 插件辅助

按需安装

# Web 看板（FastAPI + 前端界面）
pip install "moat-ai[dashboard]"

# Sidecar 守护进程（实时文件监控 + REST API）
pip install "moat-ai[sidecar]"

# VS Code 插件辅助（剪贴板复制）
pip install "moat-ai[vscode]"

功能对比

功能	基础安装	完整安装
四层门禁检查	✅	✅
Pain Score 评分	✅	✅
AI 辅助修复	✅	✅
进化指标系统	✅	✅
实时文件监控	❌	✅
Sidecar REST API	❌	✅
Web 看板	❌	✅
剪贴板复制	❌	✅

依赖说明

核心依赖（自动安装）：

• Python 3.10+
• httpx >= 0.27

可选依赖（按需安装）：

• watchdog — Sidecar 文件监控
• fastapi + uvicorn — Web 看板 + Sidecar API
• pyperclip — 剪贴板复制

使用

1. 初始化

cd your-project
moat init

自动检测项目结构，保存基线数据，生成 AI 适配规则。

2. 改代码前/后检查

moat check

12 秒跑完四层防线：

层级	作用
L0 语法	所有 Python/TypeScript 文件无语法错误
L1 存活	import 正常、API 能返回 200、核心模块可实例化、关键文件存在
L2 结构	API 返回的 JSON 字段符合契约（防前后端断裂）
L3 关联	改了 A，B 还能用（防修一个出三个）
L4 基线	文件数不减少、代码量不退化（防隐性删除）

TypeScript 专项检查（v0.2.0+）：

检查项	作用
语法检查	调用 tsc --noEmit 验证 TypeScript 语法
去重检查	去重/防抖代码必须有"为什么"注释
竞态检查	竞态关键逻辑必须有时序注释
时序文档	时序图文档必须存在（可选）
语义分析	基于 CodeGraph 的深度语义检查（可选）

启用 TypeScript 检查：

# 1. 安装 TypeScript
npm install -g typescript

# 2. 运行检查（自动检测 TypeScript 文件）
moat check

启用语义检查（需要 CodeGraph）：

// .moat/config.json
{
  "typescript": {
    "tsc_path": "npx tsc",
    "tsconfig": "tsconfig.json",
    "enable_semantic_checks": true
  }
}

语义检查提供：

• 变更影响分析：修改函数前，知道会影响哪些调用方
• 依赖图查询：基于 CodeGraph 知识图谱的深度语义分析
• 竞态检测：识别竞态条件和时序问题

3. 实时监控

moat watch --log logs/backend.log

服务器运行中实时监控日志错误，分级着色显示。

4. Web 看板

moat dashboard

浏览器打开 http://localhost:9876 查看错误看板：

• 实时错误列表（自动刷新）
• 运行/保存基线
• 项目状态总览

5. AI 适配器

# 安装所有 AI 工具适配器
moat adapter all

# 只安装 CLAUDE.md
moat adapter claude

# 只安装 pre-commit hook
moat adapter precommit

各 AI 工具（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot）在改代码时自动遵从 Moat 铁律。

6. AI 辅助修复

# 生成修复建议（演练模式）
moat fix

# 实际应用修复
moat fix --no-dry-run

# 复制报告到剪贴板
moat fix --copy

为每个检测到的问题提供详细的修复建议：

• 基于策略库的智能建议
• 代码示例
• 修复置信度
• 支持自动修复简单问题

7. 实时感知（Sidecar）

# 启动 Sidecar 守护进程
moat sidecar start

# 查看状态
moat sidecar status

# 停止
moat sidecar stop

# 前台运行（调试）
moat sidecar start --foreground

Sidecar 在后台运行，实时监控文件变化并自动运行增量检查。

8. 基线管理

# 保存当前状态为基线
moat baseline save

# 查看基线
moat baseline show

# 对比当前与基线
moat baseline diff

完整示例

# 初始化
cd /path/to/project
moat init

# 改代码前
moat check

# 改代码...
# 改代码后
moat check

# 通过后提交
git add .
git commit -m "fix: ..."

# 服务器运行时实时监控
moat watch --log logs/backend.log

与 CI 集成

在 GitHub Actions 中添加：

- name: Moat Check
  run: |
    pip install moat
    moat check

与 AI 工具集成

Claude Code

moat adapter claude 自动更新 CLAUDE.md，写入铁律。之后 Claude Code 改代码前/后自动跑 moat check。

Cursor

moat adapter all 创建 .cursor/rules.mdc，Cursor 在改代码时自动遵守。

Pre-commit

moat adapter precommit 安装 git pre-commit hook，每次 git commit 前自动检查。

常见问题

Q: 报错了怎么办？

A: moat check 报错说明系统有地方坏了。修到通过为止，不要跳过。

Q: 什么情况下需要更新基线？

A: 如果你有意地增加了文件、减少了文件、重构了模块——这些是允许的改动。改完后：

moat baseline save

Q: 需要服务器运行吗？

A: L1 API 检查需要服务器运行。其他检查不需要。也可以只用 moat check 做静态检查。

项目结构

moat/
├── moat/
│   ├── cli.py              # CLI 入口
│   ├── runner.py           # 检查运行器
│   ├── monitor.py          # 实时监控
│   ├── baseline.py         # 基线管理
│   ├── discovery.py        # 项目自动发现
│   ├── contract.py         # CONTRACT 生成
│   ├── checks/             # 四层检查实现
│   │   ├── l1_import.py    # L1: import 链
│   │   ├── l1_api.py       # L1: API 端点
│   │   ├── l1_modules.py   # L1: 核心模块
│   │   ├── l1_files.py     # L1: 文件完整性
│   │   ├── l1_subsystems.py # L1: 子系统
│   │   ├── l1_behavior.py  # L1: 行为验证
│   │   ├── l2_schema.py    # L2: 结构检查
│   │   ├── l3_correlation.py # L3: 关联检查
│   │   └── l4_baseline.py  # L4: 基线对比
│   ├── dashboard/
│   │   ├── server.py       # FastAPI Web 看板
│   │   └── static/         # 前端文件
│   └── adapters/
│       └── __init__.py     # AI 适配器
├── pyproject.toml           # 构建配置
├── README.md
└── LICENSE

---

English

Moat — AI Coding Guardrails

中文 | English

Run once before code changes, run again after code changes. Both must pass before commit.

Prevent AI tools from "fixing one bug and introducing three more."

Why

AI writes code fast. AI breaks systems fast.

The root cause of "fix one, break three": The code modifier (human or AI) doesn't know all subsystems.

Moat's four-layer defense runs before and after code changes, telling you in 12 seconds if the system is broken.

Installation

# From PyPI (recommended)
pip install moat-ai

# With Web Dashboard
pip install "moat-ai[dashboard]"

# Directly from GitHub
pip install git+https://github.com/wang-jie-git/moat.git

Usage

1. Initialize

cd your-project
moat init

Auto-detects project structure, saves baseline data, generates AI adapter rules.

2. Check Before/After Code Changes

moat check

Completes four-layer defense in 12 seconds:

Layer	Purpose
L0 Syntax	All Python files pass syntax check
L1 Survival	Imports work, APIs return 200, core modules instantiate, critical files exist
L2 Structure	API JSON fields match contract (prevents frontend/backend breaks)
L3 Correlation	Modified A doesn't break B (prevents "fix one, break three")
L4 Baseline	File count doesn't decrease, code quality doesn't regress (prevents silent deletions)

3. Live Monitoring

moat watch --log logs/backend.log

Real-time log error monitoring with color-coded severity levels.

4. Web Dashboard

moat dashboard

Open http://localhost:9876 in your browser to view the error dashboard:

• Real-time error list (auto-refresh)
• Run/save baseline
• Project status overview

5. AI Adapters

# Install all AI tool adapters
moat adapter all

# Install Claude Code adapter only
moat adapter claude

# Install pre-commit hook only
moat adapter precommit

AI tools (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot) automatically follow Moat's rules when modifying code.

6. Baseline Management

# Save current state as baseline
moat baseline save

# View baseline
moat baseline show

# Compare current vs baseline
moat baseline diff

Complete Example

# Initialize
cd /path/to/project
moat init

# Check before code changes
moat check

# Make changes...
# Check after code changes
moat check

# Commit if passed
git add .
git commit -m "fix: ..."

# Monitor server logs in real-time
moat watch --log logs/backend.log

CI Integration

Add to GitHub Actions:

- name: Moat Check
  run: |
    pip install moat
    moat check

AI Tool Integration

Claude Code

moat adapter claude auto-updates CLAUDE.md with Moat rules. Claude Code will then run moat check before and after code changes.

Cursor

moat adapter all creates .cursor/rules.mdc, and Cursor will follow Moat rules when modifying code.

Pre-commit

moat adapter precommit installs a git pre-commit hook that runs checks before every commit.

FAQ

Q: What if checks fail?

A: If moat check fails, it means something is broken in your system. Fix until it passes. Don't skip.

Q: When should I update the baseline?

A: If you intentionally add files, remove files, or refactor modules — these are allowed changes. After completing:

moat baseline save

Q: Do I need a running server?

A: L1 API checks require a running server. Other checks don't. You can also use moat check for static analysis only.

Project Structure

moat/
├── moat/
│   ├── cli.py              # CLI Entry
│   ├── runner.py           # Check Runner
│   ├── monitor.py          # Live Monitoring
│   ├── baseline.py         # Baseline Management
│   ├── discovery.py        # Project Auto-Discovery
│   ├── contract.py         # CONTRACT Generation
│   ├── checks/             # Four-layer Defense
│   │   ├── l1_import.py    # L1: Import Chain
│   │   ├── l1_api.py       # L1: API Endpoints
│   │   ├── l1_modules.py   # L1: Core Modules
│   │   ├── l1_files.py     # L1: File Integrity
│   │   ├── l1_subsystems.py # L1: Subsystems
│   │   ├── l1_behavior.py  # L1: Behavior Validation
│   │   ├── l2_schema.py    # L2: Structure Check
│   │   ├── l3_correlation.py # L3: Correlation Check
│   │   └── l4_baseline.py  # L4: Baseline Comparison
│   ├── dashboard/
│   │   ├── server.py       # FastAPI Web Dashboard
│   │   └── static/         # Frontend
│   ├── ast/                  # AST 感知层
│   │   ├── builder.py       # 骨架图构建器
│   │   ├── diff.py          # AST 增量对比器
│   │   └── tree_sitter.py   # Tree-sitter 多语言支持
│   ├── pain/                 # 痛觉评分层
│   │   ├── scorer.py        # Pain Score 算法
│   │   └── feedback.py      # 自我校准机制
│   ├── memory/               # 记忆层
│   │   ├── filter.py        # 记忆写入过滤器
│   │   ├── bridge.py        # SQLite 共享桥接器
│   │   └── sync.py          # One Memory 双向同步
│   ├── evolution.py          # 元知识反向驱动
│   ├── dashboard/            # Web 看板
│   │   ├── server.py       # FastAPI Web Dashboard
│   │   └── static/         # Frontend
│   ├── sidecar/              # Sidecar 守护进程
│   │   ├── watcher.py      # 文件监控
│   │   └── daemon.py       # REST API
│   └── adapters/             # AI 工具适配器
│       └── __init__.py     # AI Adapters
├── pyproject.toml           # Build Config
├── README.md
└── LICENSE

License

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