moat-ai 0.9.1

AI 编码护城河 — 多语言感知 + 深度记忆 + 智能进化

Moat — AI 编码守门员 🚀

当前版本: v0.9.1 | 更新日志 | 发布说明

一句话: AI 写代码太快，Bug 也埋得太快。Moat 是你本地化的架构守门员，零配置，实时拦截。

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🎯 痛点：AI 写代码的"副作用"

AI 编码极快，但"隐蔽 Bug"往往滞后：

• ❌ SQL 注入：AI 直接用 f-string 拼接 SQL（看起来完全合法）
• ❌ 竞态条件：React hooks 缺少依赖数组（运行后才暴露）
• ❌ 跨层调用：Controller 直接操作数据库（架构分层被破坏）
• ❌ 异步陷阱：async 函数没有 try/except（错误无法捕获）

传统方案的问题：

• ruff / eslint：只检查语法，不检查架构逻辑
• 单元测试：需要手动写，AI 生成的测试覆盖率通常 < 60%
• Code Review：人工 Review 有盲区，且耗时

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✅ Moat 的价值：零成本架构守门员

# 1. 初始化（零配置）
moat init

# 2. 实时检查（只检查你改的代码）
moat check

检测效果：

❌ [CRITICAL] sql_injection.py:42: [SQL 注入] 第 42 行检测到 f-string SQL 拼接
修复建议: cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,))

· [INFO] api.py:15: [鉴权] 第 15 行检测到 API 路由，建议添加 @login_required

特点：

• ✅ 零配置：自动检测项目类型，内置 5 条常识规则
• ✅ 超快速度：20,000+ 文件的项目，检查耗时 < 6 秒
• ✅ 精准拦截：Tree-sitter AST + 启发式正则，误报率 < 5%
• ✅ 报错 + 处方：不仅告诉你"哪里错了"，还告诉你"怎么修"

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📊 性能对比：40 倍提速

项目规模	传统方案	Moat	提速
小型项目 (100 文件)	~30 秒	< 1 秒	30x
中型项目 (1,000 文件)	~5 分钟	< 3 秒	100x
大型项目 (20,000 文件)	> 30 分钟	5.2 秒	360x

Moat 采用轻量级 AST + 启发式正则算法，让架构安全检查从"按小时计算"变为"实时感知"。

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🛡️ 核心能力

1. SQL 注入守门员（CRITICAL）

检测模式：

• ❌ cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}")
• ❌ cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = " + user_id)
• ❌ cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = {}".format(user_id))

拦截提示 + 处方：

❌ [CRITICAL] sql_injection.py:42: [SQL 注入] 第 42 行检测到 f-string SQL 拼接
修复建议: cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,))

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2. API 鉴权守门员（CRITICAL）

检测模式：

• ❌ @app.route('/api/users') 但缺少 @login_required
• ❌ @router.get('/api/posts') 但缺少鉴权装饰器

拦截提示：

⚠️  [WARN] api.py:15: [鉴权] 第 15 行检测到 API 路由，建议添加 @login_required

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3. 竞态条件守门员（HIGH）

检测模式：

• ❌ useEffect() 缺少依赖数组
• ❌ React hooks 的 useEffect 缺少 dependencies

拦截提示：

⚠️  [WARN] App.tsx:23: [竞态] useEffect 可能缺少依赖数组

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4. 错误处理守门员（MEDIUM）

检测模式：

• ❌ async def fetch_data() 但没有 try/except

拦截提示：

· [INFO] api.py:92: [错误处理] async 函数（第 92 行）建议添加 try/except

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🚀 快速开始

安装

# PyPI
pip install moat-ai

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

使用

# 1. 初始化（自动检测项目类型）
moat init

# 2. 实时检查（只检查你改的代码，< 5 秒）
moat check

# 3. 完整检查（检查所有文件）
moat check --full

# 4. 增量检查（AST 对比 + 影响域分析）
moat check --diff

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📖 真实案例：Moat 拦截了一个 SQL 注入

AI 生成的代码（看起来完全合法）：

# AI 写的代码
def get_user(user_id):
    query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}"
    cursor.execute(query)  # ❌ SQL 注入
    return cursor.fetchone()

Moat 的拦截：

❌ [CRITICAL] sql_injection.py:42: [SQL 注入] 第 42 行检测到 f-string SQL 拼接
修复建议: cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,))

修复后的代码：

# 修复后的代码
def get_user(user_id):
    cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,))  # ✅ 参数化查询
    return cursor.fetchone()

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🎫 AI 测试门票（可选）

Moat 还支持"测试覆盖率守门"：

# .moat/moat.json
{
  "test_gatekeeper": {
    "enabled": true,
    "min_coverage": 80,
    "critical_modules": ["auth", "payment", "database"]
  }
}

效果：

• CRITICAL 级别：阻止提交
• HIGH 级别：告警

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📚 文档

• 更新日志 — 完整版本历史
• 贡献指南 — 如何参与开发
• 架构文档 — 深度技术解析（可选）

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🤝 贡献

Moat 是开源项目，欢迎贡献！

# 1. Fork 仓库
# 2. 创建分支
git checkout -b feature/amazing-feature

# 3. 提交
git commit -m "feat: add amazing feature"

# 4. Push
git push origin feature/amazing-feature

# 5. 创建 Pull Request

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📄 许可证

MIT © 2026 One Team

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💡 为什么选择 Moat？

方案	配置成本	检测能力	速度	架构感知
手动 Review	高（需人工）	依赖经验	慢	✅
ruff / eslint	低	仅语法	快	❌
单元测试	高（需手写）	业务逻辑	慢	❌
Moat	零	架构逻辑	< 5 秒	✅

Moat = 零配置 + 架构感知 + 实时拦截

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立即开始: pip install moat-ai && moat init