ANCC — 为你的 Agent 增长能力肢体

将 CLI 工具转化为 Agent 的可用能力。ANCC（Agent-Native CLI Convention，Agent 原生 CLI 规范）定义了：一个 CLI 工具需满足哪些条件，才能被自治 Agent 在无人干预的情况下安全、可靠地调用。

源码地址： https://ancc.dev | https://github.com/ppiankov/ancc

本工具的功能

• 验证 CLI 工具是否符合 Agent 安全要求（结构化输出、明确的退出码、声明的作用域）
• 审计你的 Agent 运行环境是否存在凭据泄露风险
• 度量不同工具配置所消耗的 token 成本
• 快速搭建符合 ANCC 规范的新工具项目

本工具不提供的功能

• 不在运行时执行或测试目标工具
• 不替代 MCP、插件系统或工具框架
• 不管理工具的安装过程（请使用 brew / curl / go 等自行安装）
• 不进行代码质量检查（lint）

安装

# Homebrew
brew install ppiankov/tap/ancc

# Go
go install github.com/ppiankov/ancc/cmd/ancc@latest

# 二进制包（Linux amd64）
curl -fsSL https://github.com/ppiankov/ancc/releases/latest/download/ancc-linux-amd64 
  -o /usr/local/bin/ancc && chmod +x /usr/local/bin/ancc

验证安装： ancc doctor

核心命令

Audit — 检查 Agent 环境安全性

ancc audit                      # 扫描所有已识别的 Agent
ancc audit --agent openclaw     # 针对 OpenClaw 的专项审计
ancc audit --format json        # 输出机器可读的 JSON 格式

检查项包括：凭据目录（如 ~/.ssh、~/.aws）、历史记录文件、敏感目录、技能（skill）配置文件等。

退出码说明： 0 = 无问题，1 = 发现错误，2 = 仅存在警告

Validate — 检查工具是否符合 Agent-Native 规范

ancc validate /path/to/tool-repo
ancc validate . --format json
ancc validate . --badge          # 生成 CI 状态徽章

共检查 30 项规范：SKILL.md 文件结构、安装说明、JSON 输出 Schema、退出码定义、作用域排除声明（negative scope）、输出解析示例、init/doctor 子命令、二进制发布包等。

Skills — 扫描 Agent 配置中启用的技能

ancc skills .                    # 列出当前加载的所有技能
ancc skills --tokens .           # 显示每项技能的 token 消耗量
ancc skills --budget 128000 .    # 基于 128k 上下文窗口的预算分析

Context — 上下文 Token 预算分解

ancc context .                   # 按 Agent 维度统计 token 使用量
ancc context --agent openclaw --tokens

展示每个工具/技能所占用的上下文空间 —— 直接支撑上下文卫生（context hygiene）实践。

Init — 快速初始化一个 ANCC 合规工具

ancc init                        # 交互式初始化
ancc init --name mytool --force  # 非交互式初始化

生成一份完整合规的 SKILL.md 模板，包含全部必需章节。

Diff — 对比不同环境间的配置差异

ancc diff /path/to/dev /path/to/prod
ancc diff . ../other-project --tokens

Scan — 批量验证多个仓库

ancc scan ~/dev/                 # 验证指定目录下的所有仓库

ANCC 规范（6 项基本要求）

当一个工具的 SKILL.md 文件明确声明以下六点时，该工具即被视为 Agent-Native：

1. Install（安装方式） —— 如何获取并安装该二进制程序
2. Commands（支持命令） —— 支持哪些子命令及对应参数（flags）
3. JSON output（JSON 输出） —— 提供机器可解析的输出 Schema（例如通过 --format json 参数）
4. Exit codes（退出码） —— 明确定义、文档化、行为确定的数值型退出码
5. Negative scope（排除范围） —— 明确声明该工具“不做什么”，防止能力边界模糊与范围蔓延（scope creep）
6. Parsing examples（解析示例） —— 展示如何从命令输出中提取关键数据

若 Agent 能够仅通过阅读 SKILL.md，完成工具安装、执行命令、解析输出，并自主决定下一步操作——全程无需猜测或向人类求助，则该工具通过 ANCC 验证。

已认证的 ANCC 合规工具

工作流：向你的 Agent 新增一个工具

1. ancc validate /path/to/tool     # 该工具是否符合 Agent-Native 规范？
2. 阅读其 SKILL.md                 # 全面理解其能力边界与限制
3. 安装该工具                     # 严格遵循 SKILL.md 中的安装说明
4. ancc audit                      # 再次审计环境安全性
5. ancc context . --tokens         # 评估新增工具对 token 预算的影响
6. 将其加入 TOOLS.md              # 为后续会话留存可追溯的文档记录

CI 集成

- uses: ppiankov/ancc@main
  with:
    checks: validate
    fail-on-warn: false

ANCC Skill v1.0
作者：ppiankov
版权所有 © 2026 ppiankov
权威源码库：https://github.com/ppiankov/ancc
许可证：MIT

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