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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1285
使用教程
环境要求
- macOS 可用 Homebrew 安装;也支持 Go、Nix、Windows 原生或 WSL
- 使用 Go 方式安装需本机已装 Go 工具链
- Windows 安装后需把 crit.exe 放到 PATH 中
- 评审本地改动需在 git 仓库内执行
- 如需 Docker 沙箱运行,需参考仓库 integrations/docker/ 目录
安装与启动步骤
-
1安装 Crit
macOS 用户用 Homebrew 一条命令安装 crit 二进制,这是 README 推荐的首选方式。
brew install crit -
2选择备选安装方式
不用 Brew 时可换 Go、Nix 或 Windows 下载;ARM64 用户把 amd64 换成 arm64,WSL 用 Linux 版。
go install github.com/tomasz-tomczyk/crit/cmd/crit@latest -
3Windows 下载二进制
用 PowerShell 下载 exe 后,需把它移动到 PATH 覆盖的目录里才能全局调用。
iwr https://github.com/tomasz-tomczyk/crit/releases/latest/download/crit-windows-amd64.exe -OutFile crit.exe -
4生成配置文件
把起始配置脚手架写入全局配置文件,避免每次重复传同样的参数。
crit config --generate > ~/.crit.config.json -
5查看合并配置
打印全局与项目配置合并后的结果,用于确认配置是否生效。
crit config -
6评审文件或代码改动
直接执行 crit 自动检测仓库变更;也可传入 markdown、HTML 文件或本地 URL。
crit crit plan.md crit plan.md api-spec.md crit http://localhost:3000 crit landing.html -
7Docker 沙箱方式
容器内与 AI agent 一起运行 crit 时,用仓库 integrations/docker/ 的 Dockerfile 与 entrypoint.sh,并把端口发布在回环地址上。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
~/.crit.config.json | 否 | 全局配置,作用于所有项目 | crit config --generate > ~/.crit.config.json |
.crit.config.json | 否 | 项目级配置,放在仓库根目录,覆盖全局配置 | .crit.config.json |
如何确认成功
执行 crit config 能打印出合并后的配置;在 git 仓库执行 crit 会显示语法高亮的 diff 评审界面。
常见问题
Q:安装完提示找不到 crit 命令?
A:Windows 下载 exe 后需要把 crit.exe 移动到 PATH 覆盖的目录;其他平台确认安装方式对应的 bin 目录已在 PATH 中。
Q:Windows ARM64 或 WSL 该选哪个包?
A:ARM64 用户把下载链接里的 amd64 换成 arm64;WSL 用户不要用 Windows exe,改用 Linux 二进制。
Q:配置的优先级是怎样的?
A:项目配置覆盖全局配置,CLI 参数和环境变量又覆盖两者,最终以 crit config 打印的合并结果为准。
Q:Docker 里跑 crit,浏览器怎么访问?
A:参考 integrations/docker/ 的 Dockerfile 与 entrypoint.sh,它用 socat 桥接 crit 的 loopback 服务,发布时用 -p 127.0.0.1:8080:8080 保持宿主机映射在回环地址。
Q:怎么和 AI 编码代理配合使用?
A:推荐在代理完成一段工作后用 /crit 命令触发,也可自己在终端跑 crit 再把提示贴给代理。
注意事项
- Crit 所有功能都在本地通过单个二进制运行,无需额外部署服务
- 推荐工作流是用 /crit 命令与代理联动,而非手动重复输入命令
- 评审入口支持 markdown、git diff、运行中的 localhost 应用和静态 HTML 四类输出
- README 未给出 --version 之类的版本校验命令,不要凭猜测使用
核心亮点
- 专注反馈循环,直击AI编码协作中的痛点,而非泛泛的工具集成
- CLI+Markdown 设计轻量,易于嵌入现有开发流程,无需复杂配置
- 反馈历史结构化,便于追溯代理迭代过程,提升调试效率
不足之处
- 项目早期,功能覆盖有限,可能缺乏对复杂工作流的深度支持
- 文档/社区待观察
适用场景
- 使用AI代理生成代码后,快速给出结构化修改意见
- 在多轮AI迭代中,记录反馈历史以追踪改进趋势
- 团队协作时,统一对AI代理的反馈标准,保证输出一致性
替代项目
Aider、Continue、Cline
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