AI 分析
痛点:编码 agent 需要人工调研适配项目技术栈的 skills 和 MCP servers,且模型训练数据过期会带来 API 幻觉、破坏性变更和安全风险。
目标用户:使用 Claude Code、Codex、Kimi、Gemini CLI 等 coding agent 的开发者与工程团队。
证据:I got tired of researching which skills and MCP servers to give my coding agent, so I built a tool that picks them from your project's stack. Tasks solved: 38% → 83% on the free tier. Cost per solved task: $0.112 → $0.071.
变现:Freemium:免费层限量;Pro 订阅按开发者收费,提供私有仓库依赖分析、持续安全扫描、团队策略与审计、优先更新源;Team 版按席位收费。
MVP:2 周内做一个 MCP server:读取 package.json/requirements 等依赖名和版本,匹配人工精选的 skills/MCP 清单,展示训练截止后的破坏性变更和基础安全标记,不上传源码。
竞品:Context7、Smithery、mcp.so、Glama MCP
摘要:作者因厌倦为 coding agent 调研 skills 和 MCP servers,做了 CodexGuild,读取项目依赖名和版本,推荐适配且安全扫描过的 skills/MCP,并提示模型训练截止后的 breaking changes。自测同一 Claude Code+Sonnet 在 20 个真实任务上解决率从 38% 提升到 83%,每任务成本从 $0.112 降到 $0.071,提供免费层。帖子是产品发布,未展示外部用户付费意愿或收入数据。