mohammadhijjawi97 /
模型有训练截止日期，但你的 lockfile 没有。since-cutoff 读取项目的 lockfile，找出每个依赖在模型截止时的版本，用 griffe 静态对比它与你锁定版本之间的公共 API 变化；再让不带工具的模型做小任务，用 basedpyright 分别对新旧两个版本做类型检查，找出过时写法，并生成经过类型检查验证的 AGENTS.md / CLAUDE.md 一行说明。 亮点 1. 评判靠类型检查器而不是另一个 LLM：…
模型有训练截止日期，但你的 lockfile 没有。since-cutoff 读取项目的 lockfile，找出每个依赖在模型截止时的版本，用 griffe 静态对比它与你锁定版本之间的公共 API 变化；再让不带工具的模型做小任务，用 basedpyright 分别对新旧两个版本做类型检查，找出过时写法，并生成经过类型检查验证的 AGENTS.md / CLAUDE.md 一行说明。 亮点 1. 评判靠类型检查器而不是另一个 LLM：代码在旧版本通过、在你锁定的版本报错，才算“过时”。 2. 实测：Claude Haiku 4.5 在示例项目的 5 个被测库中有 3 个写出过时代码；生成的说明让留出任务正确率从 14% 升到 57%，Opus 4.6 从 5% 升到 65%（样本小，一个项目）。 3. scan 不调用模型、不需要 API Key；支持 uv、Poetry、PDM、pylock、Pipenv、requirements 和 .venv。 4. 可作为 CLI、Claude Code 插件/Skill、MCP 服务器（uvx since-cutoff mcp）和 GitHub Action 使用；模型支持 Anthropic、OpenAI、OpenRouter、DeepSeek、Ollama。 5. 不执行任何包代码或模型生成的代码，结果全部缓存可复现；MIT 协议，有中文 README。我是作者。
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