定义
仓库就绪度
Repo Readiness
AI 编码 agent 和 AI 答案引擎现在先见到你的仓库，再见到你的代码和产品。仓库就绪度衡量它们能不能读懂——README、llms.txt、MCP 接口、架构文档——这正在成为一个分发渠道。
AI agent 对你项目的第一印象不是落地页，是仓库——以它能构建的摘要形式呈现。让站点面向答案引擎优化（GEO）的那场变革，往下落了一层，落到代码上：agent 现在靠它们能解析的仓库来带新人、推荐工具、写集成代码。一个抗拒解析的仓库，会无声地掉出这个循环。
Agent 实际读什么
agent 遇到仓库时会构建一张地图。地图成立靠这些：
- 第一屏能回答的 README——是什么、为什么存在、怎么跑。agent 给 README 顶部的权重相当于标题标签。
- llms.txt 层——精选的文档索引，agent 不用猜哪个文件讲配置。
- Agent 指令——AGENTS.md、SKILL.md、CLAUDE.md。一句「测试跑这个命令、配置在那边、那个生成文件别改」就能消灭烧掉上下文窗口的试错。
- 可安装面——一条命令、无隐藏前置。每个手工步骤都是 agent 的死胡同。
- MCP 接口——如果你的工具暴露了 MCP server，agent 能直接用而不是只读介绍。用工具胜过读描述。
- 架构文档 + 卫生——测试、CI、和文档对得上的目录结构。地图说谎时 agent 察觉得到。
我们把它做成了评分审计（repo_readiness，10 项检查、必需/推荐加权、字母评级），起因是跑自己的仓库——这层把本仓库从 76/C 拉到 91/A，而一堆 README 还停留在上个时代的知名项目只有 60 多分。优秀的老软件对 agent 普遍不可读，这就是差距所在。
战略解读
仓库就绪度便宜且复利。和排名不同，agent 侧的结构化还不是零和游戏：大多数仓库——包括星数很高的那些——都还没做，所以脱颖而出的门槛很低。而帮编码 agent 上手的那份摘要，同样喂给向人类推荐工具的答案引擎。一次投入、两个渠道——这和给站点做 llms.txt 的账是同一本，只是记在代码住的地方。
常见问题
什么是仓库就绪度？
仓库就绪度衡量 AI agent——Claude Code、Cursor 这类编码 agent，以及会引用仓库的答案引擎——能否读懂、导航并正确描述你的代码仓库。检查项包括 README 质量、llms.txt、agent 指令文件（SKILL.md、AGENTS.md）、可安装面、MCP 接口、架构文档和仓库卫生。
仓库就绪度为什么和 SEO 有关？
因为 agent 正在变成发现入口。开发者问 AI「有哪些做关键词研究的 CLI 工具」，答案引用的是 agent 能解析的仓库。一个 agent 读不懂的仓库在这个渠道里不存在——README 就是页面，仓库就是搜索结果。
仓库就绪度和 agent readiness 有什么区别？
Agent readiness 审计的是网站对 AI agent 的服务能力（干净 HTML、llms.txt、结构化端点）。仓库就绪度把同样的纪律应用到代码仓库：agent 落地的是 GitHub 而不是你的首页，评判标准换成安装摩擦、文档和机器可读元数据。
性价比最高的修复是什么？
按序：第一屏就能回答是什么/为什么/怎么跑的 README；指向精选文档的 llms.txt；告诉 agent 怎么在这个仓库干活的 AGENTS.md 或 SKILL.md；一条命令安装、无隐藏步骤；解释目录布局的架构文档。多数经典开源仓库在其中三项上不及格。