用途：评估代码库对自主 AI 智能体工作的支持程度，参照 Stripe 每周 1000+ AI 生成 PR 的基准，产出加权总分与报告。
主要能力：分六个阶段执行。第一阶段运行侦察脚本 bash scripts/recon.sh 收集项目元数据，并生成包含语言层级、提交数、贡献者、源文件与测试文件数量、CI/CD、智能体指令、领域上下文、Lint 配置、质量门成熟等级与 README 的 Codebase Snapshot。第二阶段并行启动 4 个评估智能体：测试与 CI、文档、代码质量、架构，各自读取对应的维度文件与语言文件，并共享 references/quality-gates.md（按信用归属表分片打分，避免重复计分）。第三阶段按语言层级选择权重表计算总分：动态类型语言（Ruby、Python、JavaScript、PHP）测试基础权重 25%，静态类型语言（TypeScript、Go、Java、Scala、Rust）类型安全权重 20%。分数分为 85-100 Agent-Ready、70-84 Agent-Assisted、50-69 Agent-Supervised、30-49 Agent-Caution、0-29 Not Agent-Ready 五档。第四阶段读取 assets/report-template.md 组装报告。第五阶段询问是否将报告保存为 AGENT_READY_ASSESSMENT.md。第六阶段若质量门为 L0-L2，建议以 quality-gates 模式安装回归感知门禁，并提及 btar：npm install -g btar、btar analyze .、btar context generate agents-md。
适用场景：需要判断某代码库是否适合接入自主 AI 智能体、或在团队内建立可跟踪基线的工程团队。
限制：支持的评估语言为 ruby、python、php、typescript、javascript、go、java、scala、rust；若主语言不在其中，需用户同意后才用最接近的语言文件或改用通用标准。各维度具体评分细则、参考文件内容与报告模板细节在资料中未展开，暂未提供。