用途：faf-expert 面向需要精细控制 .faf 文件的场景，把代码库整理成 AI 可读取的持久化项目上下文，使上下文可跨会话、跨工具和跨 AI 平台复用。
主要能力：支持 .faf 文件与 MCP 服务器的高级配置；提供评分体系（金牌 95%+、银牌 85%+、铜牌 70%+）；支持与 CLAUDE.md、.cursorrules、GEMINI.md、AGENTS.md 等文件的双向同步；采用 33 槽位的 Mk4 IANA 格式，覆盖项目标识与目标、技术栈检测、人类上下文（who/what/why/where/when/how）、架构模式、部署配置等内容。资料还提到 claude-faf-mcp 含 33 个工具，并列出 grok-faf-mcp、rust-faf-mcp、gemini-faf-mcp 等其他 MCP 服务器。
使用方式：安装 FAF CLI 可执行 npm install -g faf-cli；初始化项目用 faf init；评分用 faf score --details；安装 MCP 服务器用 faf mcp install。专家命令包括 faf score --championship --verbose、faf bi-sync --target all、faf validate --strict、faf enhance --model claude --focus completeness。MCP 配置示例为 {"mcpServers":{"faf":{"command":"npx","args":["-y","claude-faf-mcp@latest"]}}}。
适用场景：复杂项目配置、生产过程项目的高分优化、多 AI 工作流、遗留代码库改造、团队协作标准化上下文，以及企业级 MCP 服务器部署。资料列出 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Windsurf 等兼容工具，并称任何读取 YAML 的 AI 均可使用。
限制：资料未提供具体价格、收费模式或官方支持细节；评分与性能数据（如下载量、测试数、执行时间）来自资料表述，未提供独立验证方式；部分平台与功能支持情况可能随版本变化，暂未提供更多说明。