CheckYourself 是一个免费、开源、与模型无关的完成度证据工作流，用于审查借助 AI 编程助手构建的应用。它把 Cursor、Claude、ChatGPT、Gemini、Copilot、Windsurf、Replit、Lovable、Bolt、Codex 或本地智能体变成发布前审查者：检查应用、记录已观察与未测试的行为、运行验证器拥有的挑战、暴露生产缺口、提出待批准的修复建议、验证本地回执，并基于项目实际缺口生成学习计划。
用途：回答“这个应用真的可以发布了吗？如果不能，具体哪里有问题、怎么修？”它面向初学者、中级构建者、有经验的开发者、独立开发者、自由职业者、代理机构和准备正式上线的团队。
主要能力：采用分阶段工程系统而非单一提示词。包含 ICM 风格上下文工作区，通过 CONTEXT.md 将智能体路由到各阶段；基于证据的 0-100 评分方法，带严重性上限；验证器拥有的挑战，覆盖 20 个规范表面和 10 个评分类别；19 项能力生产加固引擎，涵盖认证、数据、密钥、CI/CD、可观测性、隐私和 AI 治理；JSON 输出模式、报告与风险模板，以及公开验证套件。输出包括项目地图、检测到的技术栈、生产现实评分、覆盖扫描、完整发现登记、完整修复待办、最高严重性审批批次、引导式修复循环和定制学习计划。可选输出为自包含 HTML/CSS 仪表板。
使用方式：下载或克隆仓库，将 checkyourself 文件夹放在项目内或旁边，让 AI 编程助手将该文件夹作为操作上下文，从 CONTEXT.md 开始，新手先读 START_HERE.md。运行只读诊断并查看生产现实报告，逐项或按安全可逆批次批准修复，每批后重新检查和重新评分，直到每个发现被修复或证明不适用。可选从 npm 安装 CLI/MCP 接口，底层为仅标准库的 Python 工具（需要 Python 3，Node 仅用于启动）。CLI 提供扫描与脚手架、挑战执行、评分重执行和报告验证；MCP 为本地 stdio 包装器，无托管 API。
限制：评分是范围有限的证据，不是生产安全保证或认证。本地完整性 HMAC 仅为项目本地防篡改证据，不证明独立签发、操作者身份或外部保管。本地 CLI 不推断安全性、依赖、耦合或影响范围。仪表板会消耗额外 token，仅在用户要求时生成。ASTRA 对抗性审查报告和修复报告未包含在仓库中。
