
## 一、缘起：GitHub 有「毒舌」，CNB 没有

前段时间 [毒舌 GitHub（ghfind.com）](https://ghfind.com/) 挺火——丢一个 GitHub 用户名进去，AI 会把你的仓库、PR、commit 翻个底朝天，给你一段不留情面又有理有据的锐评。它的技术底子是开源项目 [github-roast](https://github.com/hikariming/github-roast)（AGPL-3.0）。

问题是，我平时的代码托管主战场是  **[cnb.cool](https://cnb.cool/) **（腾讯云的一站式研发协作平台），身边同事的仓库、PR、贡献记录都在 CNB 上，不是 GitHub。GitHub 版的毒舌工具压根读不到这些数据。于是动了个念头：做一个 CNB 版的。不是简单换个 API 域名了事，CNB 的贡献日历、PR 状态、活动接口跟 GitHub 完全不是一套数据结构，取证逻辑得重新设计一遍。

项目最后叫 **CNBRoast**（站点展示名「CNB 烤场」），仓库在 [cnb.cool/Bring/Project/CNBRoast](https://cnb.cool/Bring/Project/CNBRoast)。写代码用的是 **WorkBuddy**，运行时和 Agent 沙箱托管在 **EdgeOne Makers**，模型走腾讯云 TDP 的内置大模型资源。下面按设计、编码、托管、踩坑的顺序说一遍，尽量说具体的事，少讲空话。

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## 二、先想清楚再动手：用 WorkBuddy 把想法磨成 PRD

我吃过好几次「边写边想」的亏——需求没捋清楚就动手，写到一半发现数据模型不对，只能推倒重来。这次换了个做法：先在 WorkBuddy 里把整个项目当一次架构评审来聊，把关键决策在写代码之前定下来，落成两份文档：`PROJECT.md` 讲清楚这是什么、为什么这么设计；`PLAN.md` 讲怎么落地——分几个阶段、接口怎么冻结、哪些活可以并行分给不同的编码任务同时干。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/9568877a64927f8af82e12c464318222.png)

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/b68125fe9e923eea8d21c458b00b6839.png)

这一轮磨出来最重要的一条决策，是放弃让大模型直接打分。理由很直接：LLM 给分不可复现，同一个账号刷新几次分数会跳来跳去，体验差,也容易被质疑是不是随便打的。于是把职责拆开——Agent 只管取证，不管算分。六个维度（账号资历、原创质量、贡献质量、生态影响、社区影响力、活跃真实性）需要的客观证据，比如 merge 了多少 PR、star 数多少、贡献跨度多少天，由 Agent 自主调用工具收集齐，提交给终结工具 `submit_result`；真正算分的逻辑在 `lib/scoring.ts` 里是一套写死的公式。同一份证据，永远算出同一个分数，「再毒一次」只有账号数据真变了分数才会变。

`PLAN.md` 里进一步把工程拆成冻结接口、并行开发、集成、联调四个阶段：CNB 客户端、缓存层、Agent 主循环的接口先固定死，8 个 CNB 数据工具、终结工具、前端页面分给几路并行的编码任务同时写，互不打架。这套先写 PRD、冻结接口再并行的方法论，是这次跟 WorkBuddy 协作下来觉得最值的部分——不是省了多少打字时间，是逼着我在动手前把架构决策想透。

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## 三、8 个 CNB 工具 + 一次工具调用循环

设计定下来之后，核心实现是一个标准的 LLM 工具调用循环：系统提示词里塞进账号主页摘要和 8 个 CNB 工具的说明，Agent 自主决定调用顺序——`list_repos` 看仓库、`list_activities` 逐月翻贡献日历、`list_pulls` 加 `get_pull_detail` 抽样看 PR 是不是刷量、`get_ranking` 看有没有上过 CNB 官方榜单——边取证边推理，直到证据攒够，调用终结工具收尾：

```ts
// submit_result 的结构化载荷（不含分数，分数由 lib/scoring.ts 算）
interface SubmitResult {
  evidence: Record<string, number | boolean>  // 六维度证据
  redFlags: { flag: string; detail: string }[]  // 刷量红旗
  roast: string                                  // 毒舌正文
}
```

其中 `GET /users/{username}/activities?date=yyyyMM`（CNB 的贡献日历接口）是整个取证链的基石。它不仅按 `commit / pull_request / issue / code_review` 拆分计数，还会列出当月贡献过的所有仓库，包括外部仓库——这一举解决了「这人到底给哪些仓库做过贡献」这个原本要挨个仓库排查的难题。

从「效果图（个人详情」那张截图能看出这套取证逻辑跑起来是什么样子：账号 `leun` 简介写着「不会写代码，也不会 CNB」，但实际有 348 个仓库、6600+ 月贡献量——Agent 没有被表面数字唬住，翻出仓库名里 `ai-models/Ollama/OneClick/qwen3.5`、`Bring/NPC/Tangy` 这类模板化命名，指出这更像是批量生成的仓库而非手写项目，六维度里「原创质量」和「贡献质量」也相应扣了分。这段点评不是模型编的,是从贡献日历和仓库列表里抠出来的证据支撑的。

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## 四、EdgeOne Makers：省掉了「拼服务」的那一半工作量

写业务逻辑之前最担心的是部署——一个要跑几十秒、要维护会话状态、要能观测每一步在干什么的 Agent,如果自己拼 Node 服务加队列加日志系统,工作量不比业务逻辑本身小。这正是 EdgeOne Makers Agents 这类托管平台要解决的问题：运行时、沙箱、对话记忆、可观测、模型接入全部内置，业务代码只管写 `agents/roast/index.ts` 里的逻辑。

### 本地起服务

`npm run dev` 背后跑的是 `edgeone makers dev`，几秒钟内本地起好 Agent Runtime，顺带给了一个本地可调试的 Observability 面板入口：

![Cli执行.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/f0eec24aa4056ed551ab327df2b5e485.png)

### 会话状态交给 context.store

每次生成要记录这次扫描请求、最终评分结果、出错原因，Makers 提供的 `context.store` 直接当会话存储用，不用自己额外拉一个数据库存中间状态：

```
[Makers Agent]  agents/roast/index.ts  (Agent Runtime)
   │ ① context.store 记录扫描请求 → 缓存命中?
   │ ② 未命中：限流 + CNB 预检 → 起 Agent 工具调用循环
   ▼
[落缓存 + 会话记录] Blob 保存结果缓存；context.store 保存请求 / 结果 / 错误
```

### 可观测性

这块是实际用下来觉得最省心的。Agent 一跑起来就是十几秒到几分钟的多轮工具调用，没有链路追踪基本没法排障。Makers 的 `context.tracer` 让我们几乎零配置就拿到了完整的调用链。

本地 Metrics 面板能看到 Agent 调用量、模型调用错误率随时间的变化：

![本地Agent Dashboard.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/9562ab034646d336b844cfc32c9a2635.png)

点开一次成功的 `/roast` 请求，能看到从限流检查、CNB 预检到 Agent 循环里每一次 `llm.chat` 和 `tool.execute` 的耗时，`roast.username` 这类自己打的业务标签直接挂在 Span 上：

![本地Agent Dashboard Items.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/8932feef2f869c9df6b0b3ac35739538.png)

线上项目控制台也能按环境、时间范围检索所有 trace（这是 `cnb-roast` 生产环境的调用列表，跑了小一百次）：

![线上Agent Dashboard.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/0ccdb34a9fa250e4c47ab8ca7e7a0fae.png)

点进具体的 `llm.chat` span，模型名直接标出来，调试时不用再去日志里翻：

![线上Agent Dashboard Items.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/7167e1073abd5ee2c8ce74311783af95.png)

Timeline 视图能直观看出一次生成里模型调用和工具调用是怎么穿插的，图里这次最长的一次 `llm.chat` 耗时 37.87 秒：

![线上Agent Dashboard Items（Time Cost.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/a1a9044af27e7114be0e5d8216f65bb6.png)

### 一个真实踩到的坑

联调阶段，Trace 面板帮我们抓到过一次真实的失败：Agent 在工具调用循环里转了 40 轮还没调用终结工具 `submit_result` 提交结果，被自己设的超时保护掐断：

![本地Agent Dashboard Items（fail.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/a65c67710bd2bfba874ea53c6c26c9e8.png)

这不算 bug 修复,是设计上本来就该有的安全网。`lib/agent.ts` 主循环有一个 `maxTurns` 硬上限（默认 40，`AGENT_MAX_TURNS` 可调），快到上限时先提醒模型一次必须调用 `submit_result` 收尾,仍不收敛就抛错,而不是让请求悬空挂起耗光资源：

```ts
export class AgentTimeoutError extends Error {
  constructor(public maxTurns: number) {
    super(`已达到最大对话轮次（${maxTurns}），Agent 未提交结果`)
  }
}
```

没有 Trace 面板的话，这种模型自己绕圈子不收敛的问题基本只能靠加日志、猜时间点排查；有了 Span 树，一眼就能看出是取证阶段某个工具被反复调用，还是模型迟迟不肯下终结判断。

### 内置模型

`.env.example` 里 `LLM_MODEL` 是唯一必填项——配了 `LLM_BASE_URL` + `LLM_API_KEY` 就走外部 OpenAI 兼容端点,不配就直接由 EdgeOne 内置的 AI 网关运行这个模型名,外部端点调用失败也会兜底回网关模型。线上实测跑的是 `qwen3.6-35b-a3b`，前面几张 trace 截图里的模型名就是证据。从写完第一行 Agent 代码到看到第一次真实生成，中间不用单独去开一个模型服务账号。

### 缓存：Blob + CAS 互斥锁

结果缓存和排行榜快照存在 EdgeOne Pages Blob 里，Next.js 侧通过外部访问 `projectId + token` 读写。这里有个容易被忽略的并发问题：同一个冷门账号被多人同时访问，如果不去重，会有好几个请求同时起 Agent、同时消耗 LLM 配额,最后还可能互相覆盖分数。我们用 Blob 的 `setJSON(..., { onlyIfNew: true })` 做了一把真正原子的 CAS 锁（`lock/roast/{username}`），抢到锁的请求才真正跑调研，其余请求轮询结果直到出现更新的 `scannedAt` 直接复用，比自己拿 Redis 搭一套分布式锁省事不少。

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## 五、腾讯云 TDP 大模型资源

做 Agent 应用最现实的顾虑往往不是技术方案，是模型调用成本。这次项目能跑起来，很大程度靠了两层资源：EdgeOne Makers 内置 AI 网关，不配外部 `LLM_BASE_URL`/`LLM_API_KEY` 时 `LLM_MODEL` 直接由平台网关运行，省了单独开模型账号、管密钥的步骤；再加上腾讯云 TDP（腾讯云开发者先锋）的大模型调用资源，站点首页底部也标了「大模型资源由 TDP 提供」。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/c3ee333f78570acede9e7556396b7f7f.png)

对预算有限的个人项目来说，这个组合基本能做到先用免费额度把原型跑通、验证有没有人真的想用，再考虑要不要换更贵的模型，试错成本压得很低。

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## 六、上线效果

[CNB Roast · 毒舌评分](https://roast.commit.cool/) 。首页很简单，一个输入框，几个预置示例账号，底部标了托管加速、模型资源、代码托管和灵感来源：

![效果图.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/b0f559c37cba945374de7736e039621a.png)

结果页是雷达图 + 分数卡 + 毒舌正文,前面第三节引用的 `leun` 这段点评就是从这张图截的：

![效果图（个人详情.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/bd3aa8e2467f85c99079292345fc276b.png)

名人堂按综合评分排序，能看到不同账号的分数和档位：

![效果图（名人堂.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/90c33166adf53b3bb4169d5efc4e58ab.png)

页面路由是 RESTful 的，`/u/{username}` 可以直接分享、直链、被搜索引擎收录；分享到社交平台时用缓存分数生成的 OG 卡片会直接带分数展示，不用点进去才知道结果。

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## 七、还没解决的问题

几个没有回避的真实取舍：Blob 没有原生 TTL 和原子自增，限流计数是近似的 read-modify-write，高并发下会有轻微误差,对「防刷、不是银行级一致性」的场景够用，但要做计费级别的计数就不能直接照搬。放弃「AI 直接打分」换来了确定性，但也意味着评分准则是写死的固定公式，账号数据的边界情况需要持续观察调准公式里的曲线参数，不是一次设计就能完全兜住所有 case。

**相关链接：**
- 本项目仓库：[cnb.cool/Bring/Project/CNBRoast](https://cnb.cool/Bring/Project/CNBRoast)
- 上游灵感来源「毒舌 GitHub」：[ghfind.com](https://ghfind.com/)
- 上游开源项目 github-roast：[github.com/hikariming/github-roast](https://github.com/hikariming/github-roast)（AGPL-3.0）
- EdgeOne Makers 产品介绍：[pages.edgeone.ai/zh/document/agents](https://pages.edgeone.ai/zh/document/agents)


前段时间 毒舌 GitHub（ghfind.com） 挺火——丢一个 GitHub 用户名进去，AI 会把你的仓库、PR、commit 翻个底朝天，给你一段不留情面又有理有据的锐评。它的技术底子是开源项目 github-roast（AGPL-3.0）。

从 0 到 1：我用 WorkBuddy 写代码，用 EdgeOne Makers 托管出一个「CNB 烤场」评审 Agent

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