Repository · Pronto

kunchenguid/no-mistakes

Analisi rapida del 19 settembre 2026, 05:33

Cambiato dopo l'ultima analisi

nuovi aggiornamenti al codice
nuova versione pubblicata: v1.79.0

Stelle: 8.595
Licenza: MIT
Linguaggio: Go
Ultimo aggiornamento su GitHub: 22 settembre 2026, 03:04

Voto complessivo: media pesata dei sei voti dell'analisi, da 1 a 10, 10 è meglio · stelle, licenza e date come le pubblica GitHub

Intercetta il push Git, controlla le modifiche con agenti IA in un worktree separato e pubblica una pull request solo dopo i controlli.

Sostituisce il normale remoto di push con un cancello locale. Esegue revisione, test, documentazione, lint e controlli CI in un worktree temporaneo. Applica le correzioni sicure, chiede l'intervento umano per le decisioni delicate, poi invia il ramo e apre la pull request.

Categorie e capacità

Software auto-ospitato · Sviluppo assistito dall'IA

Uso

Adatto a

Team che vuole controlli automatici prima di ogni push.
Progetti che usano agenti IA per revisionare o correggere il codice.
Flussi in cui la pull request deve essere creata solo dopo il superamento dei controlli locali.
Contributi da fork GitHub che richiedono un percorso di pubblicazione controllato.

Non adatto a

Progetti che non usano Git o non hanno un repository remoto configurato.
Team che non vuole installare o configurare un agente IA eseguibile.
Flussi molto semplici in cui sostituire il normale comando git push aggiunge più complessità che valore.
Uso senza supervisione umana per correzioni che possono cambiare l'intento del codice.

Che cosa serve per usarlo

Git e un repository con un remoto configurato.
Go 1.25.0 per la compilazione da sorgente.
Un agente IA supportato e configurato, come claude, codex, grok, rovodev, opencode, pi, copilot, antigravity o cursor tramite acpx.
Accesso al provider Git e, per il monitoraggio, al sistema CI usato dal progetto.
Installazione del programma e inizializzazione del cancello con no-mistakes init.

Che cosa può andare storto

Richiede almeno un agente IA configurato e funzionante per eseguire i cancelli della pipeline.
La configurazione coinvolge Git, il repository remoto, l'agente IA e, quando usato, il sistema CI.
Le correzioni automatiche non risolvono necessariamente i problemi che richiedono una decisione umana.
Il progetto supporta molti agenti, ma il dossier non specifica in dettaglio differenze, costi o permessi di ciascuno.
La registrazione delle fixture end-to-end può consumare quota API reale.
Il programma può eseguire agenti IA con accesso al codice e applicare modifiche automatiche.
Le correzioni dei fallimenti CI possono usare force-push; il progetto prevede controlli di continuità della revisione, ma l'operazione resta sensibile.
Un errore di configurazione del remoto o del fork può pubblicare il ramo nel posto sbagliato.
L'adozione introduce un ulteriore servizio locale, un daemon, un database SQLite e una pipeline di controllo.
Sono pubblicate 166 questioni aperte, quindi esistono problemi o richieste ancora non chiusi.

Valutazione

Qualità tecnica9

Il progetto è organizzato in molti pacchetti Go, contiene numerosi test unitari ed end-to-end, test specifici per Windows e Unix, e controlli automatici nel Makefile e nei workflow GitHub.
Maturità8

Ha 8556 stelle, 886 fork e una versione pubblicata v1.75.2. La presenza di una CLI, documentazione dedicata e test end-to-end indica un prodotto già utilizzabile, anche se il dossier non mostra una lunga storia precedente alla data di creazione pubblicata.
Documentazione9

Il README offre installazione, avvio rapido, modalità d'uso e sviluppo. L'albero mostra una documentazione ampia con guide, concetti, configurazione, risoluzione dei problemi e riferimento completo della CLI.
Facilità di integrazione6

L'uso quotidiano è semplice dopo l'inizializzazione, ma l'integrazione richiede di cambiare il percorso di push, configurare un agente IA, impostare il repository remoto e collegare eventualmente il sistema CI.
Cura della manutenzione8

Il repository non è archiviato, ha una versione pubblicata, workflow per CI, documentazione e release, oltre a una modifica recente indicata dai fatti di GitHub. Le 166 questioni aperte impediscono un voto più alto.
Sicurezza e rischi7

La licenza MIT è chiara e il progetto contiene test dedicati a force-push, percorsi protetti, routing dei repository e continuità della revisione. Restano rischi intrinseci perché agenti IA possono modificare il codice e il flusso può pubblicare correzioni tramite force-push.

Fatti tecnici

Descrizione su GitHub	git push no-mistakes
Ultima versione pubblicata	v1.79.0
Copie derivate	905
Segnalazioni aperte	165
Argomenti	non pubblicato
Ramo predefinito	main
Creato su GitHub	5 aprile 2026, 08:43
Pagina del progetto	https://kunchenguid.github.io/no-mistakes/
File nell'albero	1.088

Alternative interne

Nessuna alternativa interna indicata.

Fonti usate

Fatti pubblicati da GitHub su kunchenguid/no-mistakes
README del progetto
Manifesto go.mod
Albero dei file (1047 percorsi)

Quello che l'analisi ha davvero letto. L'analisi approfondita aggiunge il codice da cui si entra nel progetto, lo storico delle versioni, le segnalazioni e quello che se ne dice fuori da GitHub.

Note

Quello che hai visto provandolo. Le note non cambiano i voti dell'analisi e restano qui anche se scarti il repository.

Nessuna nota ancora.

Freschezza

Ultima analisi: Analisi rapida del 19 settembre 2026, 05:33
Ultimo controllo su GitHub: 22 settembre 2026, 06:36
Cambiamenti dopo l'ultima analisi: nuovi aggiornamenti al codice
nuova versione pubblicata: v1.79.0

Il controllo guarda quello che GitHub pubblica: nessuna intelligenza artificiale, nessuna spesa. Archiviato su GitHub, licenza cambiata o versione principale nuova rendono la scheda «Da riverificare»; nuovo codice, README e argomenti restano un avviso. Una nuova analisi azzera gli avvisi.

Analisi

Analisi rapida del 19 settembre 2026, 05:33.

Costo di questa analisi: 0,006072 USD
Testo elaborato: 15.046 token in ingresso, 2.277 token in uscita

Il costo comprende tutto quello che questa analisi ha chiesto all'intelligenza artificiale: la scheda, la ricerca delle fonti esterne e il riassunto dei cambiamenti.

In tutto il catalogo: 42 schede da analisi rapida, nessuna scheda da analisi approfondita.

Il costo medio di un'analisi approfondita non è ancora disponibile: nessuna analisi ha registrato il costo.

Che cosa leggono le due analisi

Analisi rapida. Legge la scheda pubblica di GitHub, il file di presentazione, l'elenco dei file e i file di configurazione, poi fa una domanda al modello.

Analisi approfondita. Aggiunge i file da cui si entra nel programma, il diario delle modifiche, le ultime 10 versioni con le loro note, 30 segnalazioni aperte e 30 chiuse e 10 discussioni. Cerca inoltre su internet che cosa si dice del progetto fuori da GitHub. Solo dopo rifà la scheda da zero: due domande al modello, più una terza per raccontare che cosa è cambiato.

La scheda non acquista campi in più: voti, capacità e usi restano gli stessi. Cambiano le informazioni su cui sono fondati, visibili nella sezione «Fonti usate».

1 esecuzione ▾

Analisi rapida · 19 settembre 2026, 05:33 — completata