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校验 AI 生成代码与真实代码库的一致性，提前发现幻觉与接口错误
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"CodeGuardian MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 CodeGuardian MCP 校验这段 AI 生成的 Python 代码是否与当前仓库一致，重点检查不存在的函数调用、错误的模块路径、未使用的死代码，并给出可执行的修复建议。
返回与仓库实际结构比对后的问题清单，并标出 API 不匹配、死代码位置及修复建议。
我刚重构了用户服务，请用 CodeGuardian MCP 检查这段由 AI 修改的 TypeScript 代码是否仍然调用正确的类、方法和参数签名；如果不一致，请指出受影响文件。
输出接口签名与引用关系的核对结果，列出受影响文件和需要同步修改的调用点。
在我提交前，请使用 CodeGuardian MCP 审查这批 AI 生成的改动，判断哪些代码在当前代码库中无法落地，哪些逻辑没有被任何入口引用，并按严重程度排序。
生成提交前审查报告，按严重程度汇总不可落地代码、无引用逻辑及风险说明。
提供 JSON、邮箱等内容校验能力，帮助代理与应用快速验证输入有效性。