Img Convert

img转换

带Web UI的快速CLI图像转换器。

在以下之间转换图像：

• JPG格式
• 便携式网络图形
• WebP
• AVIF
• 图形交换格式
• 标签式图像文件格式

专为开发人员和人工智能代理而构建。

安装

npx @dutchbase/img-convert

或

npm install -g @dutchbase/img-convert

# Convert a file
img-convert photo.jpg -f webp --json

# Inspect an image without converting
img-convert info photo.jpg

# Give Claude Code native image conversion tools
img-convert mcp

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目录

• 为什么转换img
• 代理技能
• 安装
• CLI参考

- 转换 - 信息 - 批次 - MCP服务器

• AI代理集成

- MCP工具 - JSON输出设计 - 清单批处理模式

- convert（） - 获取信息（） - 批次（）

• REST API
• 格式支持
• 处理选项
• 建筑
• 发展
• 贡献

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代理技能

img-convert 船舶a SKILL.md 编码代理可以导入的文件，以获得每个命令、标志、模式和gotcha的完整、结构化的知识，而无需阅读此README。

导入到Claude Code（全局，所有项目）

/instinct-import https://raw.githubusercontent.com/dutchbase/img-converter/main/SKILL.md

作为项目范围的技能导入

/instinct-import https://raw.githubusercontent.com/dutchbase/img-converter/main/SKILL.md --scope project

导入后，任何Claude Code会话都会自动知道：

• 为给定任务使用哪个接口（CLI与API、MCP与REST）
• 始终奔跑 img-convert info 转换未知图像之前
• 这 --json /stderr管道分离合同
• 每个CLI标志，包括新标志(--grayscale, --rotate, --normalize等等）
• 的清单格式 batch 子命令
• 所有MCP工具签名和返回形状
• Node.js API类型和常用模式
• 格式陷阱（仅限HEIC输入，alpha→JPEG背景，GIF动画规则）
• 常见错误以及如何避免

技能文件与包保持同步 SKILL.md.

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为什么转换img

大多数图像转换工具都是为交互式使用而设计的——GUI、web表单、一次性shell命令。 img-convert 专为 程序化使用：CI管道、构建脚本、AI代理工作流和服务器端处理。

关键设计原则：

• 机器可读输出优先。 --json 每一个命令。 stderr 承载着面向人类的进步。 stdout 携带数据。每个命令都干净地传输到 jq.
• AI代理优化。 提供本地MCP服务器。Claude Code、Cursor和任何兼容MCP的代理都可以调用 convert_image 和 get_image_info 作为原生工具——没有shell转义，没有子流程管理，完全类型安全。
• 可组合。 CLI、Node.js API和REST API都运行相同的 processImage() 引擎盖下的管道。无论调用路径如何，行为都是相同的。
• 最小的已发布足迹。 npm包的大小约为50KB。完整的Next.js web UI被排除在已发布的包之外——仅 dist/, lib/, types/，以及 cli/ 船。

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安装

全局CLI

npm install -g @dutchbase/img-convert

本地依赖项（Node.js API）

npm install @dutchbase/img-convert

自托管web UI

git clone https://github.com/dutchbase/img-convert
cd img-convert
npm install
npm run dev        # http://localhost:3000
npm run build      # production Next.js build

需求

• Node.js>=18.0.0
• Sharp的原生绑定是为Linux x64/arm64、macOS arm64/x64和Windows x64预先构建的。有关其他平台，请参阅 清晰的安装指南.

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CLI参考

转换（默认操作）

img-convert [files...] -f  [options]

files 接受文件路径、glob模式和HTTP/HTTPS URL。当没有提供文件并且stdin是管道时，从stdin读取并写入stdout（管道模式）。

选项

示例

# Single file
img-convert photo.jpg -f webp

# Glob pattern with output directory and quality
img-convert "src/images/*.png" -f avif -q 80 -o dist/images/

# Resize to max 1280px wide, maintain aspect ratio
img-convert banner.png -f jpeg --width 1280 -q 90

# Strip metadata, 4 files at once
img-convert *.jpg -f webp --no-metadata -c 4 -o output/

# Remote URL
img-convert https://example.com/photo.png -f webp -o ./converted/

# Machine-readable output — stdout is pure JSON, stderr is progress
img-convert photo.jpg -f webp --json 2>/dev/null | jq .reduction

# Pipe mode: stdin → stdout (no file args, non-TTY stdin)
cat input.png | img-convert -f webp > output.webp

# Preview without writing
img-convert "*.jpg" -f avif --dry-run --json

# Grayscale + auto contrast for document scans
img-convert scan.jpg -f png --grayscale --normalize

# Flatten PNG transparency to white before JPEG conversion
img-convert logo.png -f jpeg --background "#ffffff"

# Rotate with background fill
img-convert photo.jpg -f jpeg --rotate 90 --background "#000000"

JSON输出形状

单个文件：

{
  "input": "photo.jpg",
  "output": "/absolute/path/to/photo.webp",
  "inputBytes": 204800,
  "outputBytes": 81920,
  "reduction": 60.0,
  "width": 1920,
  "height": 1080,
  "format": "webp",
  "quality": 85
}

多个文件： 每个文件有一个对象的JSON数组。失败的文件包括 "error" 字符串字段，而不是大小/维度数据。

干运行（带 --json):

{
  "input": "photo.jpg",
  "output": "/absolute/path/to/photo.webp",
  "inputBytes": 204800,
  "dryRun": true
}

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info 子命令

检查图像而不进行转换。始终将JSON输出到stdout。支持文件路径和URL。

img-convert info 

img-convert info photo.jpg
img-convert info https://example.com/image.png

输出：

{
  "format": "jpeg",
  "width": 4032,
  "height": 3024,
  "filesize": 3891200,
  "hasAlpha": false,
  "hasExif": true,
  "colorSpace": "srgb",
  "isAnimated": false,
  "channels": 3,
  "density": 72
}

现场参考：

这 info 命令是为 转换前检查 --检查 hasAlpha 在转换为JPEG之前，请检查 isAnimated 在剥离框架之前，请在调整大小之前验证尺寸。

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batch 子命令

转换JSON清单文件中定义的图像列表。

img-convert batch  [options]

选项：

清单格式：

[
  {
    "input": "src/hero.png",
    "output": "dist/hero.webp",
    "format": "webp",
    "quality": 90
  },
  {
    "input": "https://cdn.example.com/avatar.png",
    "output": "assets/avatar.avif",
    "format": "avif",
    "width": 200,
    "height": 200
  },
  {
    "input": "photos/raw.jpg",
    "format": "jpeg",
    "quality": 75,
    "removeMetadata": true
  }
]

如果 output 如果省略，则文件将以新的扩展名写入输入旁边。

清单项目字段：

# Process manifest, capture JSON results
img-convert batch jobs.json --json > results.json 2>/dev/null

# Process with human-readable progress
img-convert batch jobs.json -c 8

每个项目的JSON输出：

{
  "index": 0,
  "input": "src/hero.png",
  "output": "dist/hero.webp",
  "inputBytes": 512000,
  "outputBytes": 102400,
  "reduction": 80.0,
  "width": 1920,
  "height": 1080,
  "format": "webp",
  "quality": 90
}

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mcp 子命令

在stdio上启动MCP（模型上下文协议）服务器。这是AI代理的主要集成点。

img-convert mcp

看 AI代理集成 了解全部细节。

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AI代理集成

img-convert 被设计为由AI代理直接调用的原生类型工具，而不是原始shell命令。

MCP服务器

模型上下文协议 是为AI代理提供结构化工具访问的开放标准。 img-convert 运送生产就绪的MCP服务器。

使用克劳德代码注册

添加 ~/.claude/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "img-convert": {
      "command": "img-convert",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

注册后，Claude Code可以调用 convert_image, get_image_info, batch_convert，以及 list_supported_formats 作为原生工具——具有完整的类型检查、无shell转义和结构化返回值。

向其他MCP客户端注册

任何支持MCP stdio传输的客户端都可以正常工作。指向 img-convert mcp.

光标 (~/.cursor/mcp.json), 继续, 泽德，任何其他MCP主机遵循相同的模式：

{
  "mcpServers": {
    "img-convert": {
      "command": "img-convert",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

MCP工具

convert_image

转换单个图像文件。接受文件路径和URL。

输入架构：

退货：

{
  "input_path": "photo.jpg",
  "output_path": "photo.webp",
  "input_bytes": 204800,
  "output_bytes": 81920,
  "reduction": 60.0,
  "width": 1920,
  "height": 1080,
  "format": "webp",
  "quality": 85
}

get_image_info

无需转换即可获取图像的完整元数据。

输入架构：

退货：

{
  "format": "jpeg",
  "width": 4032,
  "height": 3024,
  "filesize": 3891200,
  "hasAlpha": false,
  "hasExif": true,
  "colorSpace": "srgb",
  "isAnimated": false,
  "channels": 3,
  "density": 72
}

首先使用此选项做出明智的转换决策：图像是否具有透明度（影响JPEG转换），是否具有动画（影响帧处理），颜色空间是什么（影响打印工作流程）？

batch_convert

在一次工具调用中转换多个图像。

输入架构：

中的每个项目 items:

退货： 结果对象数组，每个输入项一个。

list_supported_formats

枚举服务器可以读取和写入的内容。

退货：

{
  "input": ["jpeg", "png", "webp", "avif", "gif", "tiff", "heic", "svg", "bmp"],
  "output": ["jpeg", "png", "webp", "avif", "gif", "tiff"]
}

JSON输出设计

每个命令都旨在生成可解析、可管道化的输出：

• --json 旗帜：stdout上的数据为JSON，stderr上的所有进度/警告
• info 子命令：总是JSON，不需要标志
• batch --json：JSON数组，每个清单项有一个条目

这为代理和脚本提供了清晰的信号分离：

# Capture reduction percentage
REDUCTION=$(img-convert photo.jpg -f webp --json 2>/dev/null | jq .reduction)

# Inspect before converting
HAS_ALPHA=$(img-convert info logo.png | jq .hasAlpha)
if [ "$HAS_ALPHA" = "true" ]; then
  img-convert logo.png -f jpeg --background "#ffffff" --json 2>/dev/null
else
  img-convert logo.png -f jpeg --json 2>/dev/null
fi

# Count failed conversions in a batch
FAILED=$(img-convert batch jobs.json --json 2>/dev/null | jq '[.[] | select(.error)] | length')

清单批处理模式

AI代理自然地使用JSON作为数据格式。清单模式将作业定义与执行解耦——代理将作业列表组装为数据结构，将其写入文件，然后 img-convert batch 执行它：

// Agent builds the manifest
const manifest = imagePaths.map(inputPath => ({
  input: inputPath,
  output: inputPath.replace(/\.\w+$/, '.webp'),
  format: 'webp' as const,
  quality: 85,
}))

fs.writeFileSync('convert-jobs.json', JSON.stringify(manifest, null, 2))

// Agent executes it and reads structured results
const stdout = execSync('img-convert batch convert-jobs.json --json 2>/dev/null', {
  encoding: 'utf8',
})
const results = JSON.parse(stdout)
const totalSaved = results.reduce(
  (sum: number, r: { inputBytes: number; outputBytes: number }) =>
    sum + (r.inputBytes - r.outputBytes),
  0
)

没有shell插值，没有引用边缘情况，完全声明性，完全可审计。

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Node.js API

import { convert, getInfo, batch } from '@dutchbase/img-convert'

这三个函数都接受文件路径、HTTP/HTTPS URL或原始文件 Buffer 对象作为输入。

convert()

function convert(
  input: string | Buffer,
  options: ConvertApiOptions
): Promise

ConvertApiOptions:

interface ConvertApiOptions {
  format: ImageFormat;           // required — "jpeg"|"png"|"webp"|"avif"|"gif"|"tiff"
  quality?: number;              // default 85
  width?: number;
  height?: number;
  removeMetadata?: boolean;      // default false
  maintainAspectRatio?: boolean; // default true
  allowUpscaling?: boolean;      // default false (prevents enlargement)
  crop?: {
    left: number;
    top: number;
    width: number;
    height: number;
  };
  rotate?: number;               // arbitrary degrees
  autoRotate?: boolean;          // apply and strip EXIF orientation tag
  flip?: boolean;                // horizontal mirror
  flop?: boolean;                // vertical mirror
  background?: string;           // CSS color string
  grayscale?: boolean;
  blur?: number;                 // Gaussian sigma 0.3–1000
  sharpen?: boolean;
  normalize?: boolean;
  trim?: boolean;
}

ConvertApiResult:

interface ConvertApiResult {
  buffer: Buffer;
  info: {
    inputBytes: number;
    outputBytes: number;
    width: number;
    height: number;
    format: string;
  };
}

示例：

import { convert } from '@dutchbase/img-convert'
import fs from 'fs/promises'

// Convert a local file
const result = await convert('./photo.jpg', {
  format: 'webp',
  quality: 85,
  width: 1280,
})
await fs.writeFile('./photo.webp', result.buffer)
console.log(`${result.info.inputBytes} → ${result.info.outputBytes} bytes`)

// Convert from a URL
const fromUrl = await convert('https://example.com/image.png', {
  format: 'avif',
  quality: 70,
})

// Convert from an in-memory Buffer (e.g. from a multipart upload handler)
const fromBuffer = await convert(req.file.buffer, {
  format: 'jpeg',
  quality: 90,
  background: '#ffffff',  // flatten PNG transparency before JPEG encoding
})

// Crop then resize
const cropped = await convert('./screenshot.png', {
  format: 'webp',
  crop: { left: 100, top: 50, width: 800, height: 600 },
  width: 400,
})

// Strip EXIF, rotate to EXIF orientation, then re-encode
const clean = await convert('./camera.jpg', {
  format: 'jpeg',
  autoRotate: true,
  removeMetadata: true,
  quality: 88,
})

getInfo()

function getInfo(input: string | Buffer): Promise

interface ImageInfo {
  format: string;
  width: number;
  height: number;
  filesize: number;
  hasAlpha: boolean;
  hasExif: boolean;
  colorSpace: string;
  isAnimated: boolean;
  channels?: number;
  density?: number;
}

示例：

import { getInfo, convert } from '@dutchbase/img-convert'

const info = await getInfo('./photo.jpg')
// { format: 'jpeg', width: 4032, height: 3024, filesize: 3891200,
//   hasAlpha: false, hasExif: true, colorSpace: 'srgb', isAnimated: false }

// Conditional conversion: don't flatten alpha if not needed
const { hasAlpha } = await getInfo('./image.png')
const result = await convert('./image.png', {
  format: 'jpeg',
  ...(hasAlpha ? { background: '#ffffff' } : {}),
})

// Skip animated GIFs in a batch
const infos = await Promise.all(paths.map(p => getInfo(p)))
const staticOnly = paths.filter((_, i) => !infos[i].isAnimated)

batch()

function batch(
  items: BatchApiItem[],
  options?: BatchApiOptions
): Promise

interface BatchApiItem {
  input: string;           // file path or URL
  output?: string;         // output file path — auto-derived if omitted
  format: ImageFormat;
  quality?: number;
  width?: number;
  height?: number;
  removeMetadata?: boolean;
}

interface BatchApiOptions {
  concurrency?: number;    // default 4
  outputDir?: string;      // write all outputs here when output not specified per-item
}

interface BatchApiResult {
  input: string;
  output: string;
  inputBytes: number;
  outputBytes: number;
  width: number;
  height: number;
  format: string;
  quality: number;
}

例子：

import { batch } from '@dutchbase/img-convert'

const results = await batch(
  [
    { input: './src/hero.png',   format: 'webp', quality: 90 },
    { input: './src/thumb.jpg',  format: 'avif', width: 200 },
    { input: './src/banner.gif', format: 'webp' },
  ],
  { concurrency: 4 }
)

for (const r of results) {
  const pct = ((1 - r.outputBytes / r.inputBytes) * 100).toFixed(1)
  console.log(`${r.input} → ${r.output} (${pct}% smaller)`)
}
// ./src/hero.png   → ./src/hero.webp   (67.3% smaller)
// ./src/thumb.jpg  → ./src/thumb.avif  (71.0% smaller)
// ./src/banner.gif → ./src/banner.webp (44.2% smaller)

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REST API

web应用程序公开了一个端点。它可以直接从任何HTTP客户端调用。

POST /api/convert

接受 multipart/form-data。以二进制形式返回转换后的图像。

请求字段：

成功响应：

• 状态： 200
• 正文：原始图像字节
• 标题：

- Content-Type --格式MIME类型 - Content-Disposition: attachment; filename="." - X-Output-Size --输出大小（字节（字符串）） - X-Output-Filename --经过净化的输出文件名

错误响应形状：

interface ApiErrorResponse {
  error: string;     // machine-readable error code
  message: string;   // human-readable description
  field?: string;    // which form field caused the error, if applicable
}

错误代码：

卷曲示例：

curl -s -X POST http://localhost:3000/api/convert \
  -F "file=@photo.jpg" \
  -F "targetFormat=webp" \
  -F "quality=85" \
  -o output.webp

# Check output size from response header
curl -sI -X POST http://localhost:3000/api/convert \
  -F "file=@photo.jpg" \
  -F "targetFormat=webp" \
  | grep X-Output-Size

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格式支持

输入格式

输出格式

格式转换说明

透明度→ JPEG. JPEG没有alpha通道。没有 --background，透明像素变为黑色。总是通过 --background "#ffffff" （或您的目标填充颜色）将具有透明度的PNG/WebP/AVIF转换为JPEG时。

将GIF动画转换为静态格式。 将动态GIF转换为JPEG或PNG只会捕获第一帧。要保留动画，请转换为WebP（支持动画）。

SVG光栅化。 Sharp使用librsvg来光栅化SVG。默认光栅大小是SVG声明的 width/height 属性。通过 --width 或 --height 以控制输出像素尺寸。

HEIC解码。 夏普无法直接解码苹果的HEIC格式。 img-convert 使用 heic-convert 库首先将HEIC解码为PNG缓冲区，然后将其传递给Sharp。这增加了延迟，并且每个文件都是单线程的。

PNG质量。 PNG是无损的，所以 --quality 控制夏普 compressionLevel （来源于 Math.round((100 - quality) / 11)).更高的质量=更低的压缩=更快的编码+更大的文件。无论哪种方式，图像数据都是相同的。

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处理选项

管道按此固定顺序运行。每一步都是选择加入和独立的。

Input
  → HEIC pre-decode (if source is HEIC)
  → Decompression bomb guard (rejects > 25 megapixels)
  → Metadata handling (strip or preserve)
  → Auto-rotate / Rotate
  → Flip / Flop
  → Crop
  → Resize
  → Grayscale
  → Normalize
  → Blur
  → Sharpen
  → Trim
  → Background flatten (before JPEG encoding)
  → Format encode
  → Output

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建筑

img-convert/
├── cli/
│   ├── index.ts           # Commander CLI — convert, info, batch, mcp subcommands
│   ├── helpers.ts         # Pure functions: path building, format detection, option mapping
│   └── mcp.ts             # MCP server — registers tools, handles stdio transport
├── lib/
│   ├── imageProcessor.ts  # Core Sharp pipeline — single source of truth for all interfaces
│   ├── api.ts             # Programmatic Node.js API: convert(), getInfo(), batch()
│   ├── heicDecoder.ts     # HEIC → PNG buffer pre-decode step
│   └── processingQueue.ts # Concurrency semaphore for the REST endpoint
├── types/
│   ├── index.ts           # Shared types: ImageFormat, ConvertOptions, API types
│   └── client.ts          # Browser-safe re-export + MIME → ImageFormat detection helper
├── app/
│   ├── api/convert/
│   │   └── route.ts       # Next.js Route Handler: POST /api/convert
│   ├── layout.tsx
│   └── page.tsx
├── components/
│   ├── ImageConverter.tsx # Top-level stateful client component
│   ├── DropZone.tsx       # Drag-and-drop file input
│   ├── ConvertOptions.tsx # Format selector, quality slider, resize controls
│   ├── ConvertResult.tsx  # Download link + size comparison
│   ├── BatchQueue.tsx     # Multi-file batch UI with per-item status
│   └── ImagePreview.tsx   # Source image preview
├── dist/
│   └── cli/               # Compiled CLI output (CommonJS, aliases resolved by tsc-alias)
└── __tests__/
    ├── imageProcessor.test.ts
    ├── cli.test.ts
    ├── route.test.ts
    ├── batchQueue.test.ts
    └── ...

单管路，四个接口

这 processImage() 函数 lib/imageProcessor.ts 是夏普的标准管道。它被称为：

1. 命令行界面 (cli/index.ts)--读取文件或stdin，写入磁盘
2. Node.js API (lib/api.ts)--用输入分辨率和结构化结果对象包装processImage
3. REST API (app/api/convert/route.ts)--验证多部分表单字段并返回二进制HTTP响应
4. MCP服务器 (cli/mcp.ts)--将工具调用参数转换为processImage选项，写入文件，返回JSON

所有四个接口对相同的输入产生相同的输出。任何接口都没有单独的代码路径。

并发模型

REST端点的信号量是有意保守的（单槽），以防止并发浏览器请求下的内存耗尽。CLI和API并发是用户控制的。

构建系统

两个tsconfig方法是有意的：Next.js bundler处理模块解析的方式与Node.js require（）不同。共享一个配置需要在两个方向上做出妥协。

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发展

设置

git clone https://github.com/dutchbase/img-convert
cd img-convert
npm install

命令

npm run dev            # Start Next.js dev server at http://localhost:3000
npm run build          # Production Next.js build + type-check
npm run build:cli      # Compile CLI + API to dist/cli/ (required before running img-convert locally)
npm run lint           # ESLint
npm test               # Jest unit tests
npm run test:coverage  # Jest with coverage report
npm run test:e2e       # Playwright end-to-end tests
npm run test:all       # Unit + E2E

添加新的输出格式

1. 将格式密钥添加到 ImageFormat 工会 types/index.ts
2. 将条目添加到 FORMAT_LABELS, FORMAT_MIME, FORMAT_EXTENSIONS
3. 将格式添加到 OUTPUT_FORMATS （或 INPUT_ONLY_FORMATS 如果Sharp无法对其进行编码）
4. 将案例添加到 applyFormat() 在 lib/imageProcessor.ts
5. 将MIME类型添加到 detectFormat() 在 lib/imageProcessor.ts
6. 将MIME类型添加到 detectFormatFromMime() 在 types/client.ts
7. 将扩展名添加到 EXT_TO_FORMAT 在 cli/helpers.ts
8. 将MIME类型添加到 accept 属性于 components/DropZone.tsx

添加新的处理选项

1. 将字段添加到 ConvertOptions 在 types/index.ts
2. 添加 ConvertApiOptions 在 types/index.ts 如果它应该是公共API的一部分
3. 申请 lib/imageProcessor.ts 在正确的管道位置
4. 将CLI标志添加到 program 在 cli/index.ts
5. 电线穿过 buildConvertOptions() 在 cli/helpers.ts
6. 暴露在MCP中 convert_image 中的工具输入模式 cli/mcp.ts
7. 在中添加UI控件 components/ConvertOptions.tsx 如果它应该在web UI中

测试结构

现场测试 __tests__/ 和杰斯特一起跑+ ts-jest。测试环境是按中的每个文件配置的 jest.config.ts:

• 节点环境: imageProcessor.test.ts, route.test.ts, cli.test.ts, heicDecoder.test.ts, animatedGif.test.ts
• JSDOM环境: imageConverter.test.tsx, dropZone.test.ts, batchQueue.test.ts, processingQueue.test.ts

Sharp操作在测试中使用实际的Sharp库（无模拟），并在 __tests__/fixtures/.

安全注意事项

REST端点应用了多个防御层：

1. 文件大小限制 --读取正文前使用50 MB硬盖
2. MIME分配列表 --源格式必须是可识别的图像类型
3. 魔术字节验证 — file-type 检查实际文件内容，而不仅仅是浏览器提供的MIME标头
4. 像素尺寸检查 --在分配解码缓冲区之前，拒绝超过2500万像素的图像
5. 急剧减压极限 — limitInputPixels: 25_000_000 传递给每个夏普制造商
6. 文件名清理 — Content-Disposition 文件名中除以下字符外的所有字符都被删除 [a-zA-Z0-9._-]

CI/CD

.github/workflows/ci.yml 在每次推送和公关中运行：

• 节点18、20和22的测试
• 跑 npm test, npm run build, npm run build:cli
• 验证编译后的CLI二进制文件是否正确执行

.github/workflows/release.yml 触发器打开 v* 标签：

• 运行完整的测试套件
• 构建CLI
• 发布到npm 来源证明

# Publish a new release
npm version patch    # or minor / major
git push --follow-tags
# GitHub Actions handles the rest

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贡献

欢迎拉取请求。

1. 首先打开一个问题，进行非琐碎的更改。
2. 保持 processImage() 作为单个管道-不要在CLI、API、REST和MCP之间分叉处理逻辑。
3. 维护stderr/ststdout合约：stdout上的数据，stderr上的进度。 --json 应始终生成可解析的输出。
4. 添加新功能和错误修复的测试。测试套件应保持绿色 npm test.
5. 跑 npm test && npm run build:cli 在提交之前。

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麻省理工学院