SchemaFit

这是什么

你写的 JSON Schema / tool definition 在 OpenAI 上好好的，一换 Anthropic 或 Gemini 就直接 400——还只告诉你失败，不说哪条约束炸了。团队只能手改、试错、上线后才发现。SchemaFit 把这件事前置：用各家文档里的约束做成版本化规则包，在本地/CI 静态 lint 你的 schema，精确指出 JSON-Pointer 路径、关键字和原因，失败就非零退出拦 PR；还能 best-effort 修一版能过的 schema。全程不调模型、不需 API Key、零运行时依赖。

能打的地方

• 多提供商静态规则包：覆盖 OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral、Cohere，把 nested oneOf、缺 additionalProperties:false、default、minLength/format/pattern、anyOf 等已知坑编码成可审查的声明式规则，直接对你现有的原始 schema 检查。
• 精确报错 + CI 可执行：输出违规路径、关键字、原因，exit code 非零让 PR 挂掉；支持 SARIF 喂给 GitHub code-scanning。
• 自动 repair：剥离或改写违规关键字，尽量保留意图，吐出 provider-valid 变体。
• 零依赖、可离线、可审计：pip install 即用，demo 命令端到端可复现，无网络、无密钥，方便 vendoring 进构建流水线。
• 规则漂移检测（v0.5）：可选 --live-verify 对照真实提供商，防止规则包落后于 API 变化。

适合谁 · 谁不用碰

适合：同时对接多家 LLM、大量用 structured output / function calling / tool schema 的后端与 AI 应用团队；已经把 schema 当代码管、想在 CI 拦兼容性坑的人。
不用碰：只用单一提供商且 schema 很简单的人；纯运行时动态修 schema 就够、不在乎构建期拦截的人；非开发者。

上手门槛

本地 CLI，核心完全离线，大陆用户直接 pip install schemafit 即可，无需梯子、无需账号、无需 Key。命令面清晰（lint / repair / providers / demo），对会写 JSON Schema 的开发者几乎零学习成本。界面与文档目前为英文。免费开源。

和同类怎么选

SchemaFit 定位是构建期静态 lint，和 Instructor / BAML / LiteLLM / Vercel AI SDK 这类运行时客户端是互补而非替代——后者擅长调用时归一化/修复，前者在 schema 进提供商前就让 CI 失败。

维度	SchemaFit	Instructor / LiteLLM 等
核心定位	静态 CI lint + repair	运行时客户端 / 调用时修复
价格模式	开源免费	多为开源免费
易用性	纯 CLI，进 CI 直接用	库/SDK，嵌进代码
大陆可用性	本地离线，无障碍	同本地库，无障碍

具体以各家官网为准。

值不值得试

多模型 structured-output 团队直接装：十分钟就能把“上线才 400”变成“PR 就挂”，值得立刻放进流水线。单提供商或 schema 极简的可以先观望。