유효성을 전달하는 OpenAPI 문서는 반드시 AI 에이전트가 사용할 수 없습니다. Grammar는 한 가지; semantic 명확성, 안전, 그리고 발견은 또 다른. **Jentic API Scorecard ** OpenAPI 문서 점수 Jentic API AI 준비 프레임 워크 (JAIRF) 6 차원을 가로 질러 단일 등급을 반환합니다. 그래서 당신은 정확히 어디에서 개선 할 수 있습니다. 쌍 그것 동반자 api-improve 에이전트 기술로 이러한 개선을 자동으로 적용: non-breaking edits, 재사용 가능 OpenAPI 오버레이, 이전 / 이후 변경 로그.

내용 표

• 빠른 시작
• 어떤 점수
• 어떻게 작동
• 요구 사항
• 설치
• 지금 시도
• 제어 출력 깊이
• 기계 읽기 쉬운 산출
• HTML 보고서
• LLM 분석
• 익명 vs 키 접근
• 기술
• 젠틱-api-scorecard
• 젠틱-api-improve
• CLI 참조
• 명령
• [T0]]
• GitHub 동작
• 브라우저를 Prefer?
• 기본적으로 Enterprise-ready
• 당신의 OpenAPI 문서는 결코 당신의 환경을 떠난다
• 끝에 감사가능한 끝
• 규제 환경에 대한 서명
• 어디서나 실행
• 재현성을 위해 Pinned
• 상태
• Scoring 엔진 신호 상태
• 라이센스

빠른 시작

1. 명세.

Jentic API Scorecard

An OpenAPI document that passes validation isn’t necessarily one an AI agent can use. Grammar is one thing; semantic clarity, safety, and discoverability are another. The Jentic API Scorecard scores your OpenAPI document against the Jentic API AI Readiness Framework (JAIRF) across six dimensions and returns a single grade — so you know exactly where to improve. Pair it with the companion api-improve agent skill to apply those improvements automatically: non-breaking edits, a reusable OpenAPI Overlay, and a before/after changelog.

Table of contents

• Quick start
• What it scores
• How it works
• Requirements
• Install
• Try it now
• Control output depth
• Machine-readable output
• HTML report
• LLM analysis
• Anonymous vs keyed access
• Skills
  • jentic-api-scorecard
  • jentic-api-improve
• CLI reference
  • Commands
  • score
• GitHub Action
• Prefer a browser?
• Enterprise-ready by default
  • Your OpenAPI document never leaves your environment
  • Auditable end to end
  • Signed for regulated environments
  • Runs anywhere
  • Pinned for reproducibility
• Status
  • Scoring engine signal status
• License

Quick start

1. Get a free key at the Jentic Scorecard API Keys page.

2. Score an OpenAPI document:

   JENTIC_API_KEY= npx @jentic/api-scorecard-cli score ./openapi.yaml
   

What it scores

Each OpenAPI document is evaluated across six lenses — small, targeted improvements in any of them tend to produce outsized gains for both human developers and AI agents: