AmazingAng/old-coder

解決する課題

AIコーディングエージェントを使用する際の生産性のボトルネックと信頼のギャップを解決します。生成されたコードの各行を人間が手動でレビューする必要はなく、代わりにコードの振る舞いを厳格な「ガントレット」による自動チェックで検証することで、開発者はコードの出力に対して手動の検査ではなく、証拠に基づいて信頼できるようになります。

動作方法

このプロジェクトは、コーディングエージェントを厳格なワークフローに導くための手順（スキル）を提供します：

1. SPEC: エージェントはテスト計画を作成し、人間の承認を得るための具体的な期待される動作の例を提示します。
2. RED/GREEN/REFACTOR: エージェントはテスト駆動開発のサイクルに従います。
3. GAUNTLET: コードは、完全なテストスイート、Linting、複雑度分析、変更された行のカバレッジ、ミューテーションテスト、プロパティベースのテスト、シークレットや危険なパッケージに対するセキュリティスキャンなど、一連のチェックを通過します。
4. EVIDENCE: エージェントは、実際の数値と検証結果を含む最終レポートを生成し、人間はコードではなくこのレポートをレビューします。

対象者

Claude Code、Cursor、Aider、Codex CLIなどのAIコーディングエージェントを使用し、コードの信頼性を高めたいが、すべてのコードを読む時間を使いたくない開発者。

特徴

• 証拠に基づく信頼: 手動のコードレビューを検証可能な証拠レポートに置き換えます。
• エージェント非依存: システムプロンプトまたはルールに従う任意のエージェントで動作する、シンプルなMarkdown形式の手順です。
• リスクに応じた努力: ガントレットのチェックの厳しさは、タスクのリスクレベルに応じてスケーリングされます（例：金融や並行処理ロジックなど、高いリスクのタスクにはより厳格な検証）。
• 厳格な誠実性ルール: テストを弱めるために結果を操作したり、結果を誤って報告したりすることを防ぎ、検証されていないチェックは明示的にラベル付けする必要があります。