Ancienttwo/repo-harness

解決する課題

repo-harness は、AIエージェント（特にClaudeやCodex）のソフトウェア開発を管理する構造的でファイルベースのワークフローを提供します。チャットメモリの喪失という問題、すなわちエージェントがセッション間でコンテキストを失う問題を、計画、タスク契約、引き継ぎをリポジトリファイルに直接保存することで解決します。また、監視のないAIの自律性のリスクに対処するため、長時間実行プログラムに承認、予算、リース制度を導入しています。

動作方法

このシステムは2つのレイヤーで構成されます：

1. セッション契約：人間主導のレイヤーで、タスクは「計画 → 契約 → レビュー」のライフサイクルで管理されます。フックがエージェントイベントを型付きハンドラにルーティングし、編集境界でガードを強制します。
2. 承認済みプログラム：リファクターキャンペーンやスプリントコントローラーなど、監視なしで実行される自動化作業のためのレイヤーで、オペレーターが発行した承認と厳格な予算台帳に基づいて動作します。

CodeGraphインデックスと段階的コンテキスト読み込みを活用し、編集中のファイルに必要な機能ブロックのみを読み込むことで、トークン使用量を最小限に抑えます。

対象ユーザー

• ClaudeやCodexなどのAIエージェントを使って複雑なマルチセッションコーディングタスクを行う開発者。
• 持続可能でレビュー可能な作業証跡を持つエージェント開発フローを実装したいチーム。
• 予算と実行時間にハードな上限を設けて監視なしでAI自動化を実行したいオペレーター。

主な特徴

• ファイルベースの状態管理：チャット履歴ではなくリポジトリアーティファクトからセッションを再開。
• 制限付き自律性：承認、予算、更新可能なリースを用いて監視なしプログラムの責任を確保。
• トークン効率：事前に構築されたCodeGraphと段階的コンテキスト読み込みにより、トークンオーバーヘッドを最小化。
• 構造化された証跡：すべてのタスクが契約とレビューカードを生成し、人間による検証を明確にし、エージェントの主張に依存しない。
• MCPサイドカー：ChatGPTがPRDやスプリントを計画し、Codexがそれらを実行するが、直接ソースコードへの書き込み権限を持たない。