Brain0-ai/brain0

解決する課題

コーディングエージェントが今や差分の大半を書いていますが、gitは何が変わったかしか示さず、なぜ変わったかは示しません。brain0はリポジトリが答えられない質問に答えます：どのプロンプトがこのバグを書いたのか、エージェントが実際に何を読んだのか、そしてその変更がどれほど信頼できるのか。また、エージェントが変更したと主張することとgitが記録すること（ドリフト）を照合し、.envや秘密鍵などの機密読み取りを検出し、過去のインシデントから学習する証拠駆動のリスクスコアを割り当てます。

仕組み

brain0は純粋なオブザーバーです。git履歴（事実）と、コーディングエージェント（Codex、Claude Code）がすでにディスクに書き込むトランスクリプト（宣言された意図）を読み取ります。リポジトリからモジュール、ファイル、シンボルまでの決定グラフを構築し、各ノードに日付付きの履歴、ドリフト、リスクを持たせます。コードやgit履歴を変更することはありません。ローカルでは、埋め込みを持つSQLiteインデックスを使用し、オプションでPostgresや独自のLLMを接続して、より豊富なサマリーやチャットを実現できます。GUIでグラフを探索でき、MCPインターフェースによりコーディングエージェントがコードに触れる前にコンテキスト、ブレーム、デバッグ、監査を照会できます。

対象ユーザー

AIコーディングエージェントを使用し、説明責任を求める開発者とチーム：どのプロンプトが変更を引き起こしたかを理解し、エージェントが秘密を漏洩しないことを保証し、高リスクパターンを特定します。また、セキュリティ意識の高いチームや、ローカルファーストでオフラインのツールを実行する人々にも価値があります。

ハイライト

• 受動的観察：フックなし、エージェントの協力なし、コード変更なし — 単にgitとトランスクリプトを読み取るだけです。
• ドリフト検出：宣言されたことと実行されたことを照合し、ステージされていない編集や宣言されていない編集をフラグ付けします。
• エージェントコンテキストのDLP：セッションが読み取ったファイル（パスと秘密の種類のみ）を記録し、リモートモデルに到達した機密読み取りをフラグ付けします。
• 学習するリスクスコア：事前（爆発半径、チャーン）と事後（リバート、修正）の証拠を融合し、危険なパターンの「ゴールドシグナル」を表面化します。
• デフォルトでローカルファーストかつオフライン：キーなし、ローカル埋め込み、ゼロエグレス；オプションのリモートモデルはオプトインです。
• MCP統合：コーディングエージェントに、変更を加える前にコンテキスト、ブレーム、デバッグ、監査のためのクエリチャネルを提供します。
• 改ざん防止：追加専用グラフ、固定されたトランスクリプト、暗号シュレッドパージ、署名付き証明書。
• オープンコア：Apache-2.0、完全機能、Postgresとマルチテナンシーのエンタープライズオプションあり。