DannyMac180/fable-advisor

解決する課題

AI支援コーディングにおける「アーキテクトパターン」を実装し、推論品質、トークンコスト、精度のバランスを最適化します。タスクを異なるモデルベンダー（ClaudeやOpenAI）にルーティングし、タスクの複雑さに応じて推論努力レベルを変えることで、単一のモデルファミリが実装とレビューの両方を担当する際に生じる「ブラインドスポット」を防ぎます。

仕組み

本プロジェクトはClaude Codeのプラグインであり、マルチエージェントオーケストレーションシステムを構築します：

• アーキテクト（セッションモデル）： Fable 5.1で実行されます。高レベルの要件を処理し、タスクを仕様に分解し、最終出力を検証します。
• 実装レーン： 複雑さに基づいてタスクが特定のエージェントにルーティングされます：
  • ルーチン： 仕様が結果を完全に決定する単純なタスク向けの codex-implementer (GPT-5.6 Luna) にルーティングされます。
  • 高複雑度： セキュリティに敏感なパスや複雑なリファクタリングなど、繊細な判断が必要なタスク向けの sol-implementer (GPT-5.6 Sol) にルーティングされます。
• アドバイザー： クリーンなコンテキストで動作する読み取り専用エージェント（Fable 5.1）で、蓄積された変更が出荷される前に、懐疑的な最終レビューを提供します。
• 動的努力： アーキテクトは各タスクの推論努力（低から超高）を指定し、高価な計算リソースが実際に結果を変える場所にのみ使用されるようにします。

対象者

アーキテクチャの完全性とベンダー間検証が重要な、高いリスクを伴うソフトウェアエンジニアリングにおいて、厳密なマルチモデルワークフローを求めるClaude Codeを使用する開発者。

ハイライト

• ベンダー間レビュー： ClaudeおよびGPTモデルを自動的に統合し、単一モデルファミリのブラインドスポットを排除します。
• コンテキストクリーンな懐疑論： 新しいコンテキストで専用のアドバイザーエージェントを使用し、セッションの累積した前提が最終レビューにバイアスをかけるのを防ぎます。
• 推論努力ルーティング： グローバルな努力レベルを固定するのではなく、アーキテクトがタスクごとに推論レベルを指定できます。
• オーケストレーションスキル： ルーティングドクトリンと6部構成の仕様契約を提供し、コンテキストフリーの委任を安全にします。