GanyuanRan/Aegis

解決する課題

Aegisは、AIコーディングエージェントが、目標、プロジェクトのアーキテクチャ境界、オーナーの要件、または変更を検証するための信頼できる方法を明確に理解する前に、コードの記述を開始してしまう傾向に対処します。リスクのある変更を防ぎ、単純なタスクが不要なオーバーヘッドなしに効率的に維持されるよう、規律あるエビデンス駆動のワークフローを提供します。

仕組み

Aegisは「メソッドパック」です。これは、さまざまなAIコーディングホスト（Claude Code、GitHub Copilot、Traeなど）にグローバルにインストール可能な、構成可能なスキルとワークフローのガードレールセットです。計画とエビデンスの収集が完了の主張に先行しなければならない「ベースライン優先」のアプローチを実装しています。これには、意思決定のためのインタビューを行う「Grill me」モード、厳格なTDD（テスト駆動開発）ルーティング、および実装前に複雑な方向性をテストするための第一原理レビューなどの専門的なモードが含まれています。

対象者

実際のソフトウェアプロジェクトにAIコーディングエージェントを使用しており、基本的なコード生成を超えて、より信頼性が高くアーキテクチャを意識した開発プロセスへと移行したいソフトウェアエンジニアリングチームおよび個人開発者。

ハイライト

• マルチホスト対応: Claude Code、DeepSeek-TUI、GitHub Copilotを含む幅広いAIコーディングエージェントおよびCLIと互換性があります。
• エビデンス駆動のワークフロー: タスクが完了とマークされる前に、成功のエビデンスを必要とします。
• 意思決定のガードレール: 拙速な実装を避けるため、一度に一つずつ意思決定の質問を行う「Grill me」モードを備えています。
• 柔軟なTDD: タスクのリスクに基づいて、自動または厳格なTDDルーティングをサポートします。
• アーキテクチャ重視: ベースライン優先の計画と、曖昧な用語や矛盾するプロジェクトルールを解決するためのドメインモデリングの使用を推奨します。