MageByte-Zero/spec-superflow

何を解決するか

Spec-superflow は、AIエージェントが元の意図から逸脱したり、静かに失敗したりすることを防ぐ、構造的で回復可能なAIプログラミングワークフローを提供します。AIが実際の検証なしにタスクが完了したと主張する「幻覚的完了」や、明確な合意された範囲なしに複雑な変更を実装する問題を解決します。

動作方法

このツールは、2つの主要なパスを使用して、厳格な実行パイプラインを実装しています。

• 直接パス：明確な目標と再現可能な検証を持つ単純な変更に適しています。広範な計画書を必要とせず、要求された範囲と最終的な検証結果を記録します。
• 計画パス：複雑で複数モジュールにまたがる変更に適しています。実行開始前に proposal.md（目標、境界、リスク）と tasks.md（完了基準付きの番号付きチェックボックス）の作成が必須です。

「スキル」（モジュール化された責任単位）のセットを使用して、spec-writer による計画、build-executor による実装、code-reviewer による最終検証を行います。ワークフローにより、検証コマンド（例：npm test）が成功コードを返し、Git範囲が記録された場合にのみタスクが verified とマークされます。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、GitHub Copilot CLI、Gemini CLI などのAIコーディングアシスタントを使用し、AI生成コード変更に対してエンジニアリングの厳密さ、正式な検証、範囲制御を強制したい開発者向けです。

特徴

• 二重実行パス：タスクの複雑さに応じて、軽量な直接実行と構造的計画の間で切り替え可能。
• 検証可能な結果：AIが単にタスク完了と宣言するのを防ぎ、検証コマンドの実際の終了コードとGit範囲の監査を必須にします。
• 回復可能な状態：チェックポイントとセッション再開（ssf resume）をサポートし、進行中のタスクを回復可能にします。
• Git分離：AI変更を分離するための組み込みの機能ブランチおよびオプションのGit worktreeを提供します。
• 広範なプラットフォーム対応：19の異なるAIプログラミングプラットフォーム/プラグインと互換性があります。