ZhangHanDong/agent-spec

何を解決するか

agent-spec は、人間の要件とAI生成コードのギャップを埋める「意図コンパイラ」です。非構造的な人間の要求（PRD、課題、会話など）を検証可能な機械可読の Task Contract に変換することで、AIエージェントが元の意図から「幻覚」や逸脱を起こす問題を防ぎます。これにより、コードが受け入れられる前に厳密な基準に基づいて機械的に検証されることが保証されます。

動作方法

このプロジェクトは、高レベルの意図から検証済みコードへと至るコンパイルパイプラインを実装しています：

1. 入力：人間の意図が構造化された要件（中間表現またはIR）として捕捉されます。
2. 低レベル化：これらの要件が Task Contract に変換され、意図、技術的決定、境界（変更可能・不可能な範囲）、完了基準（BDDシナリオ）を定義します。
3. 実装：AIエージェントがこれらの契約に基づいてコードを実装します。
4. 検証：cargo test、Lint、構造的チェックなどのツールを使用して、モデルに依存しない決定論的なバックエンドが実装を検証し、契約を満たしているか確認します。
5. ライブトレーシング：要件が時間とともに遵守されているか、違反されているかを追跡します。

対象ユーザー

AIエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）を使ってコーディングタスクを自動化する開発者やチームで、AI生成変更に対する厳格なガバナンス、トレーサビリティ、機械的検証を必要とする方々です。

特徴

• 決定論的検証：AIはドラフト作成やコーディングに使用されますが、検証ゲートはモデルに依存せず決定論的です。
• Task Contract：英語と中国語をサポートする専用DSLで、境界とBDDシナリオを定義できます。
• 明示的なテストバインディング：具体的なBDDシナリオをコードベースの実際のテスト関数に直接リンクします。
• エージェントスキル：人気のあるAIツール向けに、作成、見積もり、意図コンパイルのプリセットスキルを含みます。
• プラン生成：契約、コードベースのコンテキスト、トップロジカルにソートされたタスクスケッチを含む、自己完結型のプロンプトを生成します。