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何を解決するか

Claude Code は強力ですが、しばしば単純なタスクに高コストのモデルを使用し、セッション間で状態を失い、コード品質、テストカバレッジ、アーキテクチャ準拠に対する強制がありません。Maggy とその Bootstrap コンフィグパックは、TDD の強制、永続的メモリ、コスト意識のあるモデルルーティングを AI コーディングワークフローに追加する構造化されたエンジニアリングシステムを提供します。

動作方法

このプロジェクトは2つの主要なコンポーネントで構成されています：

1. Claude Bootstrap：Claude Code 設定に直接インストールされるスキル、フック、ルールのセット。品質ゲート（例：関数長の上限）と TDD（タスクが完了とマークされる前にテストが成功する必要がある）を強制します。
2. Maggy Harness：ローカルの FastAPI サーバーと Web ダッシュボード。Bootstrap を拡張し、高度な機能を提供します。13種類の異なる LLM タイア（ローカルの Qwen3 から Claude Opus まで）にリクエストをルーティングするための意味的「ブレースコア」を使用し、コストと能力の最適化を図ります。また、「Polyphony」により、Docker コンテナで隔離された複数のエージェントを並列実行し、ファイルの競合を防ぎます。

対象ユーザー

• 既存の Claude Code ワークフローを変更せずに、自動 TDD と永続的メモリを求めるシングルエンジニア。
• 複数のモデル（Claude、DeepSeek、Gemini など）間で作業をルーティングし、コストを管理したいチーム。
• 意図追跡とプラグインベースの AI 開発者ツールのリファレンス実装を探しているプラットフォームエンジニア。

主な特徴

• 13段階モデルルーティング：タスクの複雑さに基づき、最も安価で十分な能力を持つモデルを自動選択。
• TDD と品質ゲート：テストの成功とアーキテクチャルルール（例：1関数あたり最大20行）のハードな強制。
• Polyphony：Docker で隔離された並列エージェント実行により、複数のエージェントが同じリポジトリで競合せずに作業可能。
• Cortex MCP：AST の抽出と SQLite グラフストアを介した双方向走査を提供するコードインテリジェンスサーバー。
• Telos：テストが通るだけでなく、コードが元の意図を実際に満たしているかを測る「意図忠実度スコアリング」システム。
• Mnemos と Engram：複数次元のメモリシステムで、アーキテクチャ知識とタスク状態をセッション間で永続化。