catlog22/maestro-flow

Intent-driven workflow orchestration for multi-agent AI development — adaptive lifecycle engine, self-reinforcing knowledge graph, and visual dashboard for Claude Code, Gemini, Codex & more

Maestro‑Flow – 意図駆動型マルチエージェントワークフローのオーケストレーション

何であるか – 自然言語で「何を達成したいか」を記述すると、自動的にAIエージェントのチェーンを構築・スケジュール・実行し、開発ライフサイクル全体（アイデア出し → 計画 → コード → テスト → レビュー → デプロイ）を実行するTypeScript/Node.jsフレームワークです。複数のLLMバックエンド（Claude、Gemini、Codex、Qwen、Grokなど）と連携でき、永続的な知識グラフを保持するため、システムは時間とともに賢くなります。

コア機能（READMEに記載）

機能	機能内容
自己適応的オーケストレーション	Ralphエンジンは意図を40以上の事前定義されたコマンドチェーンに分類し、各決定ノードで継続、ロールバック、または修復ループの挿入を判断します。YAMLファイルは不要です。
バックエンド間スケジューリング	1つのワークフロー内でClaude、Codex、Gemini、Qwen、OpenCode、Grokなど複数のエージェントを混在させ、4つの協調モード（Delegate：非同期委任、Team：役割ベースの協働、Wave：並列依存関係、Swarm：アリの群れスタイルの探索）を使用可能。
知識の自己強化	実行中に発見されたパターン、課題、意思決定は自動的にSpecおよびKnowhowエントリとして保存されます。フックシステムにより、これらの知識が後のプロンプトに注入され、将来の実行がより効率的になります。
長期的な自己修正	Odysseyコマンドは、承認基準が満たされるまで繰り返し結果を再評価する長時間の自律ループを実行し、各サイクルで新しい知識を永続化します。
正確な検索	内蔵の文字列検索（ripgrep経由）とオプションの意味的再ランク付け（BM25 → ベクトル埋め込み）により、コードスニペットを迅速に検索可能。`.gitignore`、`.maestroignore`、その他のセキュリティ制限を尊重します。

インストール（READMEからの簡易手順）

# CLIのグローバルインストール（Node ≥22.19が必要）
npm install -g maestro-flow@0.5.82

# インタラクティブなコンポーネント選択
maestro install

また、少なくとも1つのホストCLI（例：Claude Code（デフォルト）または*Grok Build）が必要です。Codex CLIおよびagy CLI用のオプションアダプタも利用可能です。*

一般的なワークフロー

意図を発話する – 例：/maestro-ralph "OAuth2認証を実装し、refresh tokenをサポート"
Ralphがチェーンを構築 – analyze → plan → execute → verify → review → test（失敗時に自動でデバッグ/修正ループを挿入）。
セッションを実行 – maestro session open で開始し、maestro run next を繰り返し実行してセッションを完了させる。
知識の蓄積 – 発見されたパターンは保存され、後続のフックで注入される。
長時間実行モード – 大規模リファクタリングには /maestro-odyssey <意図> --mode <debug|planex|improve|…> を使用し、定義された承認基準が満たされるまでループを継続。

キーワードと用語

Ralph – 自然言語の意図をコマンドチェーンにマッピングする意思決定エンジン。
Odyssey – 大規模なデバッグ、セキュリティ監査、UI検査などに適した長期間の自律ループ。
決定ノード – エンジンが結果を評価し、次のアクションを決定するチェックポイント。
Spec / Knowhow – 未来のプロンプトに自動的に追加される永続化された知識アーティファクト。
フック – 保存された知識をエージェントのプロンプトに注入できる17の事前定義された拡張ポイント。
MCP（Model Context Protocol） – CLIとLLMバックエンド間の通信に使用されるプロトコル。

例のコマンド

# シンプルな意図 → フルパイプライン（デフォルト品質モード）
/maestro "ユーザープロフィールページを追加"

# フルパイプラインなしで単一タスクを直接実行
/maestro-companion "READMEのスペルミスを修正"

# リポジトリ内で文字列を正確に検索
maestro search "Authorization: Bearer" --exact --json

# 長時間のセキュリティ監査を実行
/maestro-odyssey "プロジェクト全体のセキュリティ監査" --mode security

ドキュメントと学習リソース（リスト済み）

クイックスタートガイド – インストールと最初のワークフロー。
Ralphエンジンガイド – 決定ロジック、品質モード、セッション処理。
コマンドリファレンス – 64のスラッシュコマンドと35以上のCLIコマンド。
知識管理ガイド – Specs、Knowhow、SQLite知識グラフの仕組み。
高度な設計ドキュメント – マルチエージェント協調、オーバーレイ拡張、ワークツリー並列性、MCPツール、検索システム、MaestroGraphアーキテクチャなど。

プロジェクト規模とテクノロジースタック

コード – 333個のTypeScriptファイル（約80,000行）。
CLI – Commander.js、MCP SDK、better-sqlite3、web-tree-sitterで構築。
ダッシュボード – React 19 + Zustand + Tailwind CSS、Hono/Viteで配信。
エージェント – 23定義、45スキルパック、64スラッシュコマンド。
テンプレートとワークフロー – 92個のJSONテンプレート、115個のワークフロー定義。

類似ツールとの比較（READMEからの要約）

ツール	注力点	Maestro‑Flowの優位性
Superpowers	エージェントスキルフレームワーク（Markdownのみ）	フルランタイムオーケストレーション、バックエンド間スケジューリング、永続的KG
OpenSpec	Spec駆動開発	意図駆動の自動チェーン生成、動的決定ノード
Trellis	マルチプラットフォームエージェントフィクスチャ	長時間自律ループ（Odyssey）と自己修正パイプライン

メンテナス

@catlog22（GitHubユーザー catlog22）が開発・メンテナンスしています。コミュニティディスカッション用のWeChatグループも提供されており、MITライセンスで公開されています。

まとめ

Maestro‑Flowは、開発者が複数のLLMエージェントを活用してソフトウェア開発ライフサイクル全体を自動化できる生産性重視の意図駆動型オーケストレーション層であり、各実行から継続的に学習します。AI強化ソフトウェアエンジニアリングの最前線を狙った本格的なオープンソースプロジェクトです。