chaseai-yt/claudex-loop

解決する課題

Claudex Loopは、ソフトウェア開発を単一のAIモデルに依存するリスクに対処するため、クロスプロバイダーのレビューおよび検査ワークフローを導入します。1つのAIモデル（例：Claude）に構築または計画をさせ、独立したモデル（例：Codex）に計画のレビューと最終コードの検査を要求することで、「セカンドオピニオン」を強制し、品質の向上とエラー削減を実現します。

仕組み

このプロジェクトは、Claude CodeおよびCodex CLIツールと統合する一連のスキルを提供します。ワークフローは構造化されたパスに従います。ホストエージェントがコンテキストを調査して計画を作成し、独立した「レビューアー」モデルがその計画に証拠をもって異議を唱え、承認されると「ビルダー」モデルがコードを実装します。最後に、2番目の独立したモデルが変更の最終検査を実行します。システムはPLAN.mdとPLAN-REVIEW-LOG.mdを維持し、すべての決定、発見、モデルのやり取りを追跡します。

対象読者

このツールは、AIコーディングアシスタントを使用し、AI生成コードの信頼性を向上させるために厳格なマルチエージェント検証プロセスを実装したい開発者向けです。CLIベースのAIワークフローに慣れており、構造化された監査可能な開発ループを強制したいユーザー向けに設計されています。

ハイライト

• クロスプロバイダー検証: 異なるAIモデルを自動的にペアリングし、ビルダーとレビューアーが同一でないことを保証します。
• 独立したレビューサイクル: 計画レビュー最大5回、コード検査最大2回をサポートし、最終実装前に問題を検出します。
• タスクルーティング: スタンドアロンのclaudex-routeスキルを含み、コスト、複雑さ、役割に基づいて特定のタスクに最適なモデルを決定します。
• 監査可能性: 計画、発見、モデルの決定の詳細なログを維持し、SHA256ハッシュを含むことで、計画への変更が以前の承認を無効にすることを保証します。
• 設定可能なワークフロー: ユーザーは特定の役割（レビューアー、ビルダー、インスペクター）のモデル、努力レベル、ラウンド上限を上書きできます。