cocofhu/grasp

解決する課題

Graspは、複数のAIエージェントプロジェクトを同時に管理する際の非効率性と、AIモデルが生成する冗長でテキスト中心の出力を解釈する難しさに対処します。異なるIDEや実行状態間を切り替える認知的負荷を軽減し、長大なエージェントの応答を視覚的で構造化されたアーティファクトに変換することで、人間によるレビューと承認をより容易にします。

動作方法

複数のエージェントバックエンド（Cursor、Claude Code、CodeBuddyなど）と統合する統合プラットフォームを提供し、視覚的な有限状態機械（FSM）キャンバスを使用してエージェントをオーケストレーションします。ユーザーは、明確化、計画、実装のノードを用いてワークフローを設計し、成功・失敗・ロールバックのパスを定義できます。システムはDockerサンドボックス内でワークフローを実行し、アーティファクトMCPを活用して状態遷移前に必要な出力が生成されることを保証します。また、手動承認を待ってプロセスを一時停止する「人間のゲート」も備えています。

対象ユーザー

複数プロジェクトにまたがる複雑なステップバイステップのAIエージェントワークフローをオーケストレーションし、エージェント生成コードや計画を構造的に監視・レビュー・承認したい開発者やプロジェクトマネージャーです。

主な特徴

• 視覚的ワークフローキャンバス: チェックポイント、成功/失敗パス、ロールバックエッジを備えたノードでエージェントロジックを設計。
• マルチバックエンド対応: Cursor、Claude Code、CodeBuddy、Trae、OpenCodeなど複数のエージェントバックエンドと接続可能。
• 構造化アーティファクト: エージェントの冗長性を視覚的な仕様書、計画、HTMLプレビューに変換し、迅速なレビューを実現。
• サンドボックス実行: インターフェース付きGit配信（GitHub/GitLab/SSH）を備えた隔離されたDockerサンドボックスでエージェントを実行。
• 観測性ツール: タイムライン、サンドボックスログ、詳細なトークン使用量とコスト分析を提供。