first-fluke/oh-my-agent

何を解決するか

多くのAIエージェントは、内部の物語に基づいて成功を主張するが、これは誤解を招くか、矛盾している可能性がある。oh-my-agentは、エージェントの要約ではなく、実際のアーティファクト（テスト結果やファイルなど）をチェックする機械的検証システムを実装することで、作業が実際に完了され、検証されていることを保証する。

動作方法

このプロジェクトは、専門的なエージェント（例：バックエンド、フロントエンド、QA）を仮想的なエンジニアリングチームに組織するマルチエージェントハーネスを提供する。品質を確保するために、いくつかの機械的ゲートを使用する：

• ストップフックゲート：特定のスクリプト（例：typecheck や test）が正常に終了するまで、セッションを終了させない。
• 回避防止ゲート：プランのJSONやQA結果ファイルなどの特定のアーティファクトの存在を検証し、ワークフローが実際に実行されたことを確認する。
• 独立した審査員：実装者の主張に偏らないように、新規コンテキストで別個のエージェントを起動し、基準を再検証する。
• イベントソースドステート：すべての意思決定とゲートの結果を追加のみ可能なJSONログに記録し、監査可能にする。

.agents/ ディレクトリという単一の真実のソースを、Claude Code、Cursor、Codexなどさまざまなエージェントランタイムにわたって共有し、設定でベンダーを切り替えることができる。

対象ユーザー

単純なチャットベースのAIコーディングから脱却し、自動検証と多ベンダー互換性を備えた厳格なマルチエージェントワークフローを実装したい開発者やエンジニアリングチーム。

特徴

• 役割ベースのアーキテクチャ：アーキテクチャ、DB設計、フロントエンド、バックエンド、セキュリティ向けの専門エージェント。
• 多ベンダー対応：Claude Code、Cursor、Qwen Codeなど複数のAIランタイムで動作。
• 機械的検証：LLMによる「見た目は正しい」という評価ではなく、ハードエグジットとファイルチェックを使用。
• トークン効率：コンテキストウィンドウの使用を削減するための2層構造のスキルロードシステムを実装。
• モノレポ対応：pnpm、nx、turbo、lernaプロジェクトにおいて、自動的にワークスペースを検出し、エージェントにルーティングする。