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何を解決するか

HelloAGENTS は、AI コーディング CLI における一般的な失敗を解決します。たとえば、エージェントが早期に停止して実装ではなく提案を提供する、難しいタスクについてユーザーに責任を押し付ける、セッション間でプロジェクトの文脈を失う、実際の検証を行わずに完了を報告するといった問題です。構造化されたワークフロー層を追加することで、AI エージェントが実行能力を持ち、構築・検証・完了まで一貫して行動できるようにします。

動作方法

Claude Code、Gemini CLI、Grok Build、Cursor、Codex CLI などの既存の AI コーディングツールの上にレイヤーとして統合されます。"スキル"（専門的なルールセット）とチャットコマンド（~ で始まる）を使用してエージェントの振る舞いをガイドします。

主なメカニズム：

• ワークフロー スキル：タスクの種類に応じて自動的に有効化される 14 の組み込みスキル（例：hello-ui、hello-security、qa-review）で品質基準を強制します。
• プロジェクト知識ベース：ディスク上の .helloagents/ ディレクトリにプロジェクト概要、コーディングガイドライン、モジュールノートを保存し、エージェントが事実を再発見する必要をなくします。
• 構造化された計画：チャット履歴に頼るのではなく、"プランパッケージ"（要件、タスク、契約）と PRD ファイルを使って複雑な作業を管理します。
• 状態の復元：STATE.md と runtime.json にセッション状態を記録し、異なるワークスペースやセッション間で実行を再開可能にします。
• 検証ゲート：タスクが完了とマークされる前に、視覚的検証やテスト結果などの実行証拠を要求します。

対象ユーザー

AI コーディング CLI を使用し、より信頼性の高い動作、厳格な品質管理、長期的なプロジェクト記憶を求める開発者。

主な特徴

• 14 の専門スキル：UI、API、セキュリティ、テスト、アーキテクチャなど、タスク固有のルール。
• チャット駆動のコマンド：~plan、~build、~qa、~auto などのコマンドで直接制御可能。
• 永続的知識：ディスク上に保存されるプロジェクト文脈とガイドラインにより、コンテキストウィンドウの浪費を削減。
• 実行証拠："テストが通った" にとどまらず、最終的な納品に必要な構造化された証拠を要求。
• 広範な統合：Claude Code、Gemini、Grok、Cursor、Codex など、複数の主要な AI CLI をサポート。