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Tianshu Harness – TypeScriptベースのAIコーディングアシスタントランタイム

何であるか – Tianshu (天樞) はTypeScriptで書かれたオープンソースのAIエージェントプラットフォームであり、大規模言語モデル（LLM）プロバイダーを単なる質問応答ツールではなく、コーディングパートナーとして機能させるものです。同じコアエンジンが、ターミナルベースのTUI（rivetと呼ばれる）と、Tauriで構築されたクロスプラットフォームデスクトップGUIの両方を支えており、好みのコンソールで作業しながらも、機能を損なうことなく作業できます。

主なアイデア

• 認知仮想マシン（CVM） – モデルの出力と実際のファイルシステムやシェル操作の間に72のランタイムフックを挿入します。CVMはモデルの振る舞いを観察・検証・修正可能（例：既存ファイルの上書きを拒否、説明を求め、または安全でないコマンドを拒否）します。READMEには、CVMを有効化した場合、タスク完了率が4/5から5/5に向上するA/Bテストの結果が記載されています。
• マルチエージェントオーケストレーション – /scout、/team、/council、/galaxy などのプレフィックス付きコマンドで、軽量な読み取り専用エージェント、並列ワーカー、または複雑なタスクを波状に実行し、各ステップを検証する完全な共同「評議会」を実行できます。
• 統合プロジェクトメモリ – エージェントが収集したすべての知識は .rivet/knowledge/memory.jsonl に保存されます。自動的に新しいタスクに注入されるのはガバナンス型のメモリのみであり、古いコンテキストが新しい作業を支配することを防ぎます。
• プレフィックスキャッシュエンジン – DeepSeek V4向けに設計されており、セッション開始時にシステムプロンプトとツール定義を固定し、各ターンごとにわずかな「付録」のみを追加します。これにより、長時間の会話において95〜99％のキャッシュヒット率が達成され、トークンコストが大幅に削減されます。
• Zenモード – 新しいセッションは読み取り専用ツールセットから開始されます。モデルは明示的に「フルツール表面」をアンロックする必要があります。これにより不要なプロンプトの肥大化を回避し、キャッシュの安定性を保ちます。
• Planモードとスタードメイン – エージェントは「星域」（例：啓明、天権、天梁など）と呼ばれる異なる認知「ドメイン」に切り替えることができます。各ドメインには独自のシステムプロンプト、ツールホワイトリスト、意思決定閾値があります。Planモードでは、モデルがまず構造化された計画を生成し、ユーザーの承認を待った後、制御された波状で計画を実行します。

対応プラットフォーム

• macOS（Apple SiliconおよびIntel） – .dmg
• Windows 10/11 – .exe（WebView2 Runtime ≥ 120が必要）
• Linux – AppImage（glibc ≥ 2.35、X11推奨）
• Android/Termux – proot‑distro Ubuntuコンテナ経由（実験的）

インストールのショートカット

方法	コマンド（macOS/Linux）	Windows
1クリックスクリプト	bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huili37/Tianshu-Tui/main/scripts/install-tui.sh)	`powershell -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://raw.githubusercontent.com/huili37/Tianshu-Tui/main/scripts/install-tui.ps1
npmグローバル	npm install -g tianshu-tui && rivet	同様
デスクトップバイナリ	リリースページからダウンロードし、インストーラーを実行。
ソースからビルド	git clone https://github.com/huili37/Tianshu-Tui.git && npm install && npm run build && npm start

基本的な使い方

rivet                     # インタラクティブTUI / GUIを起動
rivet -p "解释 src/agent/loop.ts"          # 1回限りのプロンプト、プレーンテキスト出力
rivet -p "列出所有 TODO" --json           # スクリプト用のJSON結果
rivet --goal "修复所有类型错误" --budget 50   # 自律的目標駆動モード（最大50ターン）

CLIには、設定（rivet config）、セッション管理（rivet sessions）、ログ、およびサイドカーHTTP/SSEサーバー（rivet serve）用のサブコマンドも用意されています。

いつ使うべきか？

• 継続的なコーディング支援 – モデルが複数ターンにわたってコードを読み取り、編集、リファクタリング、テストできるようにします。手動でのプロンプトのコピー＆ペーストは不要です。
• 安全が重要な自動化 – CVMフックがガードレールとして機能し、破壊的なファイル操作を防止し、モデルに行動の正当性を要求します。
• チームスタイルのAI協働 – /team や /council を使って、専門的なエージェント（例：プランナー、レビュアー、テストャー）を並列で実行し、出力を統合できます。
• コストに敏感な長時間セッション – プレフィックスキャッシュエンジンにより、入力トークンごとに課金されるモデル（DeepSeek V4）のトークン使用量を低く抑えられます。
• 構造化されたデリバリー・パイプライン – Planモードでは、書面の計画を生成し、明示的な承認を得た後、エージェントがステップバイステップで計画を実行し、追跡可能な監査ログを生成できます。

ドキュメントとコミュニティ

• 公式ウェブサイト: https://tianshuharness.com
• 中国語README（デフォルト）に加え、英語、日本語、韓国語の翻訳も提供。
• メインREADMEから、詳細なユーザーガイド、サンドボックス権限モデル、プロバイダー設定、エンジニアリングメトリクスドキュメントへのリンクがあります。
• プロジェクトはApache 2.0ライセンスで、信頼性を確保するため、巨大なテストスイート（約16,000のテストケース、テスト対コード行比約1:1）を備えています。

結論 – Tianshu Harnessは、LLMの上に安全志向のランタイム層、マルチエージェントオーケストレーション、そして積極的なトークンコスト最適化を追加した、フル機能のクロス環境AIコーディングアシスタントです。エンドツーエンドのコード変更を信頼できる形で実行できるAIパートナーを求める開発者に最適です。同時に、プロセスの観察可能性和制御可能性も保証しています。