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何を解決するか

AIコーディングエージェント向けの構造的でファイルベースのエンジニアリングワークフローを提供し、通常のチャットセッションで発生するコンテキストの喪失を防ぎます。プロジェクトの状態（例：範囲、仕様、コンテキストファイルなど）をリポジトリ自体に移動することで、セッション間で作業を永続化し、開発者やエージェントのチーム間で共有できるようになります。

動作方法

このプロジェクトは、AIエージェントがアイデアから本番環境への機能移行を実行できる一連の「スキル」（モジュール化された指示）を実装しています。チャット履歴に頼るのではなく、各スキルはリポジトリ内の特定のファイル（例：AGENTS.md にコンテキスト、docs/specs/ にアーキテクチャ）を読み書きします。

ワークフローは論理的な進行をとります：

1. 計画：/scope で製品アイデアを定義し、/audit でプロジェクトコンテキストを初期化します。
2. 設計：/architect で負荷を支える意思決定のためのビルド仕様を作成します。
3. 実装：/develop で仕様に基づいて機能を構築し、設計意思決定が欠落している場合はプロセスを停止します。
4. 検証：/check verify でアプリを実行し、/test でテストスイートを記述、/check review でマルチモデルによるコードレビューを実施します。
5. 最終化：/document でPRと変更ログを生成し、/sync でプロジェクト状態を更新します。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLIなどのAIコーディングエージェントを使用し、臨機応変なプロンプトではなく、プロフェッショナルで体系的なソフトウェア開発プロセスを求める開発者。

特徴

• ファイルベースの状態管理：状態がチャットではなくリポジトリに保存されるため、セッション再起動後も作業が継続可能。
• 多重防御ゲート：仕様が欠落している場合、/develop が自動的に /architect にルーティングされ、設計前に実装が行われるのを防ぎます。
• ワークフローの深さ：プロジェクトのニーズに応じて、プロトタイプ、アルファ、ベータ、GAの各レベルの厳格さを推奨。
• マルチモデルレビュー：/check reviewフェーズで異なるAIモデルを使用することで、より高いコード品質を確保。
• モノレポ対応：各ワークスペースに固有のコンテキストとコマンドを持つようにワークフローをスコープ化可能。