kunchenguid/backpass

解決する課題

AIコーディングエージェントは、AGENTS.mdやCLAUDE.mdといったメモリファイルやプロジェクトスキルから指示を読み取り、行動を決定します。時間が経つにつれて、これらの指示は不完全になったり、古くなったり、誤ったものになったりします。backpassはこれらのファイルを「重み」として扱い、実際のエージェントセッションをトレーニングデータとして使用することで、小さな証拠に基づいた改善案を提示し、エージェントが実際に機能する方法に従うようにします。

仕組み

backpassは、7つのエージェントハーネス（Claude, Codex, Pi, OpenCode, Grok, Cursor CLI, Hermes）のトランスクリプトストアを、ディスク上（ローカルまたはSSH経由で接続されたマシン）から直接スキャンします。正確なcwdの一致から記録されたgitリモートまで、4つの証拠階層を使用してセッションとリポジトリを関連付けます。次に、それらのセッションから「損失」を計算し、フィードバックを集約して、具体的な編集案を作成します。各 add、rewrite、または remove は、逐語的な引用を含む少なくとも2つの異なるセッションによって裏付けられている必要があります。自動的に書き込まれることはありません。backpass を実行して分析し、backpass apply を実行して各編集をレビューし、承認または拒否します。1回の実行が1つの境界付き勾配ステップとなります。

対象ユーザー

Claude CodeやCodexなどのAIコーディングエージェントを使用しており、ログを手動で読むことなく、実際の使用状況に基づいてエージェントのメモリファイルやスキルを体系的に改善したい開発者向けです。プロジェクトレベルのメモリ（1つのリポジトリ）とユーザーレベルのメモリ（マシン上のすべてのプロジェクト）の両方に適しています。

ハイライト

• ローカルファースト： トランスクリプトをディスクから直接読み取るため、APIキーやアップロードは不要です。外部エージェントが閲覧する前に機密情報は編集（削除）されます。
• 証拠によるゲート制御： すべての編集案には少なくとも2つの実際のセッションからの逐語的な引用が含まれており、変更が実際の行動に基づいていることを保証します。
• ヒューマン・イン・ザ・ループ： 分析プロセスでは書き込みを行いません。適用UIまたはターミナルを通じて、各編集をレビューし決定します。
• 7つのハーネスとSSHをサポート： Claude, Codex, Pi, OpenCode, Grok, Cursor CLI, Hermesのセッションを含み、SSH経由で他のマシンからデータを取得することも可能です。