kunchenguid/backpass

何を解決するか

backpass は、AIエージェントのメモリファイル（例：AGENTS.md や CLAUDE.md）やプロジェクトスキルの自動改善を目的としたツールです。失敗を思い出した後に人間が手動で更新するという「古くなった」エージェントの指示の問題を解決します。実際の使用状況のトランスクライブに基づき、エージェントのセッションを「損失信号」として扱い、指示が無視された場所、害を及ぼした場所、または現在の指示がカバーしていないギャップを特定します。

動作方法

このツールは、メモリ最適化に「勾配降下」の比喩を用いています：

1. 収集：Claude Code、Codex、Cursor CLI などのさまざまなエージェントハーネスから、API を使わず、データをアップロードせず、ディスク上からローカルのトランスクライブを直接読み込みます。
2. 精製：原始的なトランスクライブは 96–99% 精製され、ツール呼び出しのノイズが除去され、ユーザー/アシスタントの対話と機密情報のマスキングのみが保持されます。
3. 損失計算：低コストなモデルが、精製されたトレースの最近性重み付きサンプルを分析し、どの指示が役立ったか、どの指示が違反されたか、そして現在の指示がカバーしていないミスが発生したかを特定します。
4. 集約：証拠は指示ごとにグループ化されます。提案された編集（追加、再書き換え、削除）は、少なくとも2つの異なるセッションからの証拠が必要であり、ノイズによる誤った編集を防ぎます。
5. 人間の確認：このツールはファイルへの自動書き込みを行いません。ユーザーは backpass apply を実行して、各提案された編集とその裏付けとなる正確な引用文を確認し、承認または却下する必要があります。

対象ユーザー

プロジェクト固有のメモリファイルやスキルセットに依存して、セッション間でコンテキストと一貫性を維持するAIコーディングエージェントを使用する開発者。

特徴

• ローカル最優先：トランスクライブはディスクから直接読み込まれます。ツール自体には外部APIキーは不要です（ユーザーの既存の acpx 認証を使用）。
• 証拠に基づく：すべての提案された変更は、実際のセッションからの正確な引用文によって裏付けられます。
• 人間がループに参加：すべての変更は手動でのレビューによって制御されます。
• マルチハーネス対応：Claude Code や Cursor CLI を含む7種類のエージェントトランスクライブストアと互換性があります。