lee-to/aif-handoff

Autonomous Kanban board where AI agents plan, implement, and review your tasks — fully hands-off.

AIF ハンドオフ – 自律型 AI 駆動カンバン

概要 – 大規模言語モデルエージェントが人間の介入なしにコード関連タスクを計画、実装、レビューできる Web ベースのカンバンボードです。このシステムはオープンソースの AI Factory フレームワーク上に構築されており、Claude、OpenAI Codex、OpenRouter、OpenCode 用のプラグ可能なランタイムアダプタを備えています。

核となるアイデア – タスクは固定パイプライン（バックログ → 計画 → 実装 → レビュー → 完了）を移動します。各段階で、専門化された AI サブエージェント（または単一の「スキル」関数）が成果物を生成し、品質チェックを実行し、収束条件が満たされるまで自動的にやり直しループできます。収束が失敗した場合、タスクは手動レビューのために人間に引き渡されます。

主な機能（README に記載のとおり）

完全自律パイプライン – タスクを作成すると、AI が計画、コード作成、レビューを実行します。
カンバン UI – WebSocket によるライブ更新を備えたドラッグ＆ドロップボード。
モジュール式ランタイム – オーケストレーションロジックを変更せずに、プロジェクトまたはタスクごとに Claude、Codex、OpenRouter、OpenCode を切り替え可能。
サブエージェントオーケストレーション – 計画、実装、レビュー用の専用コーディネーター（セキュリティサイドカー付き）。
レイヤー認識実行 – 実装段階で依存関係レイヤーを計算し、可能な場合は並列ワーカーを実行。
自己修復 – ハートビートとウォッチドッグがスタックしたエージェントを自動的に回復。
ヒューマン・イン・ザ・ループオプション – 計画の承認、変更要求、または完全に手放しでの実行が可能。
参加者モード – ロール認識型のタスク所有権を持つオプションのローカルユーザーアカウント。
GitHub 統合 – イシューのインポート、分離された PR の作成、タスクごとに人間によるマージ PR を要求。
Model Context Protocol (MCP) 同期 – 他の AIF ツールとの双方向タスク同期。

アーキテクチャ概要

packages/
├─ shared/      # 型、定数、ロガー
├─ runtime/     # レジストリとアダプタ（Claude、Codex など）
├─ data/        # SQLite アクセス（drizzle-orm）
├─ api/         # Hono REST + WebSocket サーバー（ポート 3009）
├─ web/         # React + Vite UI（ポート 5180）
└─ agent/       # コーディネーター + サブエージェントオーケストレーション

エージェント は 30 秒ごとにポーリングし、適切なサブエージェントをディスパッチし、ハートビートを介してタスクの生存状態を追跡します。自動レビューは 2 つの戦略（full_re_review または closure_first）で実行でき、収束が失敗すると停止し、タスクに manualReviewRequired=true をマークします。

はじめに（クイックスタート）

Docker なし

git clone https://github.com/lee-to/aif-handoff.git
cd aif-handoff
nvm use               # Node 20.19+ または 22.12+
cp .env.example .env
npm install
npm run init         # 初期 DB セットアップ
npm run dev          # API、Web UI、バックグラウンドエージェントを起動

Node バージョンを切り替える場合は、ネイティブの better-sqlite3 バイナリを再ビルドしてください: npm rebuild better-sqlite3。

Docker を使用

git clone https://github.com/lee-to/aif-handoff.git && cd aif-handoff
cp .env.example .env
mkdir -p projects               # 作成されたプロジェクト用のホストディレクトリ
docker compose up --build      # API、UI、エージェント（オプションで MCP）を起動
# コンテナ内で Claude を認証
docker compose exec agent claude login
docker compose restart agent

Docker は Codex SDK/CLI のインストールを処理します。CODEX_VERSION でバージョンを上書きできます。

ランタイムプロバイダー

プロバイダー	トランスポートオプション
Claude (Anthropic)	SDK（直接 Agent SDK）– リスク: Anthropic 利用規約違反の可能性。より安全な CLI トランスポート。`ANTHROPIC_API_KEY` による API トランスポート。
Codex (OpenAI)	SDK、CLI、App-Server、API
OpenRouter	API
OpenCode	API
`AIF_RUNTIME_MODULES` 環境変数を使用してカスタムアダプタを追加できます。

実行モード

モード	`AGENT_USE_SUBAGENTS`	動作
サブエージェント (true)	各パイプライン段階が専用コーディネーターエージェントを介して実行され、品質基準が満たされるまで反復します。トークン使用量が多く、品質が高くなります。
スキル (false – デフォルト)	段階は単一の AIF スキル呼び出し（`/aif-plan`、`/aif-implement` など）です。高速で、トークンコストが低く、オプションの `Improve`/`Verify` ステップで追加チェックが可能です。

誰が使うべきか？

ボイラープレートのオーケストレーションを書かずに、エンドツーエンドの AI 生成コードを試したいチーム。
自律ソフトウェア開発パイプラインを探求する研究者。
LLM を利用した「セット＆フォーゲット」タスクボードを探している個人開発者。

ライセンスとコミュニティ

このリポジトリはオープンソース（Lee-to プロジェクトに典型的な MIT/Apache スタイル）であり、同じくオープンソースの AI Factory フレームワークに依存しています。イシュー、機能リクエスト、コントリビューションは GitHub で歓迎されています。

結論: AIF ハンドオフは、複数の LLM プロバイダー、モジュール式ランタイムアダプタ、カンバン UI を組み合わせて、手放しのソフトウェア開発パイプラインを実現する方法を示す、本格的でプロダクショングレードのプロジェクトです。