m0n0x41d/haft

何を解決するか

Haft は AI コーディングエージェントのためのローカルガバナンス層を提供し、プロジェクト記憶が持続可能で構造的であることを保証します。通常、一時的なチャット履歴の中で失われる重要なプロジェクトの文脈（たとえば、解決しようとしている問題、比較された選択肢、人間の意思決定、支援となる証拠など）を防ぎます。一時的な推論を型付きのプロジェクト記録に変換することで、後続の作業が断片的な会話ではなく、検証済みでバージョン管理された情報に依拠することを確保します。

動作方法

Haft は人間、エージェント、リポジトリの間の仲介者として機能します。First Principles Framework (FPF) を実装し、エージェントのコンテキストに以下の3つの主要なインターフェースを通じて提供します：

• スキル: 特定の推論プロセスをガイドする専門的なエージェント機能（例：/h-frame, /h-decide）
• CLI: プロジェクト記憶、意思決定、仕様への直接的な手動アクセス
• MCP Server: Model Context Protocol サーバー。プログラムによるアクセスを提供し、「カーネルゲート」（必須フィールドと権限境界のサーバーサイド検証）を強制して FPF準拠を確保します。

システムはローカルの SQLite データベースを使用してアーティファクトグラフとプロジェクト記録を保存し、任意でセマンティックリコール用の Rust ベースのサイドカー（haft-embed）を活用します。

対象ユーザー

Claude Code、Codex、Cursor、Zed などの AI コーディングエージェントを使用し、プロジェクト仕様、意思決定記録、長期的なアーキテクチャ記憶を厳密かつ人間の承認のもとで管理したいソフトウェアエンジニアおよびアーキテクト。

特徴

• 信頼できる記憶: チャット推論を将来の信頼に使える型付きのプロジェクト記録に変換。
• カーネルゲート: 推論手順のサーバーサイド強制。エージェントが重要なステップをスキップしたり、承認されていない意思決定をしたりすることを防止。
• ソースネイティブな FPF 配信: 一般的なプロンプトではなく、出典が明確なバージョン管理された FPF ソース素材をエージェントに提供。
• 明示的な人間の権限: 結論的な意思決定や作業委任には人間の承認を必須とし、エージェントはフレーミングと準備を担当。
• 証拠の劣化: 意思決定を支える証拠が古くなったタイミングを追跡し、人間のレビューに向けたずれを可視化。
• ホスト統合: Claude Code、Codex、Cursor など複数の AI コーディングツールとの深いつながり。