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解決する課題

AIコーディングエージェントは、アーキテクチャ、コーディング規約、ツール設定などの特定のコンテキストを欠いていることが多く、本格的な効果を発揮できません。AgentRCは、汎用的なAIエージェントとコードベースの特定要件の間のギャップを埋めるために、必要な指示ファイルと設定を自動生成・維持します。

動作方法

AgentRCはコードベースを分析し、AIリーダビリティのギャップを特定します。成熟度モデルと9つのリーダビリティの柱を用いてリポジトリのスコアを評価します。その後、Copilot SDKを使用して、実際のコードに基づいてカスタマイズされた指示ファイル（例：.github/copilot-instructions.md）、MCPサーバー設定、VS Code設定を生成します。最後に、コードの進化に伴ってこれらの指示が効果を維持できるかを確認する評価ツールを提供し、CI/CDパイプラインに統合してコンテキストのずれを防ぎます。

対象ユーザー

GitHub CopilotなどのAIコーディングエージェントを使用し、高品質な自動コンテキストエンジニアリングによりエージェントの正確性とパフォーマンスを向上させたい開発者およびエンジニアリングチーム。

主な特徴

• 自動コンテキスト生成: テンプレートではなく、実際のコード分析に基づいて具体的な指示と設定を生成。
• リーダビリティスコアリング: 5段階の成熟度モデルに基づき、リポジトリのAIリーダビリティを評価。
• CI/CD統合: パイプラインでコンテキストのずれを監視し、指示が古くならないようにする。
• マルチエージェント対応: ClaudeやCopilotなど、異なるエージェント間で利用可能な AGENTS.md を生成可能。
• APM統合: Agent Package Managerと連携し、組織全体で共有されるエージェントの指示やスキルを配布可能。