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解決する課題

AIコーディングエージェントは、ビルドプロセス、テストフレームワーク、アーキテクチャの慣習など、特定の文脈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、必要なコンテキストファイル（例：指示書やツール設定）を自動生成・維持することで、AIエージェントが特定のコードベースをよりよく理解・操作できるようにします。

動作方法

AgentRCはコードベースを分析し、不足しているコンテキストを特定した後、Copilot SDKを使用してカスタマイズされた指示ファイルと設定を生成します。3段階のサイクルで動作します：

1. 測定：9つの柱と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」をスコア付け、ギャップを特定します。
2. 生成：.github/copilot-instructions.md（慣習用）、.vscode/mcp.json（ツール接続用）、.vscode/settings.json（エディタ設定用）などの特定ファイルを生成します。
3. 維持：生成された指示がエージェントの応答を実際に改善するか評価し、CI/CDパイプラインに統合してコンテキストの陳腐化（ドリフト）を検出できます。

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、手動で書くことなく、高品質なコードベース固有のコンテキストを提供してエージェントのパフォーマンスを最適化したい開発者やエンジニアリングチーム。

特徴

• 自動コンテキスト生成：実際のコードを読み取り、テンプレートに依存せずに指示を生成。
• AIリーダビリティスコアリング：エージェント対応の準備度を数値化する成熟度モデルを提供。
• AIエージェント統合：CLI、VS Code拡張機能、CI/CD品質ゲートとして動作。
• APM統合：Agent Package Manager（APM）と連携し、組織内での共有エージェント指示やスキルの配布を可能に。
• 広範な互換性：GitHub、Azure DevOps、モノレポ、マルチルートVS Codeワークスペースをサポート。