rpamis/comet

解決する課題

Cometは、長時間にわたるAIコーディングタスクにおける不安定さと構造の欠如に対処します。エージェントが中断後に進捗を「忘れたり」、状態を推測したりすることを防ぎ、直感に基づいたスキル向上を科学的な評価フレームワークに置き換えます。特に、単一のエージェントセッションでは大きすぎる複雑な要件を、管理可能で依存関係を考慮した子タスクに分割することで、調整の問題を解決します。

仕組み

Cometは、再開可能なランタイムとAIコーディングツールと統合されたスキルプラットフォームを提供します。主に2つのワークフローを提供します。

• Native: 強力なモデル向けに設計されており、モデルが自律的に計画と検証を行い、Cometが状態チェックと再開可能なアーカイブを処理します。
• Classic: 状態マシンを使用して特定のプロセスへの厳格な準拠を保証する、制約のある5段階の手法 (OpenSpec + Superpowers) です。

複雑な目標に対しては、Supervisor Changes を使用して子変更の有向非巡回グラフ (DAG) を作成し、複数のエージェントを介して分離されたワークツリー (worktrees) で実行してから統合します。また、個人の好みやプロジェクトの知識を保持するメモリシステムや、RubricsおよびPass@kメトリクスを使用してスキルパフォーマンスを測定する評価プラットフォーム (comet eval) も含まれています。

対象ユーザー

厳格な検証、再開可能性、およびエージェントワークフローの科学的な最適化を必要とする、複雑で多段階のソフトウェアエンジニアリングタスクを管理する必要がある、AIコーディングエージェント (Claude CodeやCursorなど) を使用する開発者向けに構築されています。

ハイライト

• 再開可能なワークフロー: タスクの状態がプロジェクト内に保存されるため、中断後も正確に中断した場所から作業を再開できます。
• Supervisor Changes: 複数のエージェントを調整し、分離されたワークツリー全体で複雑な要件を並行して実装します。
• デュアルワークフローモード: 自律モデル向けの柔軟な「Native」モードと、制約の強いタスク向けの構造化された「Classic」モードの両方を提供します。
• スキルプラットフォーム: 37種類のAIコーディングプラットフォーム間で再利用可能なコーディングスキルを作成、パッケージ化、配布するためのツール。
• 科学的な評価: LangSmithおよびLangFuseと統合し、Rubric、Pass@k、Pass^kスコアリングを使用してスキルを評価します。