runesleo/claude-code-workflow

QuietHarness – AIコーディングエージェントの軽量な信頼性レイヤー

何であるか

• Claude Code、Codex、または Cursor のようなAIコーディングアシスタントに安全チェックを追加する、小さなポータブルな設定ファイルとスクリプトのセット。
• コア部分（1 604 bytes）は「作業境界」を定義：関連しない変更を検出、テストを実行、不可逆的操作（例：認証情報の変更、デプロイ）の前に確認を要求し、検証可能な監査ログを保持する。
• 3つの対応エージェントのいずれとも連携可能。使用するクライアントに合った部分のみをインストールする。

なぜ必要か

• エージェントが検査していないファイルを上書きすることを防ぐ。
• プロジェクトのテストスイートを実行せずにタスク完了と主張することを止める。
• 実際のファイルシステムへの変更が行われる前に、ドライランプレビューを保証する。
• エージェントの設定ファイルの自動バックアップ／ロールバックにより、以前の状態に安全に復元できる。

構成方法

フォルダ	目的
templates/	3つの最小限の設定バンドル（共有コア、Claudeアダプタ、Cursorルール、Codexアダプタ）。
scripts/	ヘルパー スクリプト：インベントリ、インストール（ドライラン＆適用）、検証、移行。
examples/first-success/	エージェントの「初回実行」が成功するステップバイステップの隔離型デモ。
examples/leo-system/	作者の実世界タスクシステムのサニタイズされたスナップショット（JSON例、ドキュメント）。
docs/	アーキテクチャ、タスク継続性、セッション終了処理、日報処理など。
tests/	一時的な HOME ディレクトリでインストーラーを実行するスモークテスト。
media/	図解とリリース用グラフィック。

通常のワークフロー

1. リポジトリをクローンし、./scripts/inventory.sh を実行して影響範囲を確認。
2. 隔離されたデモディレクトリを作成（mktemp …）。
3. クライアント用にドライランモードでインストーラーを実行。例：

   ./scripts/install.sh --dry-run --claude-project "$demo_dir"
   

4. プレビューを確認後、--apply で適用。
5. $demo_dir で選択したエージェントを開き、Read TASK.md and complete the task. のような簡単な指示を与える。
6. エージェントは必要な変更を行い、既存のテストを実行し、追加のプロンプトなしで成功の明確な証拠を返すべき。
7. すべて正常に動作すれば、--project フラグなしで再びインストールステップを実行し、コアをグローバルにインストール（~/AGENTS.md、~/.claude/CLAUDE.md などに書き込み）。バックアップは自動的に作成される（.bak-ai-workflow-*）。

主な安全メカニズム

• ドライランプレビュー – --apply を明示的に渡さない限り、ファイルは書き込まれない。
• バックアップ＆ロールバック – 元の設定ファイルはタイムスタンプ付きで保存され、インストーラーが自動的に復元可能。
• リスクゲート操作 – 認証情報の変更、本番デプロイ、公開など、潜在的に破壊的な操作はエージェントからの明示的な確認が必要。
• 隔離 – デモは一時ディレクトリ内だけで実行。インストーラーはインターネットに接続せず、アカウント設定も変更しない。

対象ユーザー

• クラウドコード、コードックス、カーサーをコード生成にすでに依存しており、誤って上書きや未検証のコミットを防ぎたい開発者。
• これらのエージェント間を切り替えるチームで、ツール間で再利用可能な一貫した安全ポリシーが必要な人。
• 自分のコードベースでAIアシスタントが信頼できる動作をするかを検証するための再現可能な「初回成功」オンボーディングテストを探している人。

制限事項

• タスクデータベース、スケジューラ、チーム全体のオーケストレーションプラットフォームは提供しない。これらは別途構築が必要。
• Unix系シェルのみサポート。Windows用のPowerShellインストーラーはまだない。
• コアルールは静的テキストファイル。拡張には手動編集または独自テンプレートの構築が必要。
• 各AIエージェントクライアントがローカルにインストール・設定済みであることを前提とする。

インストールと検証

# クローンと確認
git clone https://github.com/runesleo/claude-code-workflow.git
cd claude-code-workflow
./scripts/verify.sh   # スモークテストを実行、バックアップを確認、テンプレートサイズなどをチェック

検証後、上記のデモ手順に従うか、グローバルインストールを実行：

# Claude Code（ユーザー単位）
./scripts/install.sh --dry-run --claude
./scripts/install.sh --apply --claude

Codex（--codex）および Cursor（--cursor）用の同様のコマンドも存在。

ライセンス

• MIT License（LICENSE を参照）。

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QuietHarness は本質的に、ネットワーク呼び出しやプロプライエタリAPIを必要とせず、AIコーディングアシスタントの動作をより予測可能かつ安全にする設定をコード化したパッケージである。LLMベースのコードアシスタントと作業する開発者にとって、本物で再利用可能なツールである。