teaql/teaql-agent-kit

解決する問題

コーディングエージェント（Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI など）を使用してソフトウェアを構築する場合、エージェントはリクエストからコード作成に直接飛びつくことが多く、乱雑な結果、隠れた前提、レビューが難しいビジネスロジックにつながる可能性があります。TeaQL Agent Kit は、アイデアとコードの間に構造化された検査可能なステップを挿入することでこれを修正します。エージェントはまずビジネス（顧客、製品、注文など）をモデル化し、そのモデルがチェックされ、修復され、エージェントが従わなければならない型付き契約に変換されます。結果として、レビューするコードが減り、意図が明確になり、実際に実行された内容を示す監査証跡が得られます。

仕組み

単純な「要件 → コード」ループではなく、TeaQL は制御されたパイプラインを課します：

1. まずモデル化 – エージェントは自然言語の要件をドメインモデル（オブジェクト、フィールド、関係）に変換します。
2. 評価と修復 – 決定的な評価サービスがモデルのエラーをチェックし、具体的な修復ガイダンスを提供します。エージェントは合格するまで修正します。
3. 生成 – 検証されたモデルは、再利用可能なランタイムに支えられた型付きドメインライブラリ（Q および E API 付き）に変換されます。
4. 実装 – エージェントは、生成された契約と段階的なモデル認識アシスト（現在のステップに必要な API ガイダンスのみをロード）を使用して、スキャフォールドされたワークスペースにアプリケーション固有のコードを記述します。
5. 検証 – 最終的な成果物は、ビルド結果、テスト、ランタイムスモークテスト、および検査可能な証拠に基づく完了レポート（work-complete.md）によって証明されます。

これには2つの信頼性レイヤーがあります：開発時プロセス（モデルファーストの順序）とランタイムガバナンス（すべての操作が ID と意図を運び、読み取りは目的/コメントを宣言し、書き込みは監査理由を運び、変更は型付きエンティティグラフによって制限されます）。

対象読者

これは、すでに AI コーディングエージェントを使用しており、まったく新しいツールチェーンを学ばずに、より信頼性が高く監査可能な出力を望む開発者とチーム向けです。既存のエージェントに1つのプロンプトを貼り付け、リポジトリの指示へのアクセスとコマンド実行の許可を与えると、ワークフローを進めます。ビジネスロジックが複雑で、共有パイプライン（クエリ構築、データアクセス、監査ログ）が正しく処理されることを信頼しながら、レビューするコードを減らす必要があるプロジェクトに特に役立ちます。

ハイライト

• モデルファーストワークフロー – エージェントはアプリケーションコードを書く前に実行可能なドメインモデルを構築および修復します。
• 決定的評価 – エラー、警告、提案は固定サービスから提供され、エージェントの推測ではありません。
• 型付き Q および E API – クエリ（Q）と式（E）により、読みやすくレビュー可能なビジネスロジックを構成できます。コンパイラは無効な呼び出しを早期にキャッチします。
• 明示的な監査証跡 – ログはユーザー ID、宣言された意図、SQL、影響を受けた行、作成されたエンティティを結び付けます。デバッグとコンプライアンスに役立ちます。
• コンテキスト効率 – ハーネスは必要な API ガイダンスのみをロードして無関係なコンテキストを減らし、明示的なコンテキストライフタイム（一時的 vs 名前付きブロック）を使用してプロンプトをクリーンに保ちます。
• ローカルモデル対応 – NVIDIA DGX Spark でテスト済み。ベンチマークプロジェクトでは、30 オブジェクトの引っ越し会社モデルが修復後に評価エラーゼロに達しました。