Open-source meta-harness for coding agents. Define your own workflows, reviewers and repair loops. zeroshot enforces the process you configure.

zeroshot – AI エージェントによるコード作成・レビューパイプラインの自動化

概要 – zeroshot は、AI コーディングエージェント（Codex、Claude Code、GitHub Copilot、Pi など）を、レビュー・修正・納品のステップからなる グラフ で調整できる CLI ベースのエンジンです。どのエージェントが作業を行い、どの独立したレビュアーが承認するか、再試行回数、拒否された出力の扱いを指定するワークフロー（有向グラフ）を定義します。エンジンは実行時にグラフを強制し、すべてを SQLite 台帳に記録し、ローカル、Docker、またはホスト型の zeroshot Cloud で実行できます。

中核概念

概念	説明
Agent / Harness	実際にコードを記述・変更するコーディングモデル（例：OpenAI Codex、Anthropic Claude、GitHub Copilot、Pi）。
Graph	ノード（ワーカー、レビュアー、テスター、納品）とエッジ（合格/不合格ルート、再試行制限）を記述する宣言的ワークフロー。
Profile	グラフとノードごとのランタイム構成（モデル、労力レベル、セッション範囲）を組み合わせて保存したもの。
RuntimePlan	各ノードに使用するモデル、労力、ノード固有のオプションを指示する JSON。
Delivery flags	`--push`、`--pr`、`--ship` は、結果をローカルに保持するか、ブランチにプッシュするか、PR として開くか、CI 後にマージするかを制御します。
Ledger	すべてのイベント、決定、成果物を監査のために記録する永続的な SQLite データベース（`.zeroshot/`）。

主な機能（README より）

独立したレビューループ – ワーカーがコードを作成し、その後 1 人以上のレビュアーが並行して実行します。拒否された場合は、フィードバックとともに自動的にワーカーに返送され、修正されます。
ノードごとのモデル柔軟性 – 各ノードで異なる LLM プロバイダーとサイズを使用できます。Codex、Claude、Copilot などを混在させることができます。
再試行制限と実行範囲の制限 – グラフで、実行全体が失敗と見なされるまでにノードを再試行できる回数を指定できます。
組み込みテンプレート – software-change、auto-research など、一般的なタスク用の既製グラフを提供します。
自己ホスト型 Docker ターゲット – zeroshot-target コンテナを介して、独自のインフラストラクチャでエンジンとその状態を実行します。
ローカル UI – zeroshot ui は、実行の監視、ログの表示、プロファイルの編集を行うための Web UI（デフォルトで http://127.0.0.1:4173/ui/）を起動します。
CLI ファーストのワークフロー – すべてのアクション（実行、一覧表示、ステータス、ログ、テンプレート表示）はコマンドラインから利用できます。
オープンソース、MIT ライセンス – コアエンジン、UI、Python SDK は MIT ライセンスで公開されています。

典型的なユースケース

安全ゲート付きの自動コード変更 – 開発者が LLM に機能の実装を依頼し、エンジンはコミット前にセキュリティ、受け入れ、コードレビューエージェントを実行します。
リサーチループ – auto-research テンプレートは、ソリューションを探索するために複数の「スカウト → プランナー → ジャッジ」の反復を実行し、成功した候補を自動的にアーカイブします。
チーム全体のレビューポリシー – 組織は必須のレビューステップ（例：セキュリティ監査 + UI 監査）をコード化し、AI が生成したすべての変更に適用できます。
コスト効率の高いスケーリング – 小規模で安価なモデルをレビューループに配置することで、より大規模なモデルの品質を低コストで実現できます（ProgramBench タスクで実証済み）。
規制環境向けの自己ホスト型 CI – 安全なネットワーク内で Docker ターゲットを実行し、すべてのコードとログをオンプレミスに保持します。

はじめに（クイックスタート）

# CLI をグローバルにインストール（Node 18+ が必要）
npm install -g @the-open-engine-company/zeroshot

タスクの説明を作成 – task フィールドを持つ input.json。
ランタイムを定義 – ハーネス（例：codex）とモデル ID を選択する runtime.json。

実行 –

zeroshot run \
  --title "Add JSON status output" \
  --template software-change \
  --input input.json \
  --uniform-runtime-config runtime.json

進行状況を確認 – 別のターミナルを開き、zeroshot ui を実行します（または http://127.0.0.1:4173/ui/ にアクセス）。
オプションの納品 – --push、--pr、または --ship を追加して、変更をリモートリポジトリにプッシュします。

クラウドを使用する場合は、GitHub を接続し、Zeroshot Cloud UI でモデル API キーを提供します。

アーキテクチャの概要

CLI（Node.js） – コマンドを解析し、実行プランを作成し、ネイティブエンジンを起動し、UI を提供します。
ネイティブエンジン（Rust） – グラフを実行し、モデルハーネス CLI と通信し、SQLite 台帳に書き込み、自己ホスト時に Docker ターゲットを実行します。
ハーネス CLI – Codex、Claude、Copilot、Pi をラップし、エンジンに統一 API を提供する薄いラッパー。
Python SDK – クラスター API とのプログラムによる対話を可能にします（README ではカバーされていませんが、リストされています）。

コミュニティとサポート

Discord コミュニティ、GitHub イシュー、公開ロードマップ。
ドキュメントサイト：https://zeroshot.sh/docs/
自己ホスト型 Docker イメージ：ghcr.io/the-open-engine/zeroshot-target:latest。

ライセンス

MIT – リポジトリの LICENSE ファイルを参照してください。

the-open-engine/zeroshot