whitelonng/mancode

解決する課題

AIコーディングエージェントは、既存のプロジェクトパターンを無視したり、計画をスキップしたり、冗長なコンポーネントを作成したりする「オーバーエンジニアリング」に陥ることがよくあります。mancodeはローカルのワークフロー層として機能し、エージェントがコードを書く前にプロジェクトの既存のデザインシステム、コーディング標準、要件に準拠することを強制します。

仕組み

mancodeは、構造化されたガバナンス層を追加することで、既存のAIコーディングツール（Claude Code、Cursor、GitHub Copilotなど）と統合されます。特定の「モード」（クイックタスク用の solo や、複雑で計画的な作業用の /man など）を通じてタスクを管理し、要件、計画、検証エビデンスのローカル記録を保持します。生成されたコードがプロジェクトの実際のUIコンポーネント、依存関係、デザイントークンに対してチェックされることを保証し、エージェントが車輪の再発明をすることを防ぎます。

対象ユーザー

AIコーディングエージェントを使用する開発者やチーム向けに設計されており、高いエンジニアリング標準を維持し、複数のセッション間で一貫性を確保し、機密データ（資格情報やローカルパスなど）が誤って共有・漏洩することを防ぎたい方に最適です。

ハイライト

• 構造化モード: 日常的なタスク用の solo や、厳格で計画に基づいた開発用の /man など、さまざまなワークフローを選択可能。
• プライバシー保護: ログや設定を共有する前に、資格情報や個人情報などの機密情報を自動的に識別して編集。
• コンテキストの保持: さまざまなチャットセッションやAIプラットフォーム間で、プロジェクトの決定事項、タスク履歴、要件を追跡。
• プロジェクトの健全性チェック: 古い依存関係、未使用のコード、一貫性のないデザインパターンをスキャンするツールを搭載。
• エビデンスに基づくデリバリー: 定義された受け入れ基準と検証ステップを満たした後にのみ、タスクが完了としてマークされることを保証。