meng shao（@shao__meng）のスレッド

[オープンソースの推奨事項] Auto-Claude: Claude Code をベースにした、ユーザーのメイン ブランチを保護しながら、コード タスクを独立して計画、記述、テスト、検証できる自律型のマルチセッション AI プログラミング エージェントです。 コア機能と利点: 自律的なタスク実行: ユーザーは機能要件を記述するだけで、エージェントが自動的にコードベースを分析し、詳細な仕様を策定し、サブタスクを分解し、コードを記述し、自己検証ループエージェントを通じて問題をチェックして修正します。 • 作業領域を分離する: Git ワークツリーを使用して開発用の個別の一時ブランチを作成し、メイン ブランチをクリーンな状態に保ち、レビューに合格した後にのみマージします。 • 並列マルチエージェント: 最大 12 個の Claude Code ターミナル インスタンスを同時に実行し、複雑なタスクを大幅に高速化します。 • スマートマージ: 3 層戦略 (自動マージ → AI が競合部分のみを修正 → AI がファイル全体を書き換える) を使用して Git の競合を自動的に処理します。 • クロスセッションメモリ: グラフ データベース (FalkorDB) を通じてプロジェクトの洞察とコンテキストを保存することで、長期記憶を可能にします。 • 追加ツール: 組み込みのカンバン タスク管理、ロードマップ生成、コード リポジトリ インサイト チャット、自動変更ログ作成など。 • クロスプラットフォーム サポート: Mac、Windows、Linux をサポートする Electron デスクトップ UI を提供します。 動作原理の簡単な説明: 仕様開発フェーズ: AI はまず、プロジェクト構造とテクノロジー スタックを徹底的に理解し、要件を調査し、詳細な仕様を記述し、自己レビューとタスク計画を実施します。 • 実装フェーズ: 複数のコード化されたエージェントが並行して動作し、QA エージェントがリアルタイム検証 (テストの実行、エラーのチェック) と反復的な修正を実行します。 • マージ フェーズ: タスクが完了すると、タスクは自動または手動でレビューされ、メイン ブランチにマージされます。 このプロジェクトでは、コンテキスト エンジニアリング (まずコードベースを完全に理解する)、優れたコーディング プラクティス (ベスト プラクティスに従う)、検証ロジック (コードを提示する前にコードの信頼性を確認する) という 3 つの原則を重視しています。 オープンソースアドレス