開発ツール
abloq — エージェントが運用するブログ、検証は機械がロックする
エージェントにブログを任せれば記事は出てくる。問題は信用できないことだ — 出典を捏造し、直してもいない記事のlastmodを上げ、頼んでいないファイルに手を出す。人が全部検査するなら任せた意味がない。abloqの答えは分業だ — 生成は確率的、検証は決定論的。人が書くのはインサイト仕様一枚(insight.yaml)だけで、執筆・翻訳・更新・根拠補強はエージェントがクエストとして代行し、品質はblog.yaml一枚から派生した決定論的ゲートが保証する。ロックされたPASSは不可逆だ — エージェントは使い捨てでも進行は累積する。
reins — Quest CLIからドメインだけを残し、ratchetはフレームワークへ
how-make-questはQuest CLIを素手で建てる方法を教えた。だが二つ目のCLIを建てると、同じratchet、同じscan/next/submit、同じ集計をまた書く。reinsはその不変をフレームワークとして抜き出す — ratchet・コマンド骨格・集計・exportはreinsが供給し、あなたはドメインのゲート(gate.Definition 4メソッド)だけを実装する。ゲートはcheese防御ルールのカタログであり、toulmin defeatグラフが『なぜ負けたか、何を変えれば勝つか』という攻略集をエージェントに返す。
huma -- エンドポイントを一つも漏らさないラチェット
AIエージェントに42個のエンドポイントのテストを頼むと15個目辺りで完了を宣言する。humaはエンドポイントリストをラチェットセッションに変えエージェントが一つも漏らせないようにする。scan next write verify。4コマンド設定不要。
codistill -- 既存コードからSSOTを搾り出す
yongolを使うにはSSOTをゼロから書く必要があるか？いいえ。codistillは既存コードからOpenAPI DDL sqlcクエリを自動抽出する――8言語16のWebフレームワークに対応。基礎工事ではなく耐震補強。
yongol — AIコーディングSaaSの竜骨
バイブコーディングは200エンドポイントで崩壊する。AIが意思決定と実装詳細を区別できないからだ。yongolはAIの作業対象をコードから10種の宣言的仕様に移し、レイヤー間の整合性をコンパイル前に強制する。Harness with reins.
Ratchet Pattern — エージェントを最後までやり遂げさせる方法
AIエージェントに527個の関数のテストを書かせたら、40個で「完了しました」と宣言した。Ratchet Patternは完了判定を機械的なverifierに委ね、エージェントを最後まで走らせるパターンだ。
モデルのIQよりフィードバック・トポロジー
同じモデルが40で止まることもあれば、527を完走することもある。違いはモデルではなくフィードバック構造だ。LLMの性能は、モデル自体よりも、フィードバックループがどれだけ速く決定論的かに大きく左右される。
tsma -- レガシーコードの回帰防御線
すべての関数をインデックスし、テストの有無を検知し、coverageを計測し、LLMエージェントにフィードバックを返すCLIツール。コマンド一つでレガシーコードに回帰防御線を構築する。
filefunc — 1ファイル1コンセプト
AIコードエージェントの探索単位はファイルだ。1ファイルに1コンセプトを強制するGoコード構造のコンベンションであり、CLIツール。
Feature Chain — operationId 一つでフルスタックを追跡する
機能一つを修正するにはどのファイルを触ればいいか？ Feature Chain は operationId 一つを入力すれば、API スペックから DB スキーマ、認可ポリシー、状態図、関数実装、テストシナリオ、フロントエンドまで全範囲を自動的に抽出する。
whyso — git blame が見せないもの
git blame は誰が、いつ、何を変えたかを見せる。whyso はなぜ変えたかを見せる。Claude Code のセッションデータからファイルごとの変更履歴を自動抽出するツール。