TaiyiForge(太一炉)は、Claude・Cursor・OpenCode・Codexなど複数のAI開発ツールに対して、同じ語彙とルールでコード生成の手順を強制するプラグインです。要件定義から統合までの9段階を状態機械で管理し、人間の承認が必要な工程では必ず人の確認を挟みます。リポジトリにはnpmパッケージ本体、Skill定義、そしてFastAPIバックエンドの生成サンプル(examples/translation-assistant)が含まれています。
コアはchange→requirement→design→ui-design→task→dev→test→review→integrationという9段階のパイプラインです。各段階は固定の成果物(JSON+Markdownのhbsテンプレート)を出力し、change・design・reviewの3箇所は「人」が承認しないと次に進めない設計になっています。`/taiyi:new`や`/taiyi:status`などのスラッシュコマンドは、Claude Codeでは`/taiyi:new`、Codexでは`$taiyi-new`という形で各ツールに同期されますが、内部の状態遷移ロジックは共通です。`/taiyi:plan`はREADMEやPRDを読み込んでモジュール単位に分割し、半自動モードでは人の確認後に`/taiyi:new`をまとめて実行、autoモードでは確認なしにFastAPIバックエンドとフロントエンドの雛形を一括生成します。dev段階はTDDを前提とし、各受け入れ基準(AC)には実行可能な検証コマンドを添付する「evidence」の仕組みで、通らないものは通過させません。実際のサンプルコード(app/main.py、examples配下のPlaywrightテストなど)は、この生成物の実例として同梱されています。
- STEP 01
npm install oh-my-taiyiforgeを実行した後、npx taiyi-forge-install --allでClaude・Cursor・OpenCode・Codexの各設定フォルダにSkillファイルがコピーされる様子を確認します。
- STEP 02
チャットで/taiyi:new "優化登录流程"のようなコマンドを打つと、.taiyi/changes配下に新しいディレクトリとCHANGE.mdの雛形が作られます。
- STEP 03
/taiyi:statusで現在どの段階にいるかを確認し、/taiyi:writeで各工程のMarkdownやJSONを埋めていく流れを体験します。
- STEP 04
README.mdなどの要件ファイルを/taiyi:plan README.md --autoに渡すと、examples/translation-assistant/agentのようなFastAPIバックエンドとフロントエンドの雛形が一括生成されます。
- STEP 05
design段階やreview段階に到達すると処理が止まり、--approverによる人間の承認が入力されるまで先に進まないことを実際に確認できます。
- STEP 06
生成されたバックエンドはDockerfileとdocker-compose.ymlでuvicornサーバーとして起動でき、examples/browser-e2e-smokeのPlaywrightテストで簡易なE2E動作確認が可能です。
手に入るのは、9段階の工程を強制する状態機械エンジンと、それに連動するAI向けSkill定義一式です。実行結果として、要件・設計・タスク・開発・テスト・レビューの各段階に対応するMarkdownとJSONの成果物が`.taiyi/changes/<slug>/`配下に蓄積されます。autoモードを使えば、FastAPIバックエンドとシンプルなフロントエンド、テストスイートを含む実行可能な雛形コード一式(examplesにある79ファイル規模の構成が実例)が得られます。
README全文が簡体中文で書かれており、コマンド名や工程名の理解には中国語前提の読解が必要です。
生成される成果物の質はLLM呼び出しに依存するため、TAIYI_OPENAI_API_KEYなど外部APIキーの設定が前提になります。
提供されたファイルツリーには.taiyiや.omcの内部状態ファイル(チェックポイント、セッションログ)が大量に含まれており、実際にどこまでがコア機能でどこからが開発時の作業ログかの境界は読み取りにくい部分があります。
README内の一部の表や比較セクションが途中で切れており、全機能の詳細は別ドキュメント(docs/taiyi配下)を読まないと把握できません。
複数のAIコーディングツールを横断してチームで使い、要件定義からレビューまでの手順を標準化したいチームには合う設計です。個人の思いつきプロトタイピングには工程が重く感じられるはずです。README・実ソース(app/main.py、examples配下のテストコード)・CI設定が整合しており、9段階パイプラインと人間承認ゲートという主張は具体的なファイル構造で裏付けられています。ただし中国語ドキュメント中心で、LLM APIキーなど外部依存が前提になる点は導入前に把握しておく必要があります。