このリポジトリは、Claude Code・Codex・Grok・Cursorなど複数のAIコーディングエージェントを「その場でプロンプトする」のではなく、リポジトリに恒久的な仕組みとして組み込むための実践的パターン集とCLIツール群です。loop-audit・loop-init・loop-costをはじめ、goal-audit・loop-sync・loop-gate・mcp-serverなど十数個のツールパッケージと、7つの運用パターンをtriage・PRレビュー・changelog生成など複数のエージェント向けに提供しています。
`npx @cobusgreyling/loop init`が.grok/skillsのようなスキルディレクトリ、GOAL.md、loop-budget.md、loop-run-log.mdなどの状態・予算ファイルをリポジトリに生成します。続く`loop doctor`ないし各auditツールは、対象リポジトリ内のGOAL.md有無・スキルディレクトリの中身・verifierスキルの存在・テスト設定(package.json、pytest.iniなど)・CI設定(.github/workflows)・安全文書(SECURITY.md等)を機械的に検出します。実際にtools/goal-audit/src/auditor.tsを見ると、GOAL.md検出で+15点、verifierスキル検出で+20点のように、シグナルごとに加点してスコアを合算し、80点以上をG3、60点以上をG2のようにレベル分けしています。CLI(dist/cli.js)はこのスコアを人間向け・JSON・Markdownで出力し、閾値(40点)未満なら終了コード2を返す仕組みです。同じ設計思想はloop-audit側にも共通コードtools/readiness-core経由で反映されており、GitHub Actionsのaudit.ymlがこの仕組みをリポジトリ自身に対して定期実行する「ドッグフーディング」を行っています。
- STEP 01
`npx @cobusgreyling/loop init . --pattern daily-triage --tool grok`を実行すると、.grok/skillsのようなスキルディレクトリやGOAL.md、loop-budget.md、loop-run-log.mdが自動生成されます。
- STEP 02
続けて`npx @cobusgreyling/loop doctor .`を実行すると、リポジトリの状態をスキャンし、Loop Readyスコアと上位3件の次のアクションが表示されます。
- STEP 03
patterns/配下のissue-triageやpr-babysitter、ci-sweeperなどのmarkdownテンプレートを、examples/claude-codeやexamples/grokなど使いたいツール向けにコピーして、実際のエージェントに読み込ませて動かせます。
- STEP 04
examples/github-actions/配下のyamlをリポジトリに追加すると、daily-triageやpr-babysitterが定期実行されるようになり、実行結果がloop-run-log.mdに追記される流れを確認できます。
- STEP 05
tools/goal-audit/test/auditor.test.mjsのようなユニットテストがnode --testで用意されており、fixturesのgood-goal-projectでスコアがG2以上(60点以上)になることを実際のコードで確認できます。
手に入るのは、AIエージェントへの単発プロンプトの代わりに、GOAL.mdやスキル・予算・実行ログといったファイル群としてリポジトリに定着させる仕組みと、その定着度を数値化するLoop Readyスコアです。init→doctorの2コマンドでスコアと改善提案が得られ、agent別のパターンファイルをコピーすれば、triageやPRレビューといった具体的な自動化ループをすぐ動かせる状態になります。
`npx`コマンドを実際に動かすには、対象のAIエージェント本体(Claude Code、Codex、Grokなど)のセットアップやAPIキーが別途必要で、このリポジトリ単体では完結しません。
tools/配下の各パッケージはTypeScriptをtscでビルドしてdist/を生成する構成のため、npm公開済みのdistが最新のsrcと一致しているかはリポジトリの中身だけでは確認できません。
スコアリングはGOAL.mdや.grok/skills、.github/workflowsなど特定ファイルの有無を機械的にチェックする仕組みで、実際にループが業務として機能しているかの品質までは保証しません。
Claude Code、Codex、Grokなど複数のAIコーディングエージェントを日常的に使い、単発の指示ではなくtriageやPRレビュー、changelog生成などをリポジトリに定着した自動化ループとして運用したいチームに向いています。README、tools/goal-auditのsrcとdist、テストコード、GitHub Actionsのrelease/auditワークフローの実装内容が一致しており、スコア計算ロジックまでコードで追えるため、実際にインストールしなくても仕組みの妥当性は判断できる根拠がそろっています。