Maggy：palgu>によるオープンソースのAIエンジニアリングハーネス。

すべてのタスクを、確実に遂行できる最も低コストなモデルへルーティングします。

• 各メッセージは無料のQwen3分類器によってローカルで処理され、複雑度とリスク（ブラストスコア）が1〜10でスコアリングされるとともにタスク種別ごとに分類されるため、トリアージにコストは一切かかりません。
• スコアに応じてティアが選択されます。分類や一括処理向けのT0 Qwen3（ローカル）から始まり、DeepSeek、Kimi、Gemini、Grok、Codexを経て、アーキテクチャやセキュリティレビュー向けのClaude Sonnet/Opus（T11〜T12）まで段階的に上がります。実際の作業の約80%は、低コストながら高性能な中間ティアで処理されます。
• 予算上限に応じた自動ダウングレード機能を搭載しています。組織の上限が近づくと、処理をブロックするのではなく、より安価な階層へとルーティングを段階的に引き下げます。疲労を考慮したカスケード方式により、呼び出しが失敗した場合はチェーンの下位へとフォールバックします。

単なるプロンプトではなく、インテントに応じた決定論的なワークフロー。

• プロトコルはYAMLファイル（maggy/skills/protocols/）です。インテント（「Gitへプッシュ」「機能をリリース」など）が一致すると、Maggyは厳格なゲートを伴い順番にステップを実行します。
• 例（git-push）：lint、型チェック、テスト、ステージング、コミット（AIによるコミットメッセージ生成）、プッシュ。いずれかのステップが失敗するとプロトコルは停止し、中途半端なコードがリリースされることはありません。
• .yamlファイルを配置するだけで独自のスキルを追加できます。標準搭載された67種類のスキルは、Python、TypeScript、React、React Native、Flutter、Supabase、Stripe、Playwright、セキュリティ、ADR、エージェント間のタスク委譲をカバーしています。

テストはパスしたかどうかを教えてくれますが、Telosは本来の意図を満たしているかどうかを教えてくれます。

• Telosは、意図忠実度スケール（IFS = F1 x F2 x F3）に基づいて成果物を採点します。評価は「適合性（記述された仕様を満たしているか）」「妥当性（正しい動作をしているか）」「完全性（堅牢かつ安全か）」の3つの側面で行われます。
• スコアは乗算方式です。いずれか1つの側面でもゼロになると、合計スコアはゼロになります。2つの側面で満点を取って3つ目を無視するといった方法では合格できません。
• プラグインとして提供されるため、後から手動で行うのではなく、パイプラインの一部として実行されます。

あらゆるハーネスがMCP経由で利用できる、クエリ可能なコードグラフです。

• Cortexは、10種類のエッジタイプ、循環的複雑度（サイクロマティック複雑度）メトリクス、FTS5全文検索、双方向トラバーサルを備えたコードプロパティグラフを、単一のSQLiteデータベース上に構築します。
• 15種類のMCPツールを公開しているため、Claude Code、Codex、その他のMCPクライアントは、grepで検索する代わりに「何がこれを呼び出しているか」「この変更で何が壊れるか」といった構造化されたクエリを実行できます。
• 単純なコードベースメモリ手法とのベンチマーク比較において、「なぜ」や「影響範囲」を問う質問では、グラフトラバーサルがフラットなRAGを上回ります。

ファイルの競合を起こさずに、1つのリポジトリで複数のエージェントを実行できます。

• 同時実行される各エージェントセッションには、2つ目のセッションの開始時に自動でプロビジョニングされる、Dockerで分離されたワークスペースが割り当てられます。
• 各エージェントが独立したチェックアウト環境で作業するため、共有リポジトリで複数のエージェントを実行する際によくある、他のエージェントのファイルを上書きしてしまう問題が決して起きません。
• 分離モードにより、実行ごとに分離の厳密さを選択できます。

コンパクション後も失われず、数週間にわたって持続するメモリ。

• Mnemosは、4次元の疲労モデルと型付きチェックポイントを備えたタスク単位のメモリです。Claude Codeのセッショントランスクリプトを取り込み、各セッションの「曖昧さ」をスコアリングして、コンテキストが失われる前に自動でチェックポイントを作成します。
• コンテキストが圧縮されると、Mnemosはタスクの再説明を求めるのではなく、型付きのチェックポイントを復元するため、文脈を維持したままトークンを解放できます。
• Engramは長期記憶レイヤーです。アーキテクチャに関する知見を数週間にわたって永続化し、7種類の「記憶喪失（アムネジア）」に対処することで、セッション間で意思決定の経緯が失われるのを防ぎます。

コードの内容だけでなく、なぜそのコードが存在するのかを記録します。

• 意図で拡張されたコードプロパティグラフ（iCPG）は、コードの構造とともに、その背後にある推論、ReasonNodes、および制約を記録します。
• 6つの次元でドリフト（逸脱）を検知し、実装が当初のインテントから外れた際にフラグを立てます。
• さらに、重複実装も防止します。新しい機能を構築する前に、すでに存在していることをグラフが教えてくれます。

記憶に頼らずルールを強制する、6エージェント構成のTDDパイプラインです。

• 単一のモデルがすべてを行うのではなく、Lead、Quality、Security、Review、Merger、Featureの6つのロールが実際のパイプラインとして各機能を実行します。
• ストップフックによりTDDを強制します。テストが通過しない限りタスクは完了とみなされません。グリーンでなければマージは不可です。
• 品質ゲートはファイル単位で強制されます（関数あたり最大20行、引数3つまで、ネスト2階層まで）。また、重要な変更にはADRが必須となります（存在しない場合はGit履歴からリバースエンジニアリングされます）。