EDAF (Evaluator-Driven Agent Flow) - 自己適応型AIコード生成システム

プロジェクト概要

EDAFは、AIによるコード生成の品質を自動的に評価・保証する7フェーズ開発フレームワークです。

解決する課題

AIコード生成ツール（GitHub Copilot、ChatGPT等）は便利ですが、以下の課題があります：

• 生成されたコードの品質が不安定
• セキュリティ脆弱性のチェックが不十分
• プロジェクトの既存コードスタイルとの整合性がない
• 設計・要件との乖離

EDAFはこれらの課題を、9つの専門エージェントと40の評価者による多層的な品質ゲートで解決します。

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主な機能・特徴

1. 7フェーズ品質ゲートシステム

graph LR
    Start([ユーザー要求]) --> Phase1[Phase 1<br/>要件定義]
    Phase1 --> Phase2[Phase 2<br/>設計]
    Phase2 --> Phase3[Phase 3<br/>計画]
    Phase3 --> Phase4[Phase 4<br/>実装]
    Phase4 --> Phase5[Phase 5<br/>コードレビュー]
    Phase5 --> Phase6[Phase 6<br/>ドキュメント]
    Phase6 --> Phase7[Phase 7<br/>デプロイ検証]
    Phase7 --> End([本番環境])

Loading

フェーズ	内容	エージェント	評価者数
Phase 1	要件定義	Requirements Gatherer	7
Phase 2	設計	Designer	7
Phase 3	タスク計画	Planner	7
Phase 4	実装	4 Workers	1 (Quality Gate)
Phase 5	コードレビュー	-	8 + UI検証
Phase 6	ドキュメント	Documentation Worker	5
Phase 7	デプロイ検証	-	5

合計: 9エージェント + 40評価者 = 49コンポーネント

2. 自己適応型アーキテクチャ

プロジェクトの技術スタックを自動検出し、適切なツール・パターンを選択します。

Layer 1: 自動検出
  ├─ package.json / requirements.txt / go.mod 等を読み取り
  ├─ 言語・フレームワーク・ORM・ツールを検出
  └─ 既存のコードパターンを分析
     ↓
Layer 2: 設定ファイル（必要に応じて）
  └─ .claude/edaf-config.yml から明示的な設定を読み込み
     ↓
Layer 3: ユーザー対話（フォールバック）
  └─ 検出できない場合は対話的に確認

3. 多言語・マルチフレームワーク対応

対応言語（11言語）: TypeScript, JavaScript, Python, Java, Go, Rust, Ruby, PHP, C#, Kotlin, Swift

対応フレームワーク（50以上）:

• バックエンド: Express, FastAPI, Spring Boot, Gin, Django, Flask, NestJS, Rails, Laravel, ASP.NET
• フロントエンド: React, Vue, Angular, Svelte, Solid, Next.js, Nuxt, SvelteKit
• ORM: Sequelize, TypeORM, Prisma, Django ORM, SQLAlchemy, Hibernate, GORM, ActiveRecord
• テスト: Jest, Vitest, pytest, JUnit, Go test, RSpec, PHPUnit, Playwright, Cypress

4. 自動UI/UX検証

フロントエンド変更時、Claude in Chromeを使用してブラウザ上で自動的にUI検証を実行します。

5. 日本語・英語対応

ドキュメントとターミナル出力の言語を柔軟に設定可能：

• 英語ドキュメント + 英語出力
• 日本語ドキュメント + 日本語出力
• 英語ドキュメント + 日本語出力（学習モード）

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技術的なアーキテクチャ

エージェント構成

.claude/agents/
├── requirements-gatherer.md       # 要件収集エージェント
├── designer.md                    # 設計エージェント（Opus使用）
├── planner.md                     # 計画エージェント
├── workers/
│   ├── database-worker-v1-self-adapting.md   # DB実装
│   ├── backend-worker-v1-self-adapting.md    # API実装
│   ├── frontend-worker-v1-self-adapting.md   # UI実装
│   ├── test-worker-v1-self-adapting.md       # テスト実装
│   ├── documentation-worker.md               # ドキュメント更新
│   └── ui-verification-worker.md             # UI検証
└── evaluators/
    ├── phase1-requirements/  # 要件評価（7種）
    ├── phase2-design/        # 設計評価（7種）
    ├── phase3-planner/       # 計画評価（7種）
    ├── phase4-quality-gate/  # 品質ゲート（1種）
    ├── phase5-code/          # コード評価（8種）
    ├── phase6-documentation/ # ドキュメント評価（5種）
    └── phase7-deployment/    # デプロイ評価（5種）

モデル選択戦略

タスクの重要度に応じて最適なモデルを選択：

モデル	用途	使用エージェント
Opus	重要な設計判断、セキュリティ分析	Designer, セキュリティ評価者
Sonnet	標準的なコード生成・分析	Planner, Workers, 主要評価者
Haiku	パターンマッチング、チェックリスト	シンプルな評価者

評価フレームワーク

各評価者は10点満点でスコアリング：

• 8.0以上: 合格（次フェーズへ進行）
• 8.0未満: 不合格（フィードバックに基づき修正・再評価）

評価観点：

• コード品質: 型安全性、Lintエラー、複雑度
• テスト: カバレッジ、テスト品質、モック戦略
• セキュリティ: OWASP Top 10、依存関係脆弱性、認証・認可
• 保守性: 結合度、責務分離、技術的負債
• パフォーマンス: アルゴリズム効率、N+1問題、メモリ使用量

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実装の工夫点

1. 並列評価によるパフォーマンス最適化

複数の評価者を並列実行し、評価時間を短縮：

// 7つの評価者を並列実行
Task({ subagent_type: "requirements-clarity-evaluator", ... })
Task({ subagent_type: "requirements-completeness-evaluator", ... })
Task({ subagent_type: "requirements-feasibility-evaluator", ... })
// ... 他4つも同時実行

2. サンドボックス実行

評価者は安全なサンドボックス環境で実行し、破壊的な操作を防止：

{
  "sandbox": {
    "enabled": true,
    "excludedCommands": ["git push", "rm -rf"]
  }
}

3. フィードバックループ

評価に失敗した場合、具体的なフィードバックに基づいて修正し、全評価者を再実行：

実行 → 評価 → 失敗
  ↓
フィードバック読み取り
  ↓
修正
  ↓
全評価者を再実行（失敗したものだけでなく）
  ↓
全て合格まで繰り返し

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使用方法

インストール

# 1. 既存プロジェクトにクローン
cd /path/to/your/project
git clone https://github.com/Tsuchiya2/evaluator-driven-agent-flow.git

# 2. インストールスクリプト実行
bash evaluator-driven-agent-flow/scripts/install.sh

# 3. Claude Code再起動
claude

# 4. 対話的セットアップ
/setup

使用例

# 完全なEDAFワークフロー（推奨）
"ユーザー認証機能をEDAFワークフローで実装してください"

# 個別Workerの使用（クイック実装）
"database-workerでUserモデルを作成してください"
"backend-workerでREST APIを生成してください"

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動作環境

環境	対応状況	UI検証
macOS	✅ 完全対応	✅ 自動
Windows	✅ 完全対応	✅ 自動
Linux	✅ 完全対応	✅ 自動
WSL2	✅ 完全対応	✅ 自動

必要条件:

• Claude Code CLI
• Git
• Node.js

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プロジェクト構成

.claude/
├── agents/           # エージェント定義（9種）
│   ├── workers/      # ワーカーエージェント（6種）
│   └── evaluators/   # 評価エージェント（40種）
├── skills/           # スキル定義
│   ├── edaf-orchestration/  # フェーズワークフロー
│   ├── edaf-evaluation/     # 評価フレームワーク
│   └── setup/               # セットアップウィザード
├── scripts/          # ユーティリティスクリプト
├── sounds/           # 通知サウンド
└── CLAUDE.md         # Claude Code設定

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サウンドアセットの帰属

EDAFは通知用に以下のサウンドファイルを使用しています：

cat-meowing.mp3

• 出典: Chosic
• ライセンス: CC0（パブリックドメイン）
• 用途: エラー通知・注意喚起

bird_song_robin.mp3

• 出典: BigSoundBank - European Robin Single Call
• ライセンス: 帰属表示により個人・商用利用可
• 用途: タスク完了通知

注記: すべてのサウンドファイルは .claude/sounds/ に配置され、各ライセンスに従って使用しています。

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ライセンス

MIT License

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連絡先

• GitHub: Tsuchiya2
• Issues: GitHub Issues

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ステータス: 本番運用可能