repo-agent-orchestration

Repo Agent Orchestrationは、非公式のコミュニティCodex Skill（MITライセンス）であり、マルチエージェントのリポジトリ配信コンベンションを中央サービスではなくリポジトリ内部に保持します。その目的は、明確な所有権、比例的な検証、および回復可能なハンドオフを用いて、適切なコンテキスト間でリポジトリ作業を完了させることです。本プロジェクトは、権限の付与や製品機能のアンロックを行わず、独自のオーケストレーションシステムを再現しないことを明記しています。 ドキュメントでは、3つの所有権モード（direct、delivery、architected）を、会話の回数ではなく、誰が決定権を持つかという記述として定義しています。ガイダンスには、分離可能な作業の委譲、変更のないステータスのポーリングではなく依存関係が準備できた作業の継続、実装とレビュー判断の独立性の維持、および実際のGitアイデンティティと排他的パスの検証が含まれます。内部ライターは所有者のツリーを互いに重ならないスコープで共有し、独立して動作するAppライターは、登録済みのリポジトリローカルの個別のworktreeを使用します。独立した設計レビューは、ユーザーまたはリポジトリの明示的な要件がある場合、または重大な横断的影響や不可逆的なリスクがある場合に必須となります。 インストールは、ソースチェックアウトからscripts/install_repository.pyをリポジトリパスに向けて実行することで行われます。これにより、Skillが.agents/skills/repo-agent-orchestrationにコピーされ、リポジトリルートのAGENTS.md内のマークされたブロックがべき等的に更新されます（ブロック外のルールは保持されます）。--dry-runフラグで書き込み内容をプレビューでき、--checkでターゲットを変更せずにインストール済みファイルやプロファイルのドリフトを検出できます。インストーラーは、メインブランチ、worktreeルート、ブランチプレフィックス、ルートworktreeポリシー、タスクホストポリシー、コントローラーモデルポリシー、ロールごとのモデル設定、共有統合パス、継続性ポリシー、および外部ゲートに関するオプションを受け付けます。モデルのデフォルトはapp_defaultであり、モデルや思考のオーバーライドを省略します。アップグレードは、廃止されたインストーラーデフォルト（app_defaultに移行）を除き、既存の明示的なバインディングを保持します。 オプションの構造化アダプターは、ホストが保存済みプロジェクトのローカルルートをサポートしている場合に、明示的に要求されたAppタスクをサポートします。そのコンストラクタとバリデータは、binding、write、review、update、design_handoff、delivery_update、design_reopen、design_decisionの8種類のパケット（共通スキーマを共有）を処理します。ドキュメントによると、アダプターはパスの包含関係、保存済みプロジェクトのアイデンティティ、現在のGitブランチとコミット、読み取り専用レビューおよび保持されたレポート設定をチェックしますが、タスクの認可、実際の配信、レビューの品質や承認を証明するものではなく、レポートのDELIVERYフィールドは受領書ではなく意図されたルートであることを示しています。 検証は、Python標準ライブラリのunittestディスカバリ、サンプルバリデータ、およびローカルデモに依存しており、CIはPython 3.11および3.13をターゲットとしています。インストーラーとworktreeテストにはGitが必要です。デモでは、一時的なGitリポジトリと独立したライターツリーを作成し、ローカルのGitおよびコントラクトチェックのみを証明します（Appの作成、メッセージ配信、有効なモデル、または実際のエージェント動作は証明しません）。文字列アサーションでは証明できないケースについては、演習用の行動ケースが提供されています。クリーンアップガイダンスでは、所有するすべてのworktreeとブランチに対して明示的な決定が必要であり、Gitのworktreeフローを通じて、検証済みのクリーンな残骸、統合済み、または明示的に放棄された残骸のみを削除し、安全でないまたは有用な残骸は正確な座標と共に保持することを求めています。期間ベースのクリーンアップ、回復可能な作業の強制削除、リモートブランチの削除、バックグラウンドデーモン、または自動的な権限昇格は含まれません。構成は、インストール可能なSkill、インストーラー、サンプルバリデータ、ローカルデモ、行動入力、オプションのデスクトップランブック、および決定論的なテストに分かれています。