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MoAI-ADK

MoAI-ADK

Claude Codeのための Agentic Development Kit

English · 한국어 · 日本語 · 中文

CI CodeQL Codecov
Go Release License: Apache-2.0

公式ドキュメント

📚 公式ドキュメント

「バイブコーディングの目的は、素早い生産性ではなく、コード品質である。」

MoAI-ADKは、Claude Codeのための高性能AI開発環境です。26の専門AIエージェントと47のスキルが連携し、品質の高いコードを生み出します。新規プロジェクトと機能開発にはTDD（デフォルト）を、テストカバレッジが低い既存プロジェクトにはDDDを自動的に適用し、Sub-AgentとAgent Teamsの二重実行モードをサポートします。

Goで書かれたシングルバイナリ -- 依存関係なしに、あらゆるプラットフォームで即座に実行できます。

v2.12.0の新機能

MoAI-ADK v2.12.0は、デザインシステム、Claude Codeネイティブ統合、Opus 4.7サポートの主要なアップグレードを導入します。

主要なマイルストーン

バージョン ハイライト
v2.9.0 Claude Code v2.1.89-90 ネイティブスキル統合 (Opus 4.6)
v2.10.x LSPスイート拡張、SPEC-CC297-001 permissionMode属性サポート、Opus 4.7プレビュー
v2.11.x 自己学習システム統合、マルチソース文書読み込み、強化されたメモリ管理
v2.12.0 [SPEC-AGENCY-ABSORB-001] /agency → /moai design統合、Opus 4.7完全サポート、Adaptive Thinkingネイティブ統合

主要な変更点

デザインシステム統合 (SPEC-AGENCY-ABSORB-001)

従来の /agency コマンドは /moai design に完全に統合されました。既存の /agency/ プロジェクトは以下で自動マイグレーションできます:

moai migrate agency

メリット:

  • デュアル /moai + /agency コマンドではなく、単一の統合デザインワークフロー
  • MoAIコアとの改善された統合 (ブランドコンテキスト、品質ゲート、SPEC駆動ワークフロー)
  • 強化されたドキュメント adk.mo.ai.kr

Opus 4.7ネイティブサポート

MoAI-ADKはClaude Opus 4.7をネイティブAdaptive Thinkingでサポートします:

  • 推論の自動動的トークン割り当て (固定予算なし)
  • 簡潔なプロンプト表現による高速推論
  • 複雑なタスクでのより良いコスト効率

自己学習とメモリ進化

v2.11+の自己学習システムはエージェント学習と統合されます:

  • エージェントが修正から自動的に教訓をキャプチャ
  • メモリシステムがセッション間で永続化 (.claude/agent-memory/)
  • ドキュメントがタスクコンテキストに基づいてジャストインタイムで読み込み

なぜMoAI-ADKなのか？

PythonベースのMoAI-ADK（約73,000行）をGoで完全に書き直しました。

項目 Python Edition Go Edition
デプロイ pip + venv + 依存関係 シングルバイナリ、依存関係なし
起動時間 ~800ms インタプリタ起動 ~5ms ネイティブ実行
並行処理 asyncio / threading ネイティブgoroutines
型安全性 ランタイム（mypy任意） コンパイル時に強制
クロスプラットフォーム Pythonランタイムが必要 ビルド済みバイナリ（macOS, Linux, Windows）
フック実行 Shellラッパー + Python コンパイル済みバイナリ、JSONプロトコル

主要な数値

  • 38,700+行 Goコード、38個のパッケージ
  • 85-100% テストカバレッジ
  • 26個 専門AIエージェント + 47個 スキル
  • 18個 プログラミング言語対応
  • 27個 Claude Codeフックイベント

ハーネスエンジニアリングアーキテクチャ

MoAI-ADKは**ハーネスエンジニアリング（Harness Engineering）**パラダイムを実装しています — コードを直接書く代わりに、AIエージェントのための環境を設計します。

コンポーネント 説明 コマンド
自己検証ループ エージェントがコード作成→テスト→失敗→修正→合格サイクルを自律的に繰り返す /moai loop
コンテキストマップ コードベースのアーキテクチャマップとドキュメントをエージェントが常時参照可能 /moai codemaps
セッション永続化 progress.mdが完了フェーズを追跡し、中断した実行を自動的に再開 /moai run SPEC-XXX
失敗チェックリスト すべての受け入れ基準が実行開始時にpendingタスクとして登録され、実装完了時にcompletedに更新 /moai run SPEC-XXX
言語非依存 16言語対応：言語を自動検出し、適切なLSP/リンター/テスト/カバレッジツールを自動選択 全ワークフロー
ガベージコレクション デッドコード、AIスロップ、未使用インポートの定期スキャンと除去 /moai clean
スキャフォールディング優先 実装前に空ファイルスタブを作成し、エントロピーを防止 /moai run SPEC-XXX

「人間が方向を定め（Steer）、エージェントが実行する（Execute）。」 — エンジニアの役割がコードを書くことから、ハーネスの設計（SPEC、品質ゲート、フィードバックループ）へと移行します。

システム要件

プラットフォーム サポート環境 備考
macOS Terminal, iTerm2 完全サポート
Linux Bash, Zsh 完全サポート
Windows WSL（推奨）, PowerShell 7.x+ ネイティブcmd.exeは非サポート

前提条件：

  • Gitが全プラットフォームでインストールされている必要があります
  • Windowsユーザー: Git for Windowsが必須です（Git Bash含む）
    • WSL（Windows Subsystem for Linux）の使用を推奨します
    • PowerShell 7.x以上も対応しています
    • レガシーWindows PowerShell 5.xおよびcmd.exeは非サポートです

クイックスタート

1. インストール

macOS / Linux / WSL

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/modu-ai/moai-adk/main/install.sh | bash

Windows（PowerShell 7.x+）

推奨: 最適な体験のため、WSLで上記のLinuxインストールコマンドを使用してください。

irm https://raw.githubusercontent.com/modu-ai/moai-adk/main/install.ps1 | iex

Git for Windowsが先にインストールされている必要があります。

ソースからビルド（Go 1.26+）

git clone https://github.com/modu-ai/moai-adk.git
cd moai-adk && make build

ビルド済みバイナリはReleasesページからダウンロードできます。

2. Windows固有の問題

韓国語ユーザー名パスエラー

Windowsのユーザー名に非ASCII文字（韓国語、中国語など）が含まれている場合、 Windows 8.3短縮ファイル名変換により EINVAL エラーが発生する可能性があります。

回避策1: 代替一時ディレクトリの設定：

# コマンドプロンプト
set MOAI_TEMP_DIR=C:\temp
mkdir C:\temp 2>nul

# PowerShell
$env:MOAI_TEMP_DIR="C:\temp"
New-Item -ItemType Directory -Path "C:\temp" -Force

回避策2: 8.3ファイル名生成を無効化（管理者権限が必要）：

fsutil 8dot3name set 1

回避策3: ASCIIのみのユーザー名で新しいWindowsユーザーアカウントを作成。

3. プロジェクトの初期化

moai init my-project

対話型ウィザードが言語、フレームワーク、方法論を自動検出し、Claude Code統合ファイルを生成します。

4. Claude Codeで開発を開始

# Claude Code 起動後
/moai project                            # プロジェクトドキュメント生成（product.md, structure.md, tech.md）
/moai plan "ユーザー認証機能を追加"       # SPECドキュメント生成
/moai run SPEC-AUTH-001                   # DDD/TDD 実装
/moai sync SPEC-AUTH-001                  # ドキュメント同期 & PR作成
/moai github issues                      # GitHub issue自動化 (Agent Teams)
/moai github pr 123                       # PR多角度レビュー (multi-perspective)
graph LR
    A["🔍 /moai project"] --> B["📋 /moai plan"]
    B -->|"SPECドキュメント"| C["🔨 /moai run"]
    C -->|"実装完了"| D["📄 /moai sync"]
    D -->|"PR作成"| E["✅ Done"]
Loading

MoAI開発方法論

MoAI-ADKは、プロジェクトの状態に応じて最適な開発方法論を自動選択します。

flowchart TD
    A["🔍 プロジェクト分析"] --> B{"新規プロジェクト<br/>または10%+カバレッジ？"}
    B -->|"Yes"| C["TDD（デフォルト）"]
    B -->|"No"| D{"既存プロジェクト<br/>< 10%カバレッジ？"}
    D -->|"Yes"| E["DDD"]
    C --> F["RED → GREEN → REFACTOR"]
    E --> G["ANALYZE → PRESERVE → IMPROVE"]

    style C fill:#4CAF50,color:#fff
    style E fill:#2196F3,color:#fff
Loading

TDD方法論（デフォルト）

新規プロジェクトおよび機能開発に推奨されるデフォルトの方法論です。テストを先に書きます。

フェーズ 説明
RED 期待される振る舞いを定義する失敗テストを作成
GREEN テストを通過する最小限のコードを作成
REFACTOR テストを維持しながらコード品質を改善。REFACTOR完了後、/simplifyが自動実行されます。

ブラウンフィールドプロジェクト（既存コードベース）では、RED前の分析ステップが追加されます：テスト作成前に既存コードを読んで現在の振る舞いを把握します。

DDD方法論（カバレッジ < 10%の既存プロジェクト）

テストカバレッジが最小限の既存プロジェクトで安全にリファクタリングするための方法論です。

ANALYZE   → 既存コードと依存関係の分析、ドメイン境界の特定
PRESERVE  → 特性テストの作成、現在の振る舞いのスナップショット取得
IMPROVE   → テストで保護された状態での段階的な改善。IMPROVE完了後、/simplifyが自動実行されます。

方法論は moai init 時に自動選択され（--mode <ddd|tdd>、デフォルト: tdd）、.moai/config/sections/quality.yaml の development_mode で変更できます。

注意: MoAI-ADK v2.5.0+では、バイナリ方法論選択（TDDまたはDDDのみ）を使用しています。ハイブリッドモードは明確性と一貫性を保つために削除されました。

自動品質 & スケールアウトレイヤー

MoAI-ADK v2.6.0+は、MoAIが自律的に呼び出す2つのClaude Codeネイティブスキルを統合しています — フラグや手動コマンドは不要です。

スキル 役割 トリガー
/simplify 品質強化 TDD REFACTORおよびDDD IMPROVEフェーズ完了後に常時実行
/batch スケールアウト実行 タスクの複雑さが閾値を超えた時に自動トリガー

/simplify — 自動品質パス

並列エージェントを使用して変更されたコードを再利用の機会、品質問題、効率性、CLAUDE.mdへの準拠の観点からレビューし、発見された問題を自動修正します。設定不要で、毎実装サイクル後にMoAIが直接呼び出します。

/batch — 並列スケールアウト

大規模な並列作業のために、隔離されたgit worktreeで数十のエージェントを起動します。各エージェントはテストを実行して結果を報告し、MoAIがそれらをマージします。ワークフロー別の自動トリガー条件:

ワークフロー トリガー条件
run タスク数 ≥ 5、または予測ファイル変更数 ≥ 10、または独立タスク数 ≥ 3
mx ソースファイル数 ≥ 50
coverage P1+P2カバレッジギャップ ≥ 10
clean 確認済みデッドコード項目 ≥ 20

AIエージェントオーケストレーション

MoAIは戦略的オーケストレーターです。直接コードを書くのではなく、27の専門エージェントにタスクを委任します。

graph LR
    U["👤 ユーザーリクエスト"] --> M["🗿 MoAI Orchestrator"]

    M --> MG["📋 Manager (8)"]
    M --> EX["⚡ Expert (8)"]
    M --> BL["🔧 Builder (3)"]
    M --> EV["🔍 Evaluator (2)"]
    M --> AG["🎨 Agency (6)"]

    MG --> MG1["spec · ddd · tdd · docs<br/>quality · project · strategy · git"]
    EX --> EX1["backend · frontend · security · devops<br/>performance · debug · testing · refactoring"]
    BL --> BL1["agent · skill · plugin"]
    EV --> EV1["evaluator-active · plan-auditor"]
    AG --> AG1["planner · copywriter · designer<br/>builder · evaluator · learner"]

    style M fill:#FF6B35,color:#fff
    style MG fill:#4CAF50,color:#fff
    style EX fill:#2196F3,color:#fff
    style BL fill:#9C27B0,color:#fff
    style EV fill:#FF5722,color:#fff
    style AG fill:#FF9800,color:#fff
Loading

エージェントカテゴリ

カテゴリ 数量 エージェント 役割
Manager 8 spec, ddd, tdd, docs, quality, project, strategy, git ワークフロー調整、SPEC作成、品質管理
Expert 8 backend, frontend, security, devops, performance, debug, testing, refactoring ドメイン専門の実装、分析、最適化
Builder 3 agent, skill, plugin 新しいMoAIコンポーネントの作成
Evaluator 2 evaluator-active, plan-auditor 独立的品質評価、計画段階文書監査
Agency 6 planner, copywriter, designer, builder, evaluator, learner クリエイティブプロダクションパイプライン

47スキル（プログレッシブディスクロージャー）

トークン効率のため、3段階のプログレッシブディスクロージャーシステムで管理されています：

カテゴリ スキル数 例
Foundation 5 core, claude, philosopher, quality, context
Workflow 11 spec, project, ddd, tdd, testing, worktree, thinking...
Domain 5 backend, frontend, database, uiux, data-formats
Language 18 Go, Python, TypeScript, Rust, Java, Kotlin, Swift, C++...
Platform 9 Vercel, Supabase, Firebase, Auth0, Clerk, Railway...
Library 3 shadcn, nextra, mermaid
Tool 2 ast-grep, svg
Specialist 10 Figma, Flutter, Electron, Pencil...

モデルポリシー（トークン最適化）

MoAI-ADKは、Claude Codeサブスクリプションプランに基づいて、26のエージェントに最適なAIモデルを割り当てます。プランのレート制限内で品質を最大化します。

ポリシー プラン 🟣 Opus 🔵 Sonnet 🟡 Haiku 用途
High Max $200/月 22 1 4 最高品質、最大スループット
Medium Max $100/月 4 18 5 品質とコストのバランス
Low Plus $20/月 0 11 16 経済的、Opusなし

なぜ重要なのか？ Plus $20プランにはOpusが含まれていません。Lowに設定すると、すべてのエージェントがSonnetとHaikuのみを使用し、レート制限エラーを防止します。上位プランでは、重要なエージェント（セキュリティ、戦略、アーキテクチャ）にOpusを、通常タスクにSonnet/Haikuを配分します。

ティア別エージェントモデル配分

Manager Agents

エージェント High Medium Low
manager-spec 🟣 opus 🟣 opus 🔵 sonnet
manager-strategy 🟣 opus 🟣 opus 🔵 sonnet
manager-ddd 🟣 opus 🔵 sonnet 🔵 sonnet
manager-tdd 🟣 opus 🔵 sonnet 🔵 sonnet
manager-project 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku
manager-docs 🔵 sonnet 🟡 haiku 🟡 haiku
manager-quality 🟡 haiku 🟡 haiku 🟡 haiku
manager-git 🟡 haiku 🟡 haiku 🟡 haiku

Expert Agents

エージェント High Medium Low
expert-backend 🟣 opus 🔵 sonnet 🔵 sonnet
expert-frontend 🟣 opus 🔵 sonnet 🔵 sonnet
expert-security 🟣 opus 🟣 opus 🔵 sonnet
expert-debug 🟣 opus 🔵 sonnet 🔵 sonnet
expert-refactoring 🟣 opus 🔵 sonnet 🔵 sonnet
expert-devops 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku
expert-performance 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku
expert-testing 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku

Builder Agents

エージェント High Medium Low
builder-agent 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku
builder-skill 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku
builder-plugin 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku

Team Agents

エージェント High Medium Low
team-reader 🟡 haiku 🟡 haiku 🟡 haiku
team-coder 🟣 opus 🔵 sonnet 🔵 sonnet
team-tester 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku
team-designer 🟣 opus 🔵 sonnet 🟡 haiku
team-validator 🟡 haiku 🟡 haiku 🟡 haiku

設定方法

# プロジェクト初期化時
moai init my-project          # 対話型ウィザードでモデルポリシーを選択

# 既存プロジェクトの再設定
moai update                   # 対話型ウィザードで各設定ステップを案内

moai update 実行時に以下の質問が表示されます：

  • モデルポリシーをリセットしますか？ (y/n) - モデルポリシー設定ウィザードを再実行
  • GLM設定を更新しますか？ (y/n) - settings.local.jsonでGLM環境変数を設定

デフォルトポリシーは High です。GLM設定は settings.local.json に分離され、Gitに追跡されません。

二重実行モード

MoAI-ADKは、Claude CodeがサポートするAgent Teams（デフォルト）とSub-Agentの2つの実行モードを提供します。

graph TD
    A["🗿 MoAI Orchestrator"] --> B{"実行モード選択"}
    B -->|"--solo"| C["Sub-Agentモード"]
    B -->|"--team"| D["Agent Teamsモード"]
    B -->|"デフォルト（自動）"| E["自動選択"]

    C --> F["順次的な専門家委任<br/>Task() → Expert Agent"]
    D --> G["並列チーム協業<br/>TeamCreate → SendMessage"]
    E -->|"複雑度高"| D
    E -->|"複雑度低"| C

    style C fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style E fill:#4CAF50,color:#fff
Loading

Agent Teamsモード（デフォルト）

MoAI-ADKはプロジェクトの複雑度を自動分析し、最適な実行モードを選択します：

条件 選択モード 理由
ドメイン3つ以上 Agent Teams マルチドメイン協調
影響ファイル10以上 Agent Teams 大規模変更
複雑度スコア7以上 Agent Teams 高複雑度
その他 Sub-Agent シンプル、予測可能

Agent Teamsモードは並列チームベースの開発を使用します：

  • 複数のエージェントが同時に作業し、共有タスクリストで協業
  • TeamCreate、SendMessage、TaskList によるリアルタイム調整
  • 大規模な機能開発やマルチドメインタスクに最適
/moai plan "大規模機能"          # 自動: researcher + analyst + architect 並列
/moai run SPEC-XXX               # 自動: backend-dev + frontend-dev + tester 並列
/moai run SPEC-XXX --team        # Agent Teamsモードを強制

Agent Teams向け品質フック：

  • TeammateIdle Hook: チームメートがアイドル状態になる前にLSP品質ゲートを検証（エラー、型エラー、リントエラー）
  • TaskCompleted Hook: タスクがSPEC-XXXパターンを参照する場合、SPECドキュメントの存在を検証
  • すべての検証はグレースフルデグラデーション - 警告をログに記録しますが作業は続行します

Sub-Agentモード（--solo）

Claude Codeの Task() APIを使用した順次的なエージェント委任方式です。

  • 1つの専門エージェントにタスクを委任し、結果を受け取る
  • 段階的にManager → Expert → Qualityの順に進行
  • シンプルで予測可能なワークフローに最適
/moai run SPEC-AUTH-001 --solo    # Sub-Agentモードを強制

MoAIワークフロー

Plan → Run → Sync パイプライン

MoAIの中核ワークフローは3つのフェーズで構成されています：

graph TB
    subgraph Plan ["📋 Planフェーズ"]
        P1["コードベース探索"] --> P2["要件分析"]
        P2 --> P3["SPECドキュメント生成（EARS形式）"]
    end

    subgraph Run ["🔨 Runフェーズ"]
        R1["SPEC分析 & 実行計画"] --> R2["DDD/TDD 実装"]
        R2 --> R3["TRUST 5 品質検証"]
    end

    subgraph Sync ["📄 Syncフェーズ"]
        S1["ドキュメント生成"] --> S2["README/CHANGELOG更新"]
        S2 --> S3["Pull Request作成"]
    end

    Plan --> Run
    Run --> Sync

    style Plan fill:#E3F2FD,stroke:#1565C0
    style Run fill:#E8F5E9,stroke:#2E7D32
    style Sync fill:#FFF3E0,stroke:#E65100
Loading

実行モード選択ゲート

PlanフェーズからRunフェーズへの移行時、MoAIは現在の実行環境（cc/glm/cg）を自動検出し、実装開始前にユーザーがモードを確認または変更できる選択UIを表示します。

graph LR
    A["Plan完了"] --> B["環境検出"]
    B --> C{"モード選択UI"}
    C -->|"CC"| D["Claude専用実行"]
    C -->|"GLM"| E["GLM専用実行"]
    C -->|"CG"| F["Claudeリーダー + GLMワーカー"]
Loading

このゲートにより、環境の状態に関係なく正しい実行モードが使用され、実装中のモード不一致を防止します。

/moai サブコマンド

すべてのサブコマンドはClaude Code内で /moai <subcommand> として呼び出されます。

コアワークフロー

サブコマンド エイリアス 目的 主要フラグ
plan spec SPECドキュメント作成（EARS形式） --worktree, --branch, --resume SPEC-XXX, --team
run impl SPECのDDD/TDD実装 --resume SPEC-XXX, --team
sync docs, pr ドキュメント同期、コードマップ、PR作成 --merge, --skip-mx

品質とテスト

サブコマンド エイリアス 目的 主要フラグ
fix — LSPエラー、リンティング、型エラーの自動修正（シングルパス） --dry, --seq, --level N, --resume, --team
loop — 反復自動修正（最大100回まで完了） --max N, --auto-fix, --seq
review code-review セキュリティと@MXタグコンプライアンス確認を含むコードレビュー --staged, --branch, --security
coverage test-coverage テストカバレッジ分析とギャップ埋め（16言語対応） --target N, --file PATH, --report
e2e — E2Eテスト（Claude-in-Chrome、Playwright CLI、またはAgent Browser） --record, --url URL, --journey NAME
clean refactor-clean デッドコード識別と安全な削除 --dry, --safe-only, --file PATH

ドキュメントとコードベース

サブコマンド エイリアス 目的 主要フラグ
project init プロジェクトドキュメント生成（product.md, structure.md, tech.md, .moai/project/codemaps/） —
mx — コードベース走査と@MXコード注釈追加 --all, --dry, --priority P1-P4, --force, --team
codemaps update-codemaps .moai/project/codemaps/ にアーキテクチャドキュメント生成 --force, --area AREA
feedback fb, bug, issue ユーザーフィードバック収集とGitHub Issue作成 —

デフォルトワークフロー

サブコマンド 目的 主要フラグ
(なし) 完全自律的な plan → run → sync パイプライン。複雑度スコア >= 5 の場合、SPECを自動生成 --loop, --max N, --branch, --pr, --resume SPEC-XXX, --team, --solo

実行モードフラグ

ワークフロー実行中のエージェント送信方法を制御します：

フラグ モード 説明
--team Agent Teams 並列チームベースの実行。複数のエージェントが同時に作業
--solo Sub-Agent 段階ごとの順次シングルエージェント委任
(デフォルト) 自動 複雑度に基づいてシステムが自動選択（ドメイン >= 3、ファイル >= 10、スコア >= 7）

--team は3つの実行環境をサポートしています：

環境 コマンド リーダー ワーカー 用途
Claude-only moai cc Claude Claude 最高品質
GLM-only moai glm GLM GLM 最大コスト削減
CG (Claude+GLM) moai cg Claude GLM 品質とコストのバランス

v2.7.1 新機能: CGモードがデフォルトのチームモードになりました。--team を使用する場合、moai cc または moai glm で明示的に変更しない限り、CGモードで実行されます。

注意: moai cg はtmuxペーンレベルの環境隔離を使用してClaudeリーダーとGLMワーカーを分離します。moai glm から切り替える場合、moai cg は自動的にGLM設定を最初にリセットします -- moai cc を実行する必要はありません。

自律開発ループ（Ralph Engine）

LSP診断とAST-grepを組み合わせた自律的なエラー修正エンジンです：

/moai fix       # シングルパス：スキャン → 分類 → 修正 → 検証
/moai loop      # 反復修正：完了マーカー検出まで繰り返し（最大100回）

Ralph Engineの動作：

  1. 並列スキャン: LSP診断 + AST-grep + リンターを同時実行
  2. 自動分類: エラーをLevel 1（自動修正）～ Level 4（ユーザー介入）に分類
  3. 収束検知: 同一エラーの繰り返し時に代替戦略を適用
  4. 完了条件: 0エラー、0型エラー、85%以上のカバレッジ

推奨ワークフローチェーン

新機能開発：

/moai plan → /moai run SPEC-XXX → /moai review → /moai coverage → /moai sync SPEC-XXX

バグ修正：

/moai fix (または /moai loop) → /moai review → /moai sync

リファクタリング：

/moai plan → /moai clean → /moai run SPEC-XXX → /moai review → /moai coverage → /moai codemaps

ドキュメント更新：

/moai codemaps → /moai sync

TRUST 5 品質フレームワーク

すべてのコード変更は、5つの品質基準で検証されます：

基準 説明 検証項目
Tested テスト済み 85%以上のカバレッジ、特性テスト、ユニットテスト合格
Readable 可読性が高い 明確な命名規則、一貫したコードスタイル、リントエラー0
Unified 統一されている 一貫したフォーマット、インポート順序、プロジェクト構造の遵守
Secured 安全である OWASP準拠、入力検証、セキュリティ警告0
Trackable 追跡可能 コンベンショナルコミット、Issue参照、構造化ログ

タスクメトリクスロギング

MoAI-ADKは開発セッション中のTaskツールメトリクスを自動的にキャプチャします：

  • ロケーション: .moai/logs/task-metrics.jsonl
  • キャプチャメトリクス: トークン使用量、ツール呼び出し、実行時間、エージェント型
  • 目的: セッション分析、パフォーマンス最適化、コスト追跡

メトリクスはTaskツール完了時にPostToolUseフックによってログに記録されます。このデータを使用してエージェントの効率を分析し、トークン消費を最適化します。

CLIコマンド

コマンド 説明
moai init 対話型プロジェクト設定（言語/フレームワーク/方法論の自動検出）
moai doctor システム状態の診断と環境検証
moai status Gitブランチ、品質メトリクスなどのプロジェクト状態概要
moai update 最新バージョンへのアップデート（自動ロールバック対応）
moai update --check インストールなしでアップデートを確認
moai update --project プロジェクトテンプレートのみ同期
moai worktree new <name> 新しいGit worktreeを作成（並列ブランチ開発）
moai worktree list アクティブなworktree一覧
moai worktree switch <name> worktreeの切り替え
moai worktree sync アップストリームと同期
moai worktree remove <name> worktreeの削除
moai worktree clean 古いworktreeのクリーンアップ
moai worktree go <name> 現在のシェルでworktreeディレクトリに移動
moai hook <event> Claude Codeフックディスパッチャー
moai glm GLM 5 APIでClaude Codeを起動（コスト効率的な代替案）
moai cc GLM設定なしでClaude Codeを起動（Claude専用モード）
moai cg CG モードを起動 — Claudeリーダー + GLMチームメート（Claude Code自動起動、tmux必須）
moai version バージョン、コミットハッシュ、ビルド日時の情報

CG モード（Claude + GLM ハイブリッド）

CG モードは、リーダーが Claude API、ワーカーが GLM API を使用するハイブリッドモードです。tmux セッションレベルの環境変数によるペーン隔離で実現されます。

仕組み

moai cg 実行
    │
    ├── 1. tmux セッション環境変数に GLM 設定を注入
    │      (ANTHROPIC_AUTH_TOKEN, BASE_URL, MODEL_* 変数)
    │
    ├── 2. settings.local.json から GLM 環境変数を削除
    │      → リーダーペーンは Claude API を使用
    │
    ├── 3. CLAUDE_CODE_TEAMMATE_DISPLAY=tmux を設定
    │      → ワーカーは新しいペーンで GLM 環境変数を継承
    │
    └── 4. Claude Code を起動（現在のプロセスを置換）

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  LEADER（現在の tmux ペーン、Claude API）                    │
│  - /moai --team 実行時にワークフローを調整                    │
│  - plan、quality、sync フェーズを処理                        │
│  - GLM 環境変数なし → Claude API を使用                      │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │ Agent Teams（新しい tmux ペーン）
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  TEAMMATES（新しい tmux ペーン、GLM API）                    │
│  - tmux セッション環境変数を継承 → GLM API を使用             │
│  - run フェーズの実装タスクを実行                            │
│  - SendMessage でリーダーと通信                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

使い方

# 1. GLM API キーを保存（初回のみ）
moai glm sk-your-glm-api-key

# 2. tmux 環境を確認（既に tmux 使用中はスキップ）
# 新しい tmux セッションが必要な場合:
tmux new -s moai

# TIP: VS Code ターミナルのデフォルトを tmux に設定すると、
# 自動的に tmux 環境で起動され、この手順をスキップできます。

# 3. CG モードを起動（Claude Code を自動的に起動）
moai cg

# 4. チームワークフローを実行
/moai --team "タスクの説明"

注意事項

項目 説明
tmux 環境 既に tmux を使用中のターミナルでは新しいセッション作成は不要。VS Code ターミナルのデフォルトを tmux に設定すると便利。
自動起動 moai cg は現在のペーンで Claude Code を自動的に起動します。claude を別途実行する必要はありません。
セッション終了時 session_end フックが tmux セッション環境変数を自動削除 → 次セッションは Claude に復帰
Agent Teams 通信 SendMessage ツールでリーダー↔ワーカー間の通信が可能

モード比較

コマンド リーダー ワーカー tmux 必要 コスト削減 使用シナリオ
moai cc Claude Claude 不要 - 複雑な作業、最高品質
moai glm GLM GLM 推奨 ~70% コスト最適化
moai cg Claude GLM 必須 ~60% 品質とコストのバランス

表示モード

Agent Teams は 2 つの表示モードをサポート:

モード 説明 通信 リーダー/ワーカー分離
in-process デフォルトモード、すべてのターミナル ✅ SendMessage ❌ 同じ環境変数
tmux 分割ペイン表示 ✅ SendMessage ✅ セッション環境変数分離

CG モードは tmux 表示モードでのみリーダー/ワーカー API 分離が可能です。

Claude x GLM マルチLLM

MoAI-ADKは、z.ai GLM をClaude Codeの代替AIバックエンドとしてサポートし、マルチLLM開発ワークフローを実現します。

項目 内容
GLM Coding Plan $10/月から（z.ai）
互換性 コード変更なしでClaude Codeとそのまま利用可能
モデル GLM-5、GLM-4.7、GLM-4.5-Air、および無料モデル

デフォルトモデルマッピング：

Claude ティア GLM モデル 入力（100万トークンあたり） 出力（100万トークンあたり）
Opus GLM-4.7 $0.60 $2.20
Sonnet GLM-4.7 $0.60 $2.20
Haiku GLM-4.5-Air $0.20 $1.10

無料モデルも利用可能：GLM-4.7-Flash、GLM-4.5-Flash。詳細は z.ai Pricing を参照。

GLM Coding Planに登録する

@MX Tag System

MoAI-ADKは**@MXコード注釈システム**を使用して、AIエージェント間のコンテキスト、不変量、危険ゾーンを伝達します。

@MXタグとは？

@MXタグはインラインコード注釈で、AIエージェントがコードベースをより速く、より正確に理解するのに役立ちます。

// @MX:ANCHOR: [AUTO] Hook registry dispatch - 5+ callers
// @MX:REASON: [AUTO] Central entry point for all hook events, changes have wide impact
func DispatchHook(event string, data []byte) error {
    // ...
}

// @MX:WARN: [AUTO] Goroutine executes without context.Context
// @MX:REASON: [AUTO] Cannot cancel goroutine, potential resource leak
func processAsync() {
    go func() {
        // ...
    }()
}

タグ型

タグ型 目的 説明
@MX:ANCHOR 重要な契約 fan_in >= 3 の関数、変更による広範な影響
@MX:WARN 危険ゾーン Goroutines、複雑度 >= 15、グローバル状態変更
@MX:NOTE コンテキスト マジック定数、godoc不足、ビジネスルール
@MX:TODO 未完了作業 テストなし、未実装機能

なぜすべてのコードに@MXタグがないのか？

@MXタグシステムはすべてのコードにタグを追加するためではなく設計されていません。 中核原則は**「AIが最初に気付く必要がある最も危険/重要なコードのみをマークする」**ことです。

優先度 条件 タグ型
P1（致命的） fan_in >= 3 @MX:ANCHOR
P2（危険） goroutine、複雑度 >= 15 @MX:WARN
P3（コンテキスト） マジック定数、godocなし @MX:NOTE
P4（欠落） テストファイルなし @MX:TODO

ほとんどのコードはいずれの条件も満たさないため、タグはありません。 これは正常です。

例：タグ判定

// ❌ タグなし（fan_in = 1、低複雑度）
func calculateTotal(items []Item) int {
    total := 0
    for _, item := range items {
        total += item.Price
    }
    return total
}

// ✅ @MX:ANCHOR 追加（fan_in = 5）
// @MX:ANCHOR: [AUTO] Config manager load - 5+ callers
// @MX:REASON: [AUTO] Entry point for all CLI commands
func LoadConfig() (*Config, error) {
    // ...
}

設定（.moai/config/sections/mx.yaml）

thresholds:
  fan_in_anchor: 3        # < 3 callers = no ANCHOR
  complexity_warn: 15     # < 15 complexity = no WARN
  branch_warn: 8          # < 8 branches = no WARN

limits:
  anchor_per_file: 3      # Max 3 ANCHOR tags per file
  warn_per_file: 5        # Max 5 WARN tags per file

exclude:
  - "**/*_generated.go"   # Exclude generated files
  - "**/vendor/**"        # Exclude external libraries
  - "**/mock_*.go"        # Exclude mock files

MX Tag スキャン実行

# コードベース全体をスキャン（Goプロジェクト）
/moai mx --all

# プレビューのみ（ファイル修正なし）
/moai mx --dry

# 優先度でスキャン（P1のみ）
/moai mx --priority P1

# 特定の言語のみスキャン
/moai mx --all --lang go,python

他のプロジェクトも@MXタグが少ない理由

状況 理由
新規プロジェクト ほとんどの関数 fan_in = 0 → タグなし（正常）
小規模プロジェクト 関数少数 = シンプルなコールグラフ = タグ少数
高品質コード 低複雑度、goroutineなし → WARNタグなし
高い閾値 fan_in_anchor: 5 = さらに少ないタグ

中核原則

@MXタグシステムは**「シグナルとノイズの比率」**を最適化します：

  • ✅ 本当に重要なコードのみをマーク → AIが中核領域を素早く識別
  • ❌ すべてのコードにタグ付け → ノイズが増加、重要なタグが見つけにくくなる

Design System: Hybrid Web & App Production (v3.2, SPEC-AGENCY-ABSORB-001)

作りたいものを説明するだけ。Design Systemがインタビュー、デザイン、ビルド、テスト、学習を自律的に行います。

MoAI-ADKは統合された Design System を含みます — Webサイトやアプリを自律的に制作する専用ハーネスです。/moai "説明"が開発ワークフロー全体を実行するように、/moai design "説明"はブリーフからデプロイ用コードまでの完全なクリエイティブプロダクションパイプラインを実行します。

デザインシステムとは？ — /moai vs /moai design の比較

flowchart TB
    subgraph MOAI["/moai — 汎用ソフトウェア開発"]
        direction LR
        M1["📋 Plan<br>(SPEC)"] --> M2["⚙️ Run<br>(DDD/TDD)"] --> M3["📦 Sync<br>(ドキュメント + PR)"]
    end

    subgraph DESIGN["/moai design — クリエイティブWeb制作"]
        direction LR
        D1["📋 Manager-Spec<br>(BRIEF)"] --> D2["✍️ Copywriting"]
        D1 --> D3["🎨 Brand Design"]
        D2 --> D4["🔨 Builder"]
        D3 --> D4
        D4 --> D5["🔍 Evaluator"]
        D5 -->|"FAIL"| D4
        D5 -->|"PASS"| D6["🧠 Learner"]
    end

    style MOAI fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50
    style DESIGN fill:#fff3e0,stroke:#ff9800
Loading
側面 /moai /moai design
目的 あらゆるソフトウェア (バックエンド、CLI、ライブラリ、API) Webサイト、ランディングページ、Webアプリ
入力 機能説明 → SPEC ビジネスゴール → BRIEF
ユニークフェーズ DDD/TDD実装サイクル コピーライティング + デザインシステム → コード
品質 manager-quality 1回パス GAN Loop (Builder↔Evaluator、最大5ラウンド)
自己学習 なし Learnerがパターン検出 → スキル進化を提案
ブランド なし ブランドコンテキストが憲法的制約
実装 20エージェント (manager/expert/builder) 4スキル (copywriting、brand-design、design-import、gan-loop) + evaluator-active

どちらを使うべき？

  • REST API、CLIツール、ライブラリを構築する？ → /moai
  • マーケティングWebサイト、SaaS ランディングページ、デザイン付きWebアプリを構築する？ → /moai design
  • コピー、デザイントークン、コードを分離したアーティファクトとして必要？ → /moai design

クイックスタート：1コマンドでフルパイプライン

/moai design "AI開発者ツールスタートアップ向けSaaSランディングページ"

この1行で完全な自律ワークフローが開始されます：

  1. クライアントインタビュー — Manager-specがビジネス、ブランド、技術に関する9つの構造化質問を実施（設定済みならスキップ）
  2. BRIEF生成 — Manager-specがリクエストを包括的プロジェクトブリーフに展開
  3. コピー＋デザイン — moai-domain-copywritingがブランド準拠のマーケティングコピーを作成、moai-domain-brand-designがトークンベースのデザインシステムを生成（Path B）。代替案Path A：moai-workflow-design-importがClaude Designハンドオフバンドルをパース
  4. コード実装 — expert-frontendがTDDでプロダクションコードを実装（デフォルト：Next.js + Tailwind）
  5. 品質保証 — evaluator-activeがPlaywrightテスト、Lighthouse監査、4次元スコアリングを実行
  6. GAN Loop — 品質未達ならexpert-frontendとevaluator-activeがmoai-workflow-gan-loop経由で反復（最大5ラウンド）
  7. 自己学習 — (オプション) Learnerがパターンを検出しスキル改善を提案

所要時間：完全なランディングページで15〜45分、完全自律。

パイプラインアーキテクチャ

flowchart LR
    REQ["🎯 /moai design 'リクエスト'"] --> INT["📋 クライアントインタビュー"]
    INT --> P["📝 Manager-Spec (BRIEF)"]
    P --> C["✍️ Copywriting"]
    P --> D["🎨 Brand Design"]
    C --> B["🔨 Builder (TDD)"]
    D --> B
    B --> E["🔍 Evaluator"]
    E -->|"FAIL（最大5ラウンド）"| B
    E -->|"PASS（スコア ≥ 0.75）"| L["🧠 Learner (オプション)"]
Loading

各スキルの役割

スキル 機能
manager-spec クライアントインタビュー実施、構造化BRIEF文書生成
moai-domain-copywriting 構造化JSONでマーケティングコピー作成 — ヘッドライン、本文、CTA — ブランドボイスルール適用
moai-domain-brand-design 完全なデザインシステム生成 — カラートークン、タイポグラフィスケール、スペーシング、コンポーネント仕様 (Path B)
moai-workflow-design-import Claude Designハンドオフバンドル(ZIP/HTML)パースでデザイントークンとコンポーネント抽出 (Path A)
expert-frontend TDD（RED-GREEN-REFACTOR）でプロダクションコード実装。デフォルト：Next.js、TypeScript、Tailwind、shadcn/ui
evaluator-active Playwrightビジュアルテスト＋Lighthouse監査。4次元スコアリング：デザイン品質(30%)、オリジナリティ(25%)、完成度(25%)、機能性(20%)
moai-workflow-gan-loop GAN Loop反復管理：Builder-Evaluator間でSprint Contract協商、実装、スコアリング、停滞検知

GAN Loop：敵対的品質保証

evaluator-activeはデフォルトで懐疑的 — 欠陥を見つけるよう調整されています。

自動不合格トリガー（スコア無関係）：

  • コピーテキストがmoai-domain-copywriting出力と不一致
  • AIデザインクリシェ検出（紫グラデーション＋白カード＋汎用アイコン）
  • モバイルビューポート崩壊
  • リンク404エラー
  • Lighthouseアクセシビリティ < 80

反復フロー：evaluator-activeがfile:line参照付き具体的フィードバック提供 → Builder修正 → 再評価。3回失敗後ユーザーにエスカレーション。

ブランドコンテキスト：クリエイティブ憲法

初回実行時、Design Systemが構造化クライアントインタビュー（4フェーズ9質問）を実施：

フェーズ 質問 保存先
ビジネスコンテキスト 目標、ターゲット顧客、成功KPI .moai/project/brand/target-audience.md
ブランドアイデンティティ ボイス形容詞、参考サイト、デザイン志向 .moai/project/brand/brand-voice.md、visual-identity.md
技術スコープ 必要ページ、技術要件 .moai/project/tech.md
品質期待 優先事項 .moai/config/sections/design.yaml

ブランドコンテキストは全スキルに不変制約として伝達されます。evaluator-activeはブランド一貫性を必須合格基準として評価。5プロジェクト以上完了後、インタビューは主要3質問に短縮。

自己進化とセーフティ

全スキルは静的＋動的ゾーン構造：

  • 静的ゾーン：コア原則（自動変更不可）
  • 動的ゾーン：ルール、ヒューリスティック、アンチパターン（Learner経由で進化）

知識卒業：observation（1回）→ heuristic（3回）→ rule（5回、信頼度 ≥ 0.80）→ graduated（ユーザー承認後適用）

5層セーフティアーキテクチャ：

  1. Frozen Guard — アイデンティティ、安全ガードレール、倫理的境界の変更をブロック
  2. Canary Check — 直近3プロジェクトでシャドウ評価、スコア低下 > 0.10で拒否
  3. Contradiction Detector — 既存ルールと矛盾するルールをフラグ
  4. Rate Limiter — 週最大3回進化、24時間クールダウン、最大50アクティブ学習
  5. Human Oversight — before/after diffと根拠提示、ユーザー承認必須

コマンド

# 自律ワークフロー（推奨）
/moai design "AIスタートアップ向けSaaSランディングページ"  # フルパイプライン：インタビュー → ビルド → テスト → 学習

# ステップバイステップ
/moai design brief "開発者ツールランディングページ"        # インタビュー＋BRIEFのみ（ビルド前レビュー）
/moai design build BRIEF-001                             # 既存BRIEFからフルパイプライン実行
/moai design import /path/to/design.zip                  # Claude Design ハンドオフバンドル import (Path A)

# レガシー Agency コマンド（deprecated、/moai design にリダイレクト）
/agency "..."                                                # /moai design にリダイレクト + 廃止予定警告
/agency brief "..."                                          # サポート終了; /moai design brief を使用

デフォルト技術スタック（設定可能）

レイヤー デフォルト 設定ファイル
フレームワーク Next.js + App Router .moai/project/tech.md
言語 TypeScript（strict） .moai/project/tech.md
スタイリング Tailwind CSS v4 .moai/project/tech.md
コンポーネント shadcn/ui .moai/project/tech.md
テスティング Vitest + Playwright .moai/config/sections/design.yaml
ホスティング Vercel .moai/project/tech.md

/agency からの移行

/agency を使用中の既存プロジェクトは、以下のコマンドで /moai design に移行できます：

moai migrate agency

このコマンドは .agency/ データを .moai/project/brand/ と .moai/config/sections/design.yaml に安全に移動します。 元のデータは復旧用に .agency.archived/ に保持されます。

Design System ドキュメント

データベースワークフロー: /moai db

MoAI プロジェクトのデータベースメタデータ管理システムです。4つのサブコマンド(init、refresh、verify、list)を使用してスキーマドキュメント、マイグレーション、ERDダイアグラム、シードデータを管理します。

クイックスタート

# データベースメタデータを初期化（対話形式インタビュー）
/moai db init

# マイグレーションを再スキャンしてスキーマドキュメントを更新
/moai db refresh

# schema.md とマイグレーションファイル間の差異を確認
/moai db verify

# schema.md のすべてのテーブルを表示
/moai db list

サブコマンド

コマンド 目的 使用時期
init データベースエンジン、ORM、マルチテナント戦略、マイグレーションツールの対話形式設定。.moai/project/db/ に7ファイルテンプレートセットをスカフォルディング 新規プロジェクト初期化、データベース作業前
refresh マイグレーションファイルをスキャンして、現在のマイグレーション状態から schema.md、erd.mmd(Mermaid ERD)、migrations.md を再生成 マイグレーション追加/修正後、マイルストーン同期時
verify 読み取り専用ドリフト検出: schema.md テーブルセットと実際のマイグレーションファイルを比較、ドリフト検出時に 0 以外で終了 PR提出前、CI/CDパイプラインで
list 読み取り専用テーブルリスト: schema.md のすべてのテーブルを整列Markdownテーブル形式で表示 プロジェクト概要確認、ドキュメント確認

ディレクトリ構造

/moai db init は .moai/project/db/ に以下の構造を作成します:

.moai/project/db/
├── README.md              # データベース概要とセットアップ手順
├── schema.md              # テーブルスキーマドキュメント（自動生成）
├── erd.mmd                # Mermaid形式のEntity-Relationship Diagram
├── migrations.md          # マイグレーション履歴と順序
├── rls-policies.md        # 行レベルセキュリティポリシー（PostgreSQL）
├── queries.md             # 重要なクエリとパフォーマンスノート
└── seed-data.md           # サンプルデータとシーディング手順

サポートするデータベース技術

6つのマイグレーションファイルパターンを自動検出・サポート:

マイグレーションタイプ ファイルパターン 例
Prisma prisma/migrations/*/migration.sql 20260401120000_add_users_table/migration.sql
Alembic alembic/versions/*.py a1b2c3d4e5f6_add_users_table.py
Rails db/migrate/*.rb 20260401120000_add_users_table.rb
Raw SQL db/migrations/*.sql 001_add_users_table.sql
Supabase supabase/migrations/*.sql 20260401120000_initial_schema.sql
汎用 migrations/*.sql または db/*.sql カスタムパターン対応

16のプログラミング言語エコシステム(Go、Python、TypeScript、Javaなど)を一般的なパッケージパスでサポート。

統合

  • PostToolUse Hook: マイグレーションファイル編集時に schema.md、erd.mmd、migrations.md を自動更新
  • ドリフト検出: スキーマドキュメントが実際のマイグレーションと同期状態を保つ
  • Mermaidダイアグラム: ドキュメント・設計レビュー用にERDダイアグラムを自動生成
  • Phase 4.1a DB検出: /moai project が検出されたデータベース技術に基づいて /moai db 推奨事項を自動表示

設定

データベース設定は .moai/config/sections/db.yaml に保存されます:

db:
  enabled: true
  dir: ".moai/project/db"
  auto_sync: true
  migration_patterns:
    - "prisma/migrations/*/migration.sql"
    - "alembic/versions/*.py"
    - "db/migrate/*.rb"
  engine: ""  # init インタビュー中に入力
  orm: ""     # init インタビュー中に入力
  multi_tenant: false
  migration_tool: ""

ワークフロー例

  1. 新規プロジェクト: /moai db init を実行し、データベースセットアップについて4つの質問に回答
  2. 開発中: 通常通りマイグレーションを作成; /moai db は自動的にドキュメントを同期
  3. PR前: /moai db verify を実行してスキーマドリフトを確認
  4. レビュー: PR内で .moai/project/db/erd.mmd を参照してスキーマを視覚的にレビュー

使用時期

  • 常に有効: moai init 中にデータベースを持つ全プロジェクトで有効化
  • Init: 新規プロジェクト、データベースアーキテクチャ変更時
  • Refresh: 大規模マイグレーション作業後、主要なコミット前
  • Verify: CI/CDパイプラインの一部、PR前チェック
  • List: クイックリファレンス、ドキュメント生成

よくある質問

Q: なぜすべてのGoコードに@MXタグがないのか？

A: これは正常です。 @MXタグは「必要な場所にのみ」追加されます。ほとんどのコードはシンプルで安全なため、タグは必要ありません。

質問 回答
タグがないのは問題か？ いいえ。 ほとんどのコードはタグを必要としません。
タグはいつ追加されるか？ 高い fan_in、複雑なロジック、危険パターンのみ
すべてのプロジェクトは似ているか？ はい。 すべてのプロジェクトのほとんどのコードはタグを持たちません。

詳細は上記の**「@MX Tag System」**セクションを参照してください。

Q: ステータスラインで表示されるセグメントをカスタマイズするにはどうすればいいですか？

Statusline v3はマルチラインレイアウトとリアルタイムAPI使用量モニタリングを提供します：

Fullモード（5行 — 40ブロック個別バー）：

🤖 Opus 4.6 │ 🔅 v2.1.74 │ 🗿 v2.7.12 │ ⏳ 5h 32m │ 💬 MoAI
CW: 🔋 █████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 52%
5H: 🔋 █░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 4%
7D: 🔋 ██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 56%
📁 moai-adk-go │ 🔀 main │ 📊 +0 M38 ?2

デフォルトモード（3行 — 10ブロックインラインバー）：

🤖 Opus 4.6 │ 🔅 v2.1.74 │ 🗿 v2.7.12 │ ⏳ 16m │ 💬 MoAI
CW: 🔋 ██░░░░░░░░ 25% │ 5H: 🔋 █░░░░░░░░░ 12% │ 7D: 🔋 ░░░░░░░░░░ 3%
📁 moai-adk-go │ 🔀 fix/my-feature │ 📊 +0 M38 ?2

2つの表示モードをサポートしています：

  • Full（5行）: すべてのセグメント + 40ブロック使用量バーを個別行表示（model、context、usage bars、git、version、output style、directory）
  • Default（3行）: コアセグメント + 10ブロックインライン使用量バー（model、context、usage bars、git status、branch、version）

.moai/config/sections/statusline.yaml を直接編集してください：

statusline:
  preset: default  # or full
  segments:
    model: true
    context: true
    usage_5h: true    # 5時間API使用量バー
    usage_7d: true    # 7日間API使用量バー
    output_style: true
    directory: true
    git_status: true
    claude_version: true
    moai_version: true
    git_branch: true

注意: v2.7.8からセグメントプリセット選択UIがmoai init/moai updateウィザードから削除されました。上記のYAMLファイルで直接設定してください。

Q: ステータスラインのバージョンインジケータはどういう意味ですか？

MoAIステータスラインはアップデート通知付きのバージョン情報を表示します：

🗿 v2.2.2 ⬆️ v2.2.5
  • v2.2.2: 現在インストールされているバージョン
  • ⬆️ v2.2.5: 利用可能な新バージョン

最新バージョンを使用している場合、バージョン番号のみが表示されます：

🗿 v2.2.5

アップデート: moai update を実行すると、アップデート通知は消えます。

注意: これはClaude Codeの組み込みバージョンインジケータ（🔅 v2.1.38）とは異なります。MoAIインジケータはMoAI-ADKバージョンを追跡し、Claude Codeは自身のバージョンを別途表示します。

Q: 「外部CLAUDE.mdファイルのインポートを許可しますか？」という警告が表示されます

プロジェクトを開くとき、Claude Codeは外部ファイルインポートについてのセキュリティプロンプトを表示することがあります：

External imports:
  /Users/<user>/.moai/config/sections/quality.yaml
  /Users/<user>/.moai/config/sections/user.yaml
  /Users/<user>/.moai/config/sections/language.yaml

推奨アクション: 「いいえ、外部インポートを無効にします」 を選択 ✅

なぜか？

  • プロジェクトの .moai/config/sections/ にはこれらのファイルが既に含まれています
  • プロジェクト固有の設定はグローバル設定より優先されます
  • 必須設定はCLAUDE.mdテキストに既に埋め込まれています
  • 外部インポートを無効にしても機能に影響しません、より安全です

これらのファイルは何か？

  • quality.yaml: TRUST 5フレームワークと開発方法論設定
  • language.yaml: 言語設定（会話、コメント、コミット）
  • user.yaml: ユーザー名（Co-Authored-Byアトリビューションの場合は任意）

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ 詳しいガイドはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

クイックスタート

  1. リポジトリをフォークしてください
  2. フィーチャーブランチを作成：git checkout -b feature/my-feature
  3. テストを作成（新規コードはTDD、既存コードは特性テスト）
  4. すべてのテストの合格を確認：make test
  5. リンティングの合格を確認：make lint
  6. コードフォーマット：make fmt
  7. コンベンショナルコミットメッセージでコミット
  8. プルリクエストをオープン

コード品質要件：85%以上のカバレッジ / リントエラー0 / 型エラー0 / コンベンショナルコミット

コミュニティ

  • Issues -- バグ報告、機能リクエスト

Star History

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ライセンス

Apache License 2.0 -- 詳細はLICENSEファイルをご参照ください。

関連リンク