Auto-coder-agent_Cursor_Roo_code

概要

このプロジェクトは、Cursor・Roo・Codexエージェントを活用した自動コーディングワークフローのコードベースです。 ログ駆動開発（LDD）を採用し、複数エージェントとの対話履歴を効果的に管理・活用します。

特徴

• Cursor / Codex AIとの対話履歴の自動保存
• ログ駆動開発（LDD）による開発管理
• 多言語対応（日本語/英語）
• メトリクスベースの品質管理
• Codexエージェント向けプロンプトチェーンテンプレートと統合ガイド

ディレクトリ構造

.
├── .cursor/           # Cursor関連の設定とルール
│   └── rules/        # Cursorのルールファイル
├── .specstory/       # 仕様とストーリーの履歴
│   ├── config.mdc    # SpecStory設定
│   ├── templates/    # ストーリーテンプレート
│   ├── current/      # 現在のストーリー
│   ├── archive/      # 完了したストーリー
│   └── history/      # 履歴ファイル
├── logs/             # LDDログ管理
│   ├── tasks/        # タスク実行ログ
│   ├── system/       # システムログ
│   ├── feedback/     # フィードバックログ
│   └── metrics/      # メトリクスログ
├── EN/               # 英語版ドキュメント
├── JA/               # 日本語版ドキュメント
├── docs/             # プロジェクトドキュメント
├── xnotes/           # 追加のノートと記録
├── @logging_template.mdc    # ロギングテンプレート
└── @memory-bank.mdc        # メモリーバンク

LDDワークフロー

1. ログ駆動開発プロセス

1. タスク定義とログ作成
2. 実行と継続的ログ記録
3. フィードバックループ
4. メトリクス分析
5. 最適化と改善

2. ログカテゴリ

• タスクログ: 個別タスクの実行記録
• システムログ: システム全体の状態
• フィードバックログ: ユーザー・AI分析結果
• メトリクスログ: 品質・パフォーマンス指標

3. メモリーバンク活用

• 学習内容の蓄積
• コンテキスト管理
• 最適化履歴

セットアップ

1. リポジトリのクローン:

git clone https://github.com/ShunsukeHayashi/Auto-coder-agent_Cursor_Roo_code.git

2. 必要なツール:

• Cursor（最新版）
• PowerShell 7以上
• Git
• SpecStory Cursor Extension

3. LDD環境の設定:

• ログディレクトリの確認
• テンプレートのカスタマイズ
• メトリクス収集の設定

使用方法

1. 基本的な使用方法

1. Cursorでプロジェクトを開く
2. AIとの対話を開始
3. すべての操作は自動的にログ記録

2. ログ管理

1. @logging_template.mdcに従ってログを記録
2. 適切なログカテゴリを選択
3. Codexを含む各エージェントの出力をメトリクスに反映

3. フィードバックループ

1. タスク完了後のフィードバック記録
2. AI分析結果の統合（Cursor / Roo / Codex / Devin）
3. 改善提案の実装

メトリクス管理

• コード品質指標
• パフォーマンス測定
• 進捗管理
• 最適化追跡

貢献

1. このリポジトリをフォーク
2. 新しいブランチを作成
3. 変更を加える
4. プルリクエストを送信

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

関連リンク

• SpecStory公式サイト
• Cursor公式サイト
• プロジェクトドキュメント
• Codex統合ガイド