GraphyLoop

GraphyLoop は、AI コーディングエージェント向けのワンコマンド型エージェントワークフローキットです。Claude Code、OpenCode、Codex、Cursor、Gemini CLI、Oh My Pi、DeepSeek Harness に Workflow v3（インライン優先、並列ウェーブは 1 回、完了前に証明）と、25 エージェントのチーム、永続メモリ、Agent Skills、MCP サーバーを導入します。Claude Code プラグインおよび MCP Registry サーバーとしても提供されます。依存関係はゼロです。

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クイックスタート

次の 3 つのインストール方法から 1 つ選びます。

1. npx インストーラー（全 7 種のハーネス）

npx graphyloop        # a bare command installs — it wires every harness it detects
# restart your harness, open a real project, then ask your agent:
/chadi-init

Node.js ≥ 20 が必要です。まだハーネスがインストールされていない新しいマシンでは、GraphyLoop が 7 種すべてを導入するため、最初にどれを開いてもすぐに使えます。--harness claude,omp を指定すると、対象を絞り込めます。ワークスペースには何も書き込まれません。すべてホームディレクトリの設定（~/.graphyloop/ および各ハーネス独自のディレクトリ）に保存されます。

2. Claude Code プラグインマーケットプレイス

Claude Code 内で実行します。

/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop
/plugin install graphyloop@graphyloop
# then start the workflow with:
/graphyloop:chadi-init

マーケットプレイスのマニフェストは .claude-plugin/marketplace.json、プラグインは integrations/claude-code/ にあります（15 個の /graphyloop:chadi-* コマンド、26 個のエージェント、3 つのコアスキル、および graphyloop MCP サーバー）。Claude Code では、プラグインと npx graphyloop --harness claude のどちらか一方を使用し、両方は使用しないでください（両方をインストールすると、ツールとエージェントが重複して登録されます）。

3. MCP Registry

サーバー名：io.github.chadixearth/graphyloop（server.json）。公式 MCP Registry から解決する MCP クライアントであれば、次の方法で graphyloop npm パッケージを stdio 経由で実行できます。

npx -y graphyloop mcp

対応ハーネス

ハーネス	--harness	検出条件	GraphyLoop の組み込み方法	ワークフローの開始
OpenCode	opencode	~/.config/opencode/	プラグイン（graphyloop_* ツール）＋26 個のエージェント＋15 個の /chadi-* コマンド＋AGENTS.md	/chadi-init
Claude Code	claude	~/.claude/ または ~/.claude.json	MCP サーバー＋26 個のエージェント＋15 個のコマンド＋~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md（または代わりにClaude Code プラグインをインストール）	/chadi-init（プラグインの場合：/graphyloop:chadi-init）
Codex	codex	~/.codex/	MCP サーバー＋15 個のプロンプト＋~/.agents/skills/ に同梱されたスキル＋AGENTS.md	/prompts:chadi-init
Cursor / Windsurf	cursor	~/.cursor/	MCP サーバー＋~/.agents/skills/ に同梱されたスキル（ワークフローは graphyloop-workflow スキルから読み込まれ、プロジェクトの初期化時に <project>/AGENTS.md が書き込まれます）	「graphyloop workflow init を実行して」と依頼
DeepSeek Harness	dsh	~/.dsh/ または $DSH_HOME	MCP サーバー＋26 個のロールプロンプト＋graphyloop-squad スキル＋AGENTS.md	graphyloop-squad スキルを読み込む
Oh My Pi	omp	~/.omp/	~/.omp/agent/mcp.json に MCP サーバー＋26 個のスクワッドエージェント＋スキル。AGENTS.md がない場合のみ追加	「graphyloop workflow init を実行して」と依頼
Gemini CLI	gemini	~/.gemini/	~/.gemini/settings.json に MCP サーバー＋/chadi-* TOML コマンド＋~/.gemini/skills/ に同梱されたスキル。GEMINI.md がない場合のみ追加	/chadi-init

ハーネスごとのファイルの場所、検証方法、dsh に関する注意事項、および Gemini CLI のサインイン方法の変更（2026 年 6 月 18 日以降、個人の Google アカウントでのサインインは利用できなくなりました。API キーは引き続き利用できます）：docs/harnesses.md。

任意の AI アシスタントでのセットアップ（コピー＆ペースト）

以下のブロックを AI ハーネスに貼り付けると、インストール、検証（GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK）、結果の報告まで自動で行います。コピー用の原文：docs/SETUP-PROMPT.md。

You are setting up GraphyLoop (github.com/chadixearth/graphyloop, npm package `graphyloop`) — a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: a 25-agent squad, parallel wave planning, persistent memory, a harness-neutral workflow and an MCP server that works in any harness. Zero dependencies.

Goal: install it for THIS machine's harness(es), verify the install actually works, and report. Do NOT edit any config file by hand — run only the installer. Do NOT run npm publish, npm login, or anything unrelated.

Steps:
1. Prerequisites:
   - Run `node --version` — must be 20 or newer. If older, tell the user to install Node.js 20+ and stop there.
   - Detect which harnesses exist on this machine (check for any of): ~/.config/opencode/  (OpenCode), ~/.claude.json or ~/.claude/  (Claude Code), ~/.codex/  (Codex), ~/.cursor/  (Cursor / Windsurf), ~/.dsh/ or $DSH_HOME  (DeepSeek Harness / `dsh`), ~/.omp/  (Oh My Pi / `omp`), ~/.gemini/  (Gemini CLI). On Windows, ~ = %USERPROFILE%.
2. Install:
   - Run:  npx --yes graphyloop
     (a bare `graphyloop` is the install command: it wires every detected harness, or all 7 on a fresh machine.)
   - To target specific harnesses:  npx --yes graphyloop --harness claude,omp   (names: opencode, claude, codex, cursor, dsh, omp, gemini)
   - Optional Claude Code plugin path (use the plugin OR `npx graphyloop --harness claude`, not both): inside Claude Code run `/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop` then `/plugin install graphyloop@graphyloop`.
   - If npx asks "Ok to proceed?", answer yes. If npx is missing, stop and tell the user to install Node.js 20+ (npx ships with npm).
3. Verify — every applicable check must pass:
   - `npx --yes graphyloop doctor` prints one row per harness (present / wired) and its LAST line must be GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK. If it prints GRAPH_LOOP_DOCTOR_ISSUES <n>, run the `fix:` command it shows for each unwired row, then run doctor again.
   - Core engine files exist: ~/.graphyloop/graphyloop/cli.mjs , ~/.graphyloop/mcp-server.mjs , ~/.graphyloop/lib/mcp.mjs , ~/.graphyloop/lib/engine.mjs .
   - OpenCode (if present): ~/.config/opencode/opencode.json contains plugin entries "./plugins/graphyloop/plugin.js" and "./plugins/server-guard/plugin.js", and ~/.config/opencode/agents/ contains 26 .md files.
   - Claude Code (if present): ~/.claude.json has an mcpServers.graphyloop entry, ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md exists, and ~/.claude/agents/ is populated (unless using the Claude Code plugin instead).
   - Codex (if present): ~/.codex/config.toml contains a [mcp_servers.graphyloop] section, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists.
   - Cursor (if present): ~/.cursor/mcp.json has a "graphyloop" entry, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists (Cursor uses no home rules file; the workflow loads from ~/.agents/skills/graphyloop-workflow).
   - DeepSeek Harness (if present): ~/.dsh/cordis.patch.yml contains a row `id: graphyloop-mcp` naming '@deepseek-ai/dsh-mcp-client', ~/.dsh/AGENTS.md exists, and ~/.dsh/skills/ holds graphyloop-squad. Optional deeper check: `dsh --profile headless --dump-config` prints that row. In dsh the tools are namespaced — call them as mcp__graphyloop__<name> (e.g. mcp__graphyloop__swarm_state).
   - Oh My Pi (if present): ~/.omp/agent/mcp.json has mcpServers.graphyloop, and ~/.omp/agent/agents/ holds the squad .md files. An existing ~/.omp/agent/AGENTS.md is intentionally kept — the workflow then loads from the bundled skill graphyloop-workflow.
   - Gemini CLI (if present): ~/.gemini/settings.json has mcpServers.graphyloop, ~/.gemini/commands/chadi-init.toml exists, and graphyloop-workflow/SKILL.md exists in ~/.gemini/skills/ (or ~/.agents/skills/ when Codex/Cursor is also installed). An existing ~/.gemini/GEMINI.md is intentionally kept.
   - If any check fails: re-run the install with --force (automatic backups) and re-verify. Still failing? Report the exact error and stop.
4. Wrap up: tell the user to RESTART their harness (close/reopen the terminal or editor), open a real project (not their home directory), and start the workflow: ask for /chadi-init (OpenCode, Claude Code, Gemini CLI — or /graphyloop:chadi-init with the Claude Code plugin), /prompts:chadi-init (Codex), or "run the graphyloop workflow init" (Oh My Pi, Cursor, Windsurf). In the DeepSeek Harness there are no slash commands: ask the agent to load the `graphyloop-squad` skill instead. Give a one-line summary of what was installed.

Do not ask permission for reversible steps — proceed. Stop only for: Node < 20, an install failure, or a prompt you cannot answer.

ワークフローの仕組み

Workflow v3 はハーネスに依存しません。同じ12のルールを OpenCode、Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、DeepSeek Harness、Oh My Pi、Gemini CLI で適用できます。

flowchart LR
  A[Recall<br/>memory_search] --> G0[Goal + proof<br/>state what & check]
  G0 --> B{Size the work}
  B -- "inline ≤ 8 known files" --> I[Inline edit<br/>any mix of layers]
  B -- "2+ independent slices<br/>(~5+ min each)" --> C[ctx pack + contract<br/>ctx-slug.md + contract-slug.md]
  C --> D[One wave<br/>1–3 lanes, driver keeps a slice]
  D --> E[Proof, not claims<br/>run it, real browser / URL]
  I --> E
  E --> F[Report<br/>Changed / Files / Verified / Skills / Blocked]
  F --> G[Record<br/>memory_store + why & commit/PR]

1. まず想起し、最後に記録する — 計画前に memory_search を実行し、その後に理由と、反映されたコミット／PRを含む、情報量の多い1行を memory_store に記録します。
2. 目標と証明方法を最初に示す — 最終状態、それを証明する測定可能なチェック、そして破ってはならない不変条件を明示します（「方法ではなく、何をするかを指示する」。テストに合格させるために弱めてはいけません）。
3. まずインラインで対応する（測定に基づく） — コードが把握できているか、1回の一括読み取りで場所を特定できる場合は、複数のレイヤーを組み合わせて、既知のファイルを最大8個まで対応します。作業を振り分けるとドライバーは数分待つことになりますが、インライン編集なら数秒で済みます。
4. 約5分以上かかる独立した作業が2つ以上ある場合にのみ分担する — 1～3レーン（最大4レーン）に分け、対象ファイルが厳密に重複しないようにします。ドライバーは最大または最も依存関係の強い作業を担当し、レーンの実行中に進めます。
5. 作業を振り分ける前にコンテキストパックを用意する — ctx-<slug>.md に path:line、現在のコード、模倣するパターンを記載し、レーンが調査をやり直さずに編集を始められるようにします。
6. コントラクトを固定する — contract-<slug>.md を、レーン間で共有する唯一の依存関係とします。
7. ターン数を節約する — 読み取りをまとめ、5ターン目までに最初の編集を行い、約20ターンで完了します（40ターン以上かかる場合は規模の見積もりが不適切です）。
8. 競合するものを隔離する — サーバー、データベース、ブラウザーを実行するレーンには、専用のワークツリー、ポート、データベース名を割り当てます。
9. ポーリングせず、フォローアップを予約する — バックグラウンドジョブか、ツールのブロッキングコマンドを使います。デプロイ後のチェックには、ハーネスのスケジューラー／ループ（例：Claude Code の /loop または /schedule）を使い、スリープループは使いません。
10. 主張ではなく証拠を示す — 失敗前／成功後のテスト、UI の実ブラウザーでのスクリーンショット、同一マシンで測定した変更前後の数値、デプロイの場合は応答する本番 URL を提示します（「テストに合格」だけ、型チェックだけ、「動作するはず」、モック実行では不十分です）。
11. 影響範囲に応じてレビューする — レビュー担当／セキュリティ担当レーンを設けるのは、マイグレーション、認証／RBAC、決済、シークレット、テナント境界、公開 API コントラクト、プロジェクトで指定された中核ファイルの場合に限ります。それ以外は証拠でカバーします。
12. 証拠を優先して報告する — 変更点／ファイル／検証（コマンド＋出力の原文）／スキル／ブロック事項。

ルールの実効性を保つ： 常時読み込むルールは短く保ち、詳細な手順は必要に応じて読み込むスキルに記述します（段階的開示）。対照群と処置群で実行してワークフローのガイダンスを検証し、効果が見られないルールは削除します。トークンを手動で管理する必要はありません（コンパクションが機能します）。ただし、コンパクション後にも必要な情報はファイル（ctx-<slug>.md、contract-<slug>.md、メモリ）に保存します。ポスター、スライド資料、PDF、動画には Artifact wave パターンを使い、brief-<slug>.md を固定して、まず主要な成果物を作成し、その後、成果物ごとに1つのレーンへ作業を振り分けます。

plan_feature MCP ツールは inlineThreshold: 8 を報告し、コントラクトとコンテキストパックを書き込み、ウェーブ計画を返します。また、各ビルダーレーンのブリーフの末尾に、ターン数節約の注意書きを付けます。

特徴

機能	説明
🐝 スウォームオーケストレーション	階層型スウォームトポロジーでエージェントを起動、分散、追跡します。API キーは不要で、状態は <project>/.graphyloop/state.json に保存されます
🧠 永続メモリ	決定事項、パターン、教訓、イベントを保存し、セッションをまたいでキーワード検索できます。再起動やコンパクション後も保持されます
🤖 25 エージェントのチーム	探索、バックエンド、フロントエンド、テスト、セキュリティ、レビュー、リファクタリング、ドキュメント、データ、パフォーマンスなどに特化したエージェントを用意しています（ドライバーを含むエージェントファイルは 26 個です。チームを参照）
🌊 ウェーブプランナー	1 回の呼び出しで、「在庫管理システムが欲しい」という要望をコンテキストパック＋契約 → データベース ∥ バックエンド ∥ フロントエンド ∥ テスト → 統合 → テスト ∥ 型チェック ∥ セキュリティ ∥ パフォーマンス ∥ レビュー → ゲート付きデプロイへと変換します。ファイルの所有権と依存関係はエンジンが適用します
🔌 ユニバーサル MCP ブリッジ	同じ 15 個の graphyloop ツールが 7 種類すべてのハーネス、つまり MCP 対応のあらゆるハーネスで動作します
🧩 Claude Code プラグイン	マーケットプレイスから /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop と /plugin install graphyloop@graphyloop でインストールできます（integrations/claude-code/、.claude-plugin/marketplace.json）。15 個の /graphyloop:chadi-* コマンド、26 個のエージェント、3 つのコアスキル、MCP サーバーが含まれています
🗂️ MCP レジストリ	io.github.chadixearth/graphyloop として登録済みです（server.json）。GitHub OIDC で公開され、stdio 経由で npx -y graphyloop mcp を実行します
📋 15 個のスラッシュコマンド	chadi-init · chadi-fast · chadi-review · chadi-plan · chadi-waves · chadi-db · chadi-deploy · chadi-audit · chadi-release · chadi-research · chadi-confusing · chadi-discuss · chadi-go · chadi-recall · chadi-skills
🔑 Supabase + Vercel の認証情報	プロジェクトごとに一度だけキーを保存し（最初の書き込み前に chmod 600 を適用し、Git の対象外にします）、フレームワークが読み込む環境ファイルに同期して、データベースやデプロイの作業前に事前チェックを行います。値がモデルに返されることはありません
📚 同梱スキル 70 種（Agent Skills）	契約優先のウェーブ、API の強化、フロントエンドのセキュリティ、アクセシビリティ、ウェブパフォーマンス、依存関係の監査、Supabase、Vercel、シークレット、メモリ、ワークフロー自体に加え、デザイン、リサーチ、GSAP、three.js のパックを収録しています。Codex と Cursor 向けに ~/.agents/skills へインストールされます（ツール横断の Agent Skills ディレクトリであり、GitHub Copilot／VS Code と Gemini CLI からも読み込まれます）。すでにあるスキルが上書きされることはありません（詳細）
🔒 設定の安全性	書き込みの前に毎回タイムスタンプ付きバックアップを作成し、設定キーを上書きしません。再実行は冪等で、アンインストール時に削除するのはバイト単位で完全に一致するコピーのみです
🪟 Windows のハング防止	エージェントセッション内で npm run dev を実行しても、ターンがフリーズしなくなりました。server-guard がツールの stdout パイプを継承せずにサーバーを起動するため、サーバーが稼働を続ける一方、呼び出しは数ミリ秒で戻ります
⚡ 依存関係ゼロ	純粋な Node（≥ 20）で、実行時の npm パッケージもシェルスクリプトもありません。すべてのプラットフォームで同じようにインストールでき、MIT ライセンスです

ハーネス単体と GraphyLoop 併用の比較

機能	ハーネス単体	+ GraphyLoop
エージェントの協働	分離されたセッション	共有メモリを使うスウォーム
オーケストレーション	手動	ワークフロー v3：8 ファイル以下ならインライン、コンテキストパック、凍結された契約、並列ウェーブ 1 回、25 エージェントのチーム
メモリ	セッション内のみ	永続的かつ検索可能で、再起動後も保持
マルチハーネス	1 つのツール、1 つのルールファイル	7 種類のハーネスで同じワークフロー
納品の規律	場当たり的	主張ではなく証拠を示し、証拠を優先するレポート
セットアップ	ツールごとにルールを手書き	npx graphyloop、Claude Code プラグイン、または MCP レジストリ
安全性	—	バックアップ優先の設定マージ、内容が一致するものだけをアンインストール時に削除

FAQ

GraphyLoop とは何ですか？

GraphyLoop は、AI コーディングエージェント向けの、1つのコマンドで使えるエージェント型ワークフローキットです。25エージェントのチーム、並列ウェーブ計画、永続メモリ、MCP サーバーを、すでに使用しているハーネスにインストールします。実行時の依存関係がゼロのオープンソース（MIT）です。

Workflow v3 では何が変わりましたか？

Workflow v3（12のルール）では、測定済みのインラインしきい値を最大8個の既知のファイルまで引き上げ（plan_feature の inlineThreshold: 8）、ドライバーが最大または最も結合度の高いスライスを担当する一方、約5分以上かかる独立したスライスが2つ以上ある場合にのみ処理を並列化します。また、ターン数を約20回に抑え（5ターン目までに最初の編集を実施）、目標とその証明を最初に明示すること、競合するリソース（worktree、port、DB）を分離すること、ポーリングではなくフォローアップをスケジュールすること、主張より証明を重視すること、影響範囲に応じてレビューすることについて、明確なルールを追加します。さらに、段階的開示、対照群と処置群によるルールのテスト、コンパクションに耐えるファイル永続化を扱う「ルールの信頼性を保つ」セクションを追加します。

GraphyLoop を Claude Code プラグインとしてインストールできますか？

はい。Claude Code で /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop を実行し、続けて /plugin install graphyloop@graphyloop を実行してください。このプラグイン（integrations/claude-code/）は、15個の /graphyloop:chadi-* コマンド、26個のエージェント、3つのコアスキル（graphyloop-workflow、graphyloop-waves、swarm-memory）、および graphyloop MCP サーバーをインストールします。ツールとエージェントの重複を避けるため、プラグインと npx graphyloop --harness claude のどちらか一方を使用し、両方は使用しないでください。

GraphyLoop は MCP Registry に登録されていますか？

はい。io.github.chadixearth/graphyloop として登録されており（定義は server.json）、npm パッケージ graphyloop を npx -y graphyloop mcp 経由で stdio を使って実行します。MCP Registry からサーバーを解決する任意の MCP クライアントは、この名前を指定してインストールできます。

GraphyLoop は Agent Skills 標準に準拠していますか？

はい。同梱されるすべてのスキルは SKILL.md マニフェストを含むディレクトリです。また、--harness codex と --harness cursor は、Codex と Cursor が読み込む、ツール間で共用されるユーザースキルディレクトリ ~/.agents/skills に、同梱の70個のスキルすべてをインストールします（GitHub Copilot／VS Code でも認識され、Gemini CLI ではエイリアスとして認識されます）。変更されていない同梱スキルは更新時に再適用され、編集したスキルは保持されます。また、アンインストール時には、このディレクトリを使用するほかの GraphyLoop ハーネス（codex、cursor）がインストールされたままでない場合に限り、変更されていないスキルを ~/.agents/skills から削除します。

GraphyLoop は Claude Code、Cursor、Gemini CLI で動作しますか？

はい。Claude Code では、~/.claude.json に MCP サーバーを登録し、26個のエージェントファイル、15個の /chadi-* スラッシュコマンド、スキル、ワークフロールールを ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md にインストールします（または Claude Code プラグインからインストールしてください。いずれか一方のみを使用し、両方は使用しないでください）。Cursor と Windsurf では、~/.cursor/mcp.json に MCP サーバーを追加し、同梱の70個のスキルを ~/.agents/skills/ にインストールします。Cursor は .cursor/rules/ にある通常の .md ファイルを無視し、グローバルなユーザールールは設定画面で管理するため、ルールファイルは書き込まれません。ワークフローは ~/.agents/skills/ の graphyloop-workflow スキルから読み込まれます（プロジェクトで workflow init を実行すると、<project>/AGENTS.md が書き込まれます）。Gemini CLI では、MCP サーバーを ~/.gemini/settings.json に追加し、コマンドを ~/.gemini/commands/ に TOML ファイルとしてインストールし、既存の GEMINI.md を上書きせずに、同梱のスキルを ~/.gemini/skills/ にインストールします（Codex／Cursor が存在する場合は ~/.agents/skills/ を再利用します）。注：2026年6月18日以降、Google は Gemini CLI での個人向け Google アカウントによるログインを提供していません（「This client is no longer supported for Gemini Code Assist for individuals」）。Gemini API キー、Vertex AI、または Code Assist Standard／Enterprise ライセンスでは引き続き動作します。一方、個人向けの Google の後継製品である Antigravity CLI（agy）は、まだサポートされていません。

ほかにどのハーネスがサポートされていますか？

全部で7つです。OpenCode、Claude Code、Codex、Cursor、DeepSeek Harness（dsh）、Oh My Pi（omp）、Gemini CLIです。Codexでは、GraphyLoopは~/.codex/config.tomlの[mcp_servers.graphyloop]、15個の/prompts:chadi-*プロンプト、AGENTS.md、および~/.agents/skills/内の70個の同梱スキルを設定します。MCPに対応しているほかのものでも、npx graphyloop mcpまたはMCP Registryのio.github.chadixearth/graphyloopから同じサーバーを利用できます。各ファイルの書き込み先については、docs/harnesses.mdをご覧ください。

GraphyLoopは無料ですか？

はい。MITライセンスで、無料で利用、フォーク、変更できます。すでにハーネスで利用しているモデルを使うため、GraphyLoop自体にサブスクリプション料金や利用料金はかかりません。

GraphyLoopにAPIキーは必要ですか？

いいえ。スウォーム、メモリ、MCPツールはAPIキーなしでローカルに動作します。任意で使用できるキーはDEEPSEEK_API_KEYのみです。これを設定するとエンジンがDeepSeekを直接呼び出せますが、必須ではありません。

単なるAGENTS.mdやCLAUDE.mdとはどう違いますか？

ルールファイルは、1つのツールが読み込む静的なテキストです。GraphyLoopは、MCPサーバーを介した稼働中のエンジン（永続メモリ、契約とコンテキストパックを書き出すウェーブプランナー、タスクとファイル所有権の追跡）と25エージェントのチームを追加し、1つではなく7つのハーネスに同じワークフローをインストールします。

GraphyLoopをアンインストールするにはどうすればよいですか？

npx graphyloop uninstallを実行してください。追加したMCPエントリと、配布時とバイト単位で同一のまま残っているエージェント、コマンド、スキル、ルールファイルを削除します。コアは、どのツールからも使われなくなった時点で~/.graphyloop/から削除されます。--harness <name>を指定すると、そのツールだけを削除し、ほかのツールは引き続き利用できます。~/.agents/skills/内の未変更のコピーは、それを使うCodex、Cursor、Gemini CLIのインストールが残っていない場合にのみ削除されます。編集したファイルとすべてのバックアップはそのまま残ります。

GraphyLoopはデータを外部に送信しますか？また、Windowsで動作しますか？

データを外部に送信することはありません。状態とメモリは<project>/.graphyloop/内のプレーンファイルで、MCPサーバーはstdio経由でローカルに動作し、保存された認証情報にはchmod 600が設定され、モデルに返されることはありません。Windows、macOS、Linuxで動作します。CIではNode 20、22、24上で3つすべてのOSをテストしており、Windowsではサーバーガードによってnpm run devがエージェントのセッションをハングさせないようにしています。

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MCP ツール

インストール後、MCP 対応のハーネスであれば次を呼び出せます。

ツール	目的
agent_spawn	スウォームエージェント（coder、tester、reviewer、architect、explorer、security、coordinator、frontend、data）を起動します
agent_list	スウォームエージェントの一覧を表示します
plan_feature	機能リクエストをウェーブ計画（契約 → 並列ビルダー → 統合 → 並列検証担当 → ゲート付きデプロイ）に変換します。レーンごとのファイル所有権、受け入れチェック、dependsOn も含みます
task_distribute	タスクをスウォーム全体に配分します。wave と dependsOn を考慮し、安全に並列実行できるタスクを dispatchNow、ブロックされているタスクを waitingOn とともに blocked で返します
task_record	タスクの結果を記録します（エージェントのメトリクスを更新し、その結果によって何のブロックが解除されたかを報告します）
swarm_state	スウォームのステータス、メモリ件数、ウェーブごとの実行可能／ブロック中のタスクを表示します
memory_store	メモリエントリ（decision、pattern、lesson、event、task）を保存します
memory_search	保存されたメモリをキーワード検索します。一致度と新しさを重視して順位付けし、任意で type フィルターを指定できます
memory_forget	ID でメモリを 1 件削除します。誤った教訓を永久に思い出す代わりに、修正できます
secrets_status	Supabase／Vercel の認証情報の準備状況をマスクして報告します。存在するキー、それぞれの取得元、不足しているものを確認できます。値は返しません
secrets_set	認証情報 1 件を <project>/.graphyloop/secrets.json に保存します（chmod 600、初回書き込み前に Git の追跡対象外に設定）
env_sync	保存済みの認証情報をフレームワークが読み込む環境ファイルに書き込み、公開キーのみに公開用エイリアスを追加し、値を含まない .env.example を更新して、.gitignore を保護します
preflight	db／deploy の準備状況を確認し、順序付きコマンド計画を提示します。ブロッカー、警告、破壊的な各手順のゲートを含みます。何も実行しません
skills_status	実際にインストールされているスキル（プロジェクト、OpenCode、Claude、~/.agents/skills、Oh My Pi、Gemini、dsh の各ルート）、存在するバンドル済みスキル、参照先が見つからないスキルを表示します。これにより、エージェントはスキルを偽るのではなく、不足を明示できます
shutdown	スウォームを正常に停止します

状態とパフォーマンスの詳細：docs/reference.md。接続はいつでも確認できます。

npx graphyloop doctor   # ends with GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK when every present harness is wired
claude mcp list         # look for: graphyloop ... √ Connected
codex mcp list          # look for: graphyloop ... enabled

スクワッド（25 エージェント）

役割	エージェント
指揮	agent-chadi — 5 ゲートのワークフローを実行するプライマリエージェント
探索	chadi-explorer · graphcrew-investigator
実装	chadi-backend · chadi-frontend · chadi-integrator · graphcrew-builder · graphcrew-fixer · chadi-refactor
検証	chadi-test · chadi-quality · chadi-reviewer · graphcrew-reviewer
セキュリティ	chadi-security
アーキテクチャと計画	chadi-architect · chadi-think · chadi-council
データと DevOps	chadi-data · chadi-devops
ドキュメントとメディア	chadi-docs · chadi-vision · story-video-automator
メモリとメタ	chadi-memory · chadi-agent-writer · chadi-performance

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CLI リファレンス

npx graphyloop                      # same as: install — wires every detected harness
npx graphyloop install [--harness opencode|claude|codex|cursor|dsh|omp|gemini|all]   # comma list ok: --harness claude,omp
                       [--force] [--skip-agents] [--skip-workflow]
                       [--no-config-merge] [--config-dir DIR] [--graphyloop-dir DIR]
npx graphyloop update [--check]     # refresh an existing install in place
npx graphyloop doctor               # per harness: present / wired / fix: — ends GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK
npx graphyloop status [--json]      # swarm status via the graphyloop engine
npx graphyloop uninstall            # remove only what graphyloop added
npx graphyloop mcp                  # run the MCP server directly (stdio)

フラグ	意味
--harness	opencode / claude / codex / cursor / dsh / omp / gemini / all、またはカンマ区切りのリスト — 既定では検出されたすべてのハーネス（新しいマシンでは7つすべて）
--home DIR	別のホームディレクトリにインストールします（テスト、コンテナ向け）。$DSH_HOME よりも優先されるため、サンドボックスでの実行から実際のハーネスのホームディレクトリにアクセスすることはありません
--force	既存の graphyloop ファイルを上書きします（以前のファイルは *.bak-<timestamp> としてバックアップされます）
--check	update 専用：バージョンやファイルの差異を報告し、書き込みを行わずに終了します。install にドライランはありません — install --check / --dry-run は終了コード1で終了します。プレビューには graphyloop doctor を使用してください
--skip-agents / --skip-workflow	エージェント／プロンプト、またはルールファイルをスキップします
--no-config-merge	opencode.json、.claude.json、config.toml、mcp.json、settings.json、cordis.patch.yml を変更しません

コマンドを指定せずに、--home、--harness、--force などのインストール用フラグだけを指定した場合はインストールが実行されます。ただし、それ以外のフラグ（--check、--dry-run、--json、--doctor のような誤入力）は unknown option … (no command given) と表示して終了コード1で終了し、何も書き込みません。コマンド名を指定してください（graphyloop doctor、graphyloop update --check）。明示的なコマンドとともに指定された不明なフラグは無視されます。

安全性の保証（すべてテストで確認済み）：

• 既存の設定キー（プラグインリスト、コマンド、MCP サーバー、default_agent、モデル）は上書きせず、正確に保持します。
• すべての書き込みの前に、タイムスタンプ付きのバックアップを作成します。
• 再実行しても常に安全です（冪等です）。
• アンインストールで削除されるのは、配布されたファイルとバイト単位で同一のファイルだけです。編集したファイルはそのまま残ります。
• 既存の Oh My Pi AGENTS.md または Gemini CLI GEMINI.md は、--force を指定しても保持されます。その場合、ワークフローは同梱の graphyloop-workflow スキルから読み込まれます。

アップデート

npx -y graphyloop@latest update           # refresh the install in place
npx graphyloop update --check             # report the drift, write nothing
npx graphyloop doctor                     # installed core version vs this package

update は、graphyloop がすでにインストールされているツールだけを更新します。まだ追加していないツールには変更を加えず、--harness <name> を指定するとツールを追加します。graphyloop が管理するファイルを上書きし（先にタイムスタンプ付きのバックアップを作成）、新しいモジュールが不足しているコアツリーを修復します。設定キー、独自のプラグイン、編集したファイルには手を加えません。--check は、何も変更せずに up-to-date / update-available / incomplete / not-installed を表示します（機械可読な結果には --json を追加してください）。正常に接続されているハーネスで graphyloop のツールが「存在しない」場合は、まず doctor を確認してください。

アンインストール

npx graphyloop uninstall                    # every tool
npx graphyloop uninstall --harness omp      # just one tool; the others keep working

インストールしたエージェント／プロンプト／コマンドと、追加した MCP エントリを削除します。設定キー、独自のファイル、すべてのバックアップは保持します。共有コア（~/.graphyloop/）は、それを使用する最後のツールがなくなると削除されます。

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その他のドキュメント

ドキュメント	内容
docs/harnesses.md	ハーネスごとのファイルの場所、次の手順、検証、dsh に関するメモ
docs/reference.md	MCP サーバーの内部仕様とベンチマーク、設定、スキル、トラブルシューティング、開発、リリース、全バージョン履歴
docs/SETUP-PROMPT.md	あらゆる AI ハーネスで使えるコピー＆ペースト用セットアッププロンプト
llms.txt	AI 回答エンジン向けの機械可読なサイト概要
CHANGELOG.md · CONTRIBUTING.md	リリースノート · コントリビュート方法

0.6.0 の新機能 — Workflow v3 と新しいチャネル： 12 ルールの Workflow v3（inlineThreshold: 8、ドライバーがスライスを担当し続ける間、独立したスライスが 2 つ以上ある場合のみ作業を振り分ける、約 20 ターンを目安に効率化する、競合するものを分離する、フォローアップをスケジュールする、主張ではなく証拠を示す、影響範囲に応じてレビューする、ルールを誠実に保つ）；Claude Code プラグインマーケットプレイス（ .claude-plugin/marketplace.json、integrations/claude-code/）；MCP Registry サーバー io.github.chadixearth/graphyloop（server.json）；および Agent Skills 標準（Codex と Cursor 向けの ~/.agents/skills）。リリースノートは CHANGELOG.md、バージョン履歴は docs/reference.md をご覧ください。

このプロジェクトの目的

GraphyLoop は、AI コーディングセッションの規律を保つために毎日使っていたエージェント、ルール、連携処理をまとめた個人的なセットアップとして始まりました。最初は OpenCode で使い、その後 Claude Code でも使うようになりました。ひとつのホームディレクトリに置かれ、マシンを替えるたびに手作業でコピーしていました。そこから外に出すつもりはありませんでした。

役に立つようになり、非公開にしておく理由がなくなりました。このリポジトリは、そのセットアップをパッケージ化したものです。手作業で組み直さなくても、ひとつのコマンドでどこにでもインストールできます。同じワークフロー、同じチーム、同じメモリーを、今度は共有できます。使う、フォークする、気に入った部分だけ取り入れるなど、自由に活用してください。Issue や PR も歓迎します。

サポート

リソース	リンク
ソースと Issue	github.com/chadixearth/graphyloop
ランディングページ	chadixearth.github.io/graphyloop
パッケージ	npmjs.com/package/graphyloop
セットアッププロンプト（あらゆる AI 向け）	docs/SETUP-PROMPT.md
インストール	npx graphyloop

ライセンス

MIT © 2026 Richard Legaspi (@chadixearth)