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ローカル
memoire.cv開発ツール494 週間前に更新

memi について

Memi は、コーディングエージェント向けの読み取り専用デザインエンジニアリング監査・スキルレイヤーです。編集前にインターフェースのブリーフを提供し、決定的なチェックでアクセシビリティやデザインシステムのリスクを報告します。フロントエンド開発者や CI で界面チェックを行いたいチームに適しています。

主な機能

  1. 01リポジトリ内の既存 UI のマッピング
  2. 02ファイル単位のアクセシビリティ・デザインシステムリスクの検出
  3. 03正規化された finding ID と file:line の証拠
  4. 04マージ前に再実行できる決定的なチェック
  5. 05GitHub Actions のスターター設定

活用シーン

  1. 01UI 変更前に既存コンポーネントの情報をコーディングエージェントへ提供
  2. 02プルリクエストで新たに導入された問題のみをブロック
  3. 03モデル呼び出しなしでフロントエンドリポジトリを監査

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"sarveshsea-memi": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@memi-design/cli"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @memi-design/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@memi-design/cli2.7.4

ツール

50

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詳細

Memi — エージェント型 AI のためのデザインレイヤー。

npm version weekly npm downloads CI GitHub stars MIT license

Memi

エージェント型 AI のためのデザインレイヤー。

編集を始める前に、コーディングエージェントにインターフェースの概要を伝えましょう。Memi は、リポジトリ内にすでにある UI をマッピングし、ファイルの場所を特定できるアクセシビリティとデザインシステムのリスクを明らかにして、マージ前に再実行できる決定論的なチェックを提供します。まず CLI を使い、次に同じゲートをすべてのプルリクエストに追加しましょう。

Memi Studio は現在利用できます。Memi Canvas は現在開発中です。最初の監査にアカウント、API キー、Figma ファイル、グローバルインストール、デーモンは必要ありません。

次のインターフェースから始めましょう · Memi Studio を入手 · 調査結果を読む

クイックスタート:最初のインターフェースの問題を見つける

任意のフロントエンドリポジトリで、変更を加えない監査を 1 回実行します。アカウント、API キー、Figma ファイル、グローバルインストール、デーモンは必要ありません。

npx -y @memi-design/cli@latest diagnose . --json --no-write --fail-on none

結果には、正規化された検出事項 ID、信頼度、来歴、file:line 形式の証拠が含まれるため、エージェントは推測するのではなく、特定の検出事項に基づいて対応できます。

同じコンテキストをコーディングエージェントに渡します。

npx skills add memi-design/memi --skill audit-frontend-design

続けて、次のように依頼します。

編集する前に、このフロントエンドを監査してください。ユーザーにとって最も重要な 5 つの変更を優先し、既存のシステムを再利用して、パッチ適用後に結果を検証してください。

Memi がプロジェクトで実際のインターフェースの問題を見つけたら、検出事項を共有してください。実際の報告は、次に改善すべきことを判断するうえで最も役立つ情報です。

コストとオフラインでの利用

ローカルのソース診断では決定論的なルールを使用します。モデル呼び出し、API キー、モデル料金は不要です。指定したリポジトリをチェックし、エージェントが検証できる調査結果を返します。インストール、CPU 時間、CI ランナー、および選択したエージェントには、引き続きコストがかかります。公開済みの研究では、エンドツーエンドのコストまたはトークン削減の優位性は確立されていません。

まず診断を 1 回実行し、信頼度が最も高い指摘に対応してから、同じチェックを再実行してください。リポジトリ全体をモデルに送る代わりに、--agent-context を使って範囲を限定したファイルインデックスを取得できます。そのルーティングはヒューリスティックです。コンテキストが小さいからといって、タスクをより安価に成功できる証拠にはなりません。--files は Git を起動せずに報告対象の指摘を絞り込みますが、集計統計の取得のため、ツリーのスキャンは引き続き行います。

公開済みのベータ版: 2.8 のフロントエンドワークフローには、正確なバージョン 2.8.0-beta.2 をインストールしてください。安定版は引き続き 2.7.9 です。ベータ版は安定版リリースではありません。現在のリリース状況と既知の制限事項をご覧ください。

beta2 npm リリース記録には、公開されたソースと変更不可能な成果物の証拠が記載されています。beta1 npm リリース記録には、以前のリリースの履歴が保存されていますが、beta2 の検証にはなりません。2.8 のロック済みデフォルト設定と明示的な機能契約は、2.7.9 に遡及して適用されません。

npx -y @memi-design/[email protected] --version
npx -y @memi-design/[email protected] agent brief . --frontend --intent "Improve this interface" --json

ベータ版では、管理されたセキュリティレビュー、SwiftUI との同等性、および DesignWorkbench の完全な認証は、明示的に保留中とされています。安定版ではなく、雇用主の承認も受けていません。公開の来歴とプラットフォームの受領記録は、正確なリリース成果物に紐づいています。

ベータ版では、デフォルトでローカル診断によるプロジェクトファイルへの書き込みを防止し、有料の連携機能を任意とし、ネットワーク接続、サブプロセス、ソースレポートの永続化には明示的な許可を必要とします。npm のインストールにはレジストリへのアクセスが必要です。初回実行時にオフラインで利用できるという主張には、別途検証済みのバンドルが必要です。受け入れ台帳、既知の制限事項、リリースの実態をご覧ください。

2.8 のフロントエンドワークフロー: ベータ版では、リポジトリを考慮したフロントエンドブリーフ、ロックされた実用的な MCP ツール 4 つ、検証済みの Figma/Paper のエビデンス入力、および明示的なコンポーネント再利用の競合を提供します。実行可能なベータ版のコマンドについてはフロントエンドワークフローをご覧ください。残りのゲートについてはリリース計画をご覧ください。管理された独立セキュリティスキャン、および reviewed-candidate-audit と swiftui-rendered-rerun の受領記録は、安定版に向けて引き続き保留中です。Paper のピクセル同等性は評価されていません。インベントリに登録された CLI パス 158 件のうち、105 件は引き続き延期されています。広範な許可を与えても、これらは有効になりません。タスク全体のコストまたはトークン削減に関する主張は確立されていません。

2.8 がフロントエンドエージェントにもたらす変更
2.7.92.8 ベータ版
診断、エージェントブリーフ、トークンツール、Figma ブリッジ、スキルはすでに利用できました。agent brief --frontend では、実際のエクスポート、props、CSS/DTCG トークン、CSF ストーリーをまとめた 2~16 KiB の JSON レスポンスを取得できます。
ハーネスの設定では、幅広いツールカタログが公開されていました。ロックされた stdio は、ソケットもプロジェクトへの書き込みも使わずに起動し、許可を与えなくても 4 つの読み取りツールを利用できます。
デザインマッピングが古くなったり、ジェネレーターの警告が無視されたりすることがありました。明示的なマッピングは、現在のエクスポート、必須 props、トークン参照、任意のソースハッシュに照らして検証されます。マッピング済みとしてマークされたレジストリ仕様がある場合、重複生成はブロックされます。ホストエンベロープでは再利用のガイダンスが提供されます。
Paper 専用の連携機能はありませんでした。Codex では、同じ検証済みエンベロープを通じて Paper または Figma の選択したコンテキストを渡せます。追加のモデルセッションや同梱コネクターは不要です。
静的診断では、評価されていないカテゴリが合格として表示されることがありました。品質スコアの対象は評価済みのカテゴリのみです。カバレッジとスキャンの省略は別に示されます。実際に実行されるまでは、ブラウザー検証は未評価のままです。

実用上の利点は、ローカルで得られる証拠がより有用になり、失敗の兆候がより明確になることです。ブリーフによって、エージェントが既存コンポーネントを複製する前にそれを特定できます。診断では未確認のカテゴリと評価済みの所見を区別でき、diagnose --receipt-only ではソースレポートを永続化せずに、メタデータのみの結果を別途取得できます。また、回帰テストで、制限されたファイル読み取り、不正なイベント処理、失敗時の終了コードにおける候補の欠陥が見つかり、修正されました。これらの修正によって改善されるのは特定の動作であり、あらゆるデザインの品質、セキュリティ認証、タスクコストの低下を保証するものではありません。

ソース 2a6d0e44 時点で以前にパックされた結果は、その正確なバイト列に関する履歴上の証拠です。その後のランタイムの防御的な修正により、この成果物はリリース候補として置き換えられています。修正された各ソースチェックポイントは、個別のローカルパッケージとダイジェストによって検証されます。各結果のソース、成果物、適用範囲については、検証記録を参照してください。ローカル候補のレシートは元のバイト列に関する証拠であり、公開済みの npm レコードに代わるものではありません。

コードに関する正式な情報源は引き続きリポジトリです。Memi は証拠を提供し、Codex はプロジェクトの実際のチェックを編集・実行します。既存のカスタム CSS やコンポーネントシステムを shadcn に移行する必要はありません。このベータ版では、多くのレガシーなコマンドパスを意図的に対象外としています。現時点では、2.7 のすべてのワークフローにそのまま置き換えられるアップグレードではありません。

すべてのプルリクエストでチェックを実行する

examples/github-actions/memi-design.yml を .github/workflows/memi-design.yml としてリポジトリにコピーしてください。このスターターはレビュー済みの公開 Action のコミットに固定されており、レビュー担当者に次のものを提供します。

  • 新たに導入されたインターフェース上の負債がある場合にのみ失敗する PR チェック。
  • 人が読めるレポートを含む memi-design-health アーティファクト。
  • リポジトリで security-events: write が許可されている場合の SARIF アノテーション。

このワークフローに API キーや Memi シークレットは必要ありません。フォークからのプルリクエストでもチェックとレポートは実行されます。GitHub からその権限が付与されない場合、SARIF のアップロードは自動的にスキップされます。

手動で設定する場合は、GitHub Action ガイドで、すべての入力、出力、権限、証拠ファイルについて説明しています。

1 つの製品レイヤー、3 つのサーフェス

サーフェス内容状況
Memi CLIローカルリポジトリ、エージェント、CI 向けのインターフェースインテリジェンスと決定論的チェックです。提供中
Memi Studioプロジェクトのコンテキスト、エージェントのワークフロー、検証をまとめる macOS ワークベンチです。提供中
Memi Canvasデザインシステムのコンテキストと、管理されたエージェントの提案を扱うビジュアルワークスペースです。現在開発中

製品を見る

Memi StudioMemi Canvas — 開発中
プロジェクトワークスペース、プロンプト、インスペクターを表示する Memi Studio ワークベンチ。デザインシステム、提案の実行、検証状態を表示する Memi Canvas ワークスペースのプレビュー。
エージェントのプロンプト、プロジェクトメモリ、検証サーフェスを 1 つのワークベンチにまとめます。デザインシステムのコンテキストをプレビューし、提案を確認しながら、人間が介在できる状態を保ちます。このプレビューは開発中のビルドを表示するものであり、リリース済み製品の保証ではありません。

Memi がエージェントのワークフローに加えるもの

編集前編集中マージ前
コンポーネント、トークン、ルート、状態、アクセシビリティ上の不足を見つけます。維持すべきシステムを明記した、範囲を限定したブリーフをエージェントに提供します。決定論的チェックを再実行し、新たなインターフェース上の負債を CI で明らかにします。
ニーズまず使うもの
UI のリスクとプロダクトシステムのコンテキストを見つけるaudit-frontend-design
既存のコンポーネントやトークンに沿って変更を計画するremember-design-system
新たなインターフェース上の負債がプルリクエストに入り込まないようにするenforce-design-ci
Apple のネイティブインターフェースを構築して検証するbuild-swiftui-interface

shadcn registry および v0 design systems と互換性があります。

エビデンスの概要

V15 confirmatory audit は、公開された技術情報の開示であり、リーダーボードではありません。レシートの受け入れ、レンダリングされたデザインの品質、機能面での受け入れ、リソースに関する観測を分けて扱います。

測定記録正確な内容
36 / 36 件の凍結済みレシートを受け入れ事前登録されたすべてのエージェントセルに、監査可能なレシートがありました。これはレシートの受け入れを示すものであり、普遍的な性能を示すものではありません。
モデル評価によるマッチドペア 10 組を完了事前に指定されたスクリーニングを通過した、レンダリングされたデザイン品質の比較です。これはモデル評価によるエビデンスであり、独立した実務者レビューではありません。
Buzzr / Expo:平均 +1.4、Paraform / web:平均 −0.4対象範囲を限定した非劣性の判定基準を、両方の評価対象タスク群で通過しました。一般的な優位性を確立するものではありません。
0 / 21 件のタスク別リソース補正テストで棄却この調査では、速度、コスト、トークン使用量の優位性は確立されませんでした。

別途記録された過去のリリース: 2.7 候補版の記録では、2,187 / 2,187 件のテストに合格したと報告されています。これはリリースのエビデンスであり、V15 の一部ではなく、すべてのプロジェクトにメリットがあることを証明するものでもありません。

ベンチマークと論文

V15 ベンチマークのプレビュー:対象を限定した品質の非劣性が2つのタスクファミリーで確認されました。この研究は、一般的な優位性、速度、コストについて主張していません。

対象を限定した Buzzr と Paraform のタスクファミリーで、品質の非劣性が確認されました。全文では、除外項目、失敗した経路、制約事項を補完せずに報告しています。優位性、速度、金額の節約については主張していません。 会議論文形式の監査 PDFを読み、プロトコルと記録を確認するか、V17 の事前登録をご覧ください。

Memi InterfaceBench v1 は、5つの固定シードタスクを含む100件の対象タスク仕様であり、総合パフォーマンススコアではありません。過去の候補記録では、2,187/2,187件のテストと70.57%のステートメントカバレッジが報告されています。25%超という主張は、依然として未検証です。ベンチマーク契約とワークフローの証拠をご確認ください。

Memi DesignWorkBench v2 には300件のタスク契約があり、認定を主張する前に実務者による調整が必要です。

実際のワークフローに結び付くプロンプト

目標コピーして貼り付けるプロンプト対応するワークフロー
UI を変更する前にベースラインを確立する編集を始める前に、このフロントエンドを監査してください。 file:line の根拠が最も明確な5つの変更を優先してください。audit-frontend-design
根拠を対象を絞った計画にまとめる調査結果を、対象を絞った UI 変更計画にまとめてください。 編集前に既存のコンポーネントとトークンを再利用してください。remember-design-system
プルリクエストを保護するこのプルリクエストに決定論的なデザイン CI ゲートを設定してください。 新たに持ち込まれたインターフェースの負債のみを失敗とし、SARIF と HTML レポートを保存してください。enforce-design-ci

研究について、明確に

この研究は開示資料であり、製品のランキングではありません。機能、レンダリング品質、リソースに関する証拠を個別に扱い、結果が研究で裏付けられる以上のことを示さないようにしています。

統合方法を選ぶ

形式こちらから始める最適な用途
CLI を一度だけ実行npx -y @memi-design/[email protected] diagnose . --no-writeインストールせずに Memi を試す
グローバル CLInpm i -g @memi-design/cli日常的なローカル利用
エージェントスキルnpx skills add memi-design/memi --skill audit-frontend-designCodex、Claude Code、Cursor、および互換性のあるエージェント
GitHub Actionスターターワークフローをコピープルリクエストのデザイン CI
MCP サーバーmemi mcp start --no-figmaあらゆる MCP クライアント
Studiobrew install --cask memi-design/memi/memi-studio監督下での macOS ワークフロー
GitHub Action
name: design
on: [pull_request]

permissions:
  contents: read

jobs:
  memi:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      security-events: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@3d3c42e5aac5ba805825da76410c181273ba90b1 # v7.0.1
        with:
          fetch-depth: 0
      - uses: memi-design/memi@5fcbf39e1255af0c14c5a17ba6bde8cf1206e525 # v2.7.9
        with:
          version: "2.7.9"
          report: true
          upload-sarif: true

この Action は、コードスキャンの注釈、ステップの概要、memi-design-health アーティファクトを追加します。既存の負債をベースラインとして設定し、新たに持ち込まれた負債がある場合はゲートを失敗させることができます。

GitHub Action ガイド · CI レシピ · 現在のバージョン

エージェントと MCP のセットアップ
memi agent install codex --project .
memi agent install claude-code --project .
memi agent install cursor --project .
memi agent install grok-build --project .
{
  "mcpServers": {
    "memoire": {
      "command": "memi",
      "args": ["mcp", "start", "--no-figma"]
    }
  }
}

Codex プラグインマーケットプレイス:

codex plugin marketplace add memi-design/memi --ref main --sparse .agents/plugins --sparse plugins/memoire

エージェントスタックガイド · コピーして使えるレシピ · 完全なスキルルーター

信頼性と証拠

決定論的な初回監査では、ソースのアップロードもテレメトリーも不要です。連携を接続すると境界が広がるため、明示的なレビューが必要になります。Memi には npm のインストール時ライフサイクルスクリプトがなく、agent-kit の --dry-run --json を提供し、Action を不変の状態で固定しています。また、サードパーティとの境界を NOTICE に記載しています。

コミュニティ

コントリビューションを歓迎します。セットアップとプルリクエストの手引きについては、CONTRIBUTING.md をご覧ください。バグ報告や機能リクエストはイシューへ、質問や実際のプロジェクトに関する報告はディスカッションへお寄せください。

役立つコントリビューションには、再現可能な監査用フィクスチャ、フレームワークアダプター、スキルの改善、アクセシブルな UI の事例、モーションのチェック、および変更前後のレポートなどがあります。

ライセンス

Studio インターフェースの参照および適応されたコンポーネントには、Hermes WebUI と、warpui_core および warpui に関する MIT Warp UI フレームワークの境界が含まれます。Warp の AGPL 対象アプリケーションコードおよびクライアントコードは Memi にコピーされていません。

MIT。オプションのアダプターとサードパーティの完全な帰属表示については、NOTICE をご覧ください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。