Epistemic Engine – AI生成コードを検証し、何が壊れるかを予測する

Epistemic Engine は、ソフトウェアに対する計算認識論を提供するツールです。コードベースを、コード自身が行う主張（「この関数は呼び出し元を認証する」、「この値は決してnullにならない」、「これは承認された暗号を使用する」など）のシステムとして読み取り、Git履歴から各主張の正当性を再構築し、その確信度の経時的変化を追跡します。

この基盤の上に、すぐに使える2つのツールが含まれています。ee guard はプリコミット/CI検証器で、安全でないまたは正当性のないコードをブロックします。AIが生成した変更のレビューに特に有効です。変更の信念を抽出しリスクの高いものをブロックするほか、OWASPスキャナや既知のCVEマッチングも行います。各発見には重大度、理由、具体的な修正方法、安定したフィンガープリントが付属します。インラインでの抑制、無効化ルール、ベースラインモードもサポートしており、既存のリポジトリへの段階的な導入が容易です。

ee predict-chain は、崩壊しつつある信念を予測します。エンジンは各信念の確信度の低下状況を把握しており、predict-chain はそれを将来に投影し、リスクのある信念ごとに因果連鎖、モンテカルロシミュレーションによる崩壊確率とカレンダーETA、修正案とROIを提供します。ee calibrate コマンドでリポジトリの履歴に対してバックテストを行い、予測の信頼性を評価します。モデルが推測より優れていない場合は、その旨を報告します。

また、ee dashboard でローカルオフラインのウェブUIを提供し、信念、予測、ガードの発見を閲覧できます。

ツールの特徴は決定論性です。同じ入力からはバイト単位で同一の出力が得られ、LLM、ネットワーク、時計に依存しません。結果は再現可能でCIで差分比較できます。不確実性に対して正直で、ゲートは点推定ではなくウィルソン信頼区間の下限で評価し、予測にはキャリブレーション判定が付き、コスト/ROIは仮定として表示されます。オフラインファーストで、明示的な ee sync 以外ではネットワークアクセスしません。

インストールは pip install epistemic-engine で、Python 3.10+が必要です。Apache-2.0ライセンス。1500以上のプロダクションファイルでテストされ、精度・再現率は1.0（95%信頼区間下限0.92）です。