Evidence Graph：AIエージェントが実装する仕様の型チェック

Evidence Graphは、AIコーディング時代のためのガードレールです。AIエージェント（Claude CodeやCodexなど）が自律的に動作する際、要件をスキップしても「完了」と報告することがあります。Evidence Graphは、設定されたすべての要件に対して、それを満たすコード、テスト、またはドキュメントからの明示的な確認を要求します。

各確認は、正確なターゲットを指名し、なぜ該当するのかを述べます。コンパイラはその理由が真実かどうかを判断しませんが、エージェントに具体的な主張を強制します。捏造された理由は、もはやもっともらしい差分の中に隠れることはできず、それが矛盾する宣言と証拠の隣に置かれます。

エージェントはまだ嘘をつくことができますが、省略によって嘘をつくことはできません。すべての設定された義務が説明されるか、ビルドが失敗します。選択されたエクスポートはすべて、テストによって名前で主張される必要があります。決定とコードは明示的に接続されたままです。「完了」はターゲットと理由を伴います。引用はそのターゲットよりも長く生き残ることはできません。

セットアップは簡単です。パッケージをインストールし、lint.config.tsでプラグインを設定します。例えば、Reactコンポーネントがdocs内の各H2およびH3セクションを引用することを要求する宣言を定義できます。違反はすべてのttscビルドで表面化し、型エラーと同じストリームで報告されるため、別のCIジョブは必要ありません。

Evidence Graphは複雑な宣言の構成をサポートしています。要件ドキュメントに基づく機能ドキュメント、機能ルールを実装するコンポーネント、それらを検証するテストなど、多層的な引用チェーンを作成できます。TypeScriptのシンボル、Markdownの見出し、SwaggerのAPI操作もサポートしています。

このツールは、AIエージェントによる仕様実装に前例のない透明性をもたらします。嘘をつくことを防ぐわけではありませんが、不誠実は明確で追跡可能な主張の形で現れなければならないことを保証し、コードの品質と保守性を大幅に向上させます。