Show HN: Mindlas – 悪いコードが投入される前にコーディングエージェントの逸脱を捉える

Mindlas（Mind-Atlas）は、AIコーディングエージェントが長時間のセッションで徐々にパフォーマンスを低下させる問題を解決するためのオープンソースプロジェクトです。4つの決定論的ゲージを使用してセッションの状態をリアルタイムで監視し、コンテキスト劣化、未検証のコード変更、パッチの拡散、ツールの繰り返し失敗などが検出された場合にアラートを発し、具体的な修正を提供します。すべての分析はローカルで実行され、外部モデルやネットワーク呼び出しを必要としないため、データプライバシーが確保されます。

Mindlasのインストールは簡単で、リポジトリをクローンし、pip install -e . を実行するだけです。その後、mindlas status --demo で完全なフローを試せます。統合方法は2つあり、Claude Codeのプラグインとして使用するか、CLIコマンドでフックとステータスバーを直接インストールします。どちらの方法でも、セッションに8つのフックが注入され、イベントを記録してゲージを駆動します。

各ゲージは特定の劣化原因に対応し、関連する修正アクションを持ちます。例えば、コンテキストロット（Context Rot）ゲージは作業コンテキストの劣化を検出し、しきい値を超えるとコンテキスト修復（Context Repair）を提案します。この修復はイベント台帳からタスククリティカルな状態を再構築します。検証負債（Verification Debt）ゲージは未検証のコード変更を追跡し、検証ゲート（Verify Gate）が自動的にチェックを実行してスコアを更新します。変更ブラスト半径（Change Blast Radius）ゲージは変更の拡散範囲を評価し、パッチスプリッター（Patch Splitter）が大きなパッチを管理可能なバンドルに分割します。ツール失敗ループ（Tool Failure Loop）ゲージは繰り返し失敗するツール呼び出しを検出し、ループストップ（Loop Stop）がブレークポイントを記録して繰り返しを防ぎます。

Mindlasは、その設計が決定論的であることを強調しています。すべてのスコアはセッションイベント台帳の純粋関数であり、再現可能で低コストです。正しさを保証したり幻覚を防ぐことは主張せず、検証可能な検出と修正メカニズムを提供します。各修正の適用は前後の効果を記録し、エクスポート可能なスコアカードを生成して、開発者に透明な証拠を提供します。