Aegis は何をしますか？
AIコーディングエージェントをアーキテクチャ認識型にします：ベースライン優先、エビデンス検証、ドリフトチェック、長時間タスクでも安全に。
概要
Aegisは、AIエージェントがコードを変更する際に、プロジェクトのアーキテクチャを常に意識させるための設計パターンです。以下の3つの原則を中心に構成されています。
ベースライン優先
エージェントはコード変更を始める前に、まず現在のアーキテクチャのベースライン（設計ドキュメント、モジュール構成、依存関係など）を確認します。これにより、変更が既存のアーキテクチャに適合しているかを事前に検証できます。
エビデンス検証
各コード変更は、ベースラインと照らし合わせてエビデンス（証拠）で検証されます。例えば、「この関数を追加しても、レイヤードアーキテクチャの依存ルールに違反しないか」といったチェックを自動的に行います。
ドリフトチェック
長時間にわたるタスクでは、当初の設計から徐々に逸脱（ドリフト）するリスクがあります。Aegisはタスクの進行中、定期的に現在のコードベースをベースラインと比較し、アーキテクチャドリフトを検出して警告します。
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex (GitHub Copilot)
- その他、AIエージェントフレームワーク
使い方
- プロジェクトのルートに
.aegis/ディレクトリを作成します。 .aegis/baseline.mdに現在のアーキテクチャの説明を記述します。.aegis/rules.mdcにアーキテクチャルール（例：依存関係の方向、命名規則など）を定義します。- エージェントにAegisをロードし、タスクを実行します。
スキルの詳細
SKILL.md の内容に基づき、Aegisは以下のようなシナリオで効果を発揮します：
- 大規模リファクタリング中のアーキテクチャ維持
- 新機能追加時の既存設計との整合性確保
- マルチステップタスクにおける進行中の変更の追跡
- チーム開発における一貫したアーキテクチャガバナンス