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sligter/codex-autoloop

長期的な自律開発ループを計画・実行します。明示的な安全レール、機械的検証、再開可能な状態、境界明確なタスクスコープを備えています。

codex-autoloop とは?

Codex AutoLoopは、Claude CodeやCodexなどのAIエージェント上で長時間かかる開発タスクを自律的に実行するための強力なスキルです。主な特徴として、gitとステートファイルを記憶として活用し、機械的検証を安全レールとして使用することで、中断可能かつ監査可能なワークフローを実現します。2つの動作モード(単一目標ループとCSV/plan駆動型)をサポートし、明確な停止条件(ゲート失敗、検証の揺らぎ、連続失敗など)を備えているため、開発者は最小限の監視でタスクを任せられます。ラウンドごとにコンテキストの再読み込み、アトミックな変更、検証、必要に応じたロールバックを繰り返すことで、まだ処理されていないチェックポイントから復元する機能も提供します。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
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ドキュメント

Codex AutoLoop

長期的な開発タスクを再開可能・監査可能・安全レール付き・必要に応じて停止するワークフローに変換します。

いつ使うか

以下のようなリクエストがあった場合に有効にします:

  • 「継続開発 / 自動ループ / バックグラウンド実行」
  • 「止めずに完了したら報告」
  • 「私は寝るので、あなたは続けて」
  • 「CSVタスクリストに従って進める」
  • 「plan.mdに従って進める」
  • 「Codex / Claude Codeに長時間自律的に反復させる」
  • 「牛馬モード」

ごく小さくて数分で完了するタスクの場合は、AutoLoopを無理に使わず、通常通り直接行う方が適切です。

核となる原則

メインループはシンプルです:

  1. まず現在のコンテキストを読み込む
  2. 境界が明確な小さなタスクまたは単一の仮説を1つ選ぶ
  3. 解釈可能なアトミックな変更を1回行う
  4. 機械的検証で結果を判断する
  5. 成功なら保持、失敗ならロールバック
  6. 状態と結果を書き込む
  7. 停止条件がトリガーされるまで続ける

gitとステートファイルを記憶として使い、verifyを安全レールとして使います。verifyを「真実そのもの」と見なさないでください。

2つの動作モード

モードA:単一目標ループ

目標が明確で指標も明確なタスクに適しています。例:

  • 特定ディレクトリ内の any を減らす
  • 特定のテスト群を全てグリーンにする
  • 特定のベンチマークを継続的に最適化する
  • 特定機能のカバレッジを向上させる

モードB:CSV / plan駆動型デリバリー

一連のバックログタスクがあり、以下が既に定義されている場合に適しています:

  • 優先順位
  • 依存関係
  • 受け入れ基準
  • verifyコマンド
  • 変更範囲

必要に応じて参照:

  • references/csv-template.md:タスク表の書き方
  • references/plan-template.md:planを機械実行可能な契約として書く方法

起動前チェック

以下の条件を満たしていない場合、長いループを開始しないでください:

  • リポジトリが既にgit管理下にある
  • baseline verifyコマンドが手動で一度実行・成功している
  • 変更を許可するパスが明確である
  • 絶対に変更してはいけないパスが明確である
  • state / resultsファイルが誤ってコミットされない
  • ユーザーが「自律的に進める / バックグラウンド実行 / 長時間実行」を明確に希望している

停止条件

デフォルトでは継続しますが、以下の状況では停止して報告する必要があります:

  1. ゲート失敗:フルゲート / レビューゲートが失敗した
  2. 要件の曖昧さ:複数の妥当なプロダクト選択肢が存在するが、plan/タスクに判断ルールが書かれていない
  3. 危険な操作:データベース削除、マイグレーション、認証情報処理、オンライン副作用、外部書き込み操作
  4. 検証の揺らぎ:verifyがもはや「タスク完了」を適切に表現できていない
  5. 連続失敗:複数回の破棄/クラッシュ後も新しい仮説が出てこない
  6. 範囲外の変更:変更内容がスコープを超えている
  7. 手動チェックポイント:ユーザーが先に確認したいと明示した

「決して邪魔しない」を盲信してはいけません。正しい原則は:

デフォルトでは自律的に進めるが、リスク、曖昧さ、範囲外の場合はすぐにエスカレーションする。

1ラウンドの実行プロトコル

各ラウンドで以下を実行します:

  1. 関連するスコープ内のファイル、最新の結果、最近のgit履歴を再読み込みする
  2. 1つのタスクまたは1つのアトミックな仮説のみを選択する
  3. 最小限の検証可能な変更を行う
  4. そのタスクに対応するverifyコマンドを実行する
  5. 成功:変更を保持し結果を記録する
  6. 失敗:クリーンにロールバックし失敗理由を記録する
  7. 停止条件がトリガーされたか確認する
  8. 次のラウンドに進む

実験や試行錯誤を重視するタスクは、一時的なブランチや独立したワークスペースで行い、メインブランチを実験のゴミ溜めにしないでください。

verifyの設計要件

良いverifyコマンドは以下を満たす必要があります:

  • 機械的:可能な限り主観的判断に依存しない
  • 十分に速い:繰り返し実行に適している
  • 不正が困難:「指標の水増し」で騙されにくい
  • 受け入れに近い:実際の完了基準にできるだけ近い
  • 無人運用可能:unattendedで実行しても安全

verifyを設計または修正する際は以下を参照:

  • references/verify-scripts.md

git / ロールバックの原則

gitは記憶であり、万能の保険ではありません。

以下の方法を優先し、強引な歴史書き換えは避けてください:

  • スクラッチブランチ
  • worktree
  • リバース可能なコミット列
  • スコープ指定のrevert

2つのタスクが glob で重複していないように見えても、簡単に並列化しないでください。共有型、設定、ビルドプロセス、テストスナップショットがある場合、互いに干渉します。

OpenClaw / Codex 実戦アドバイス

セッション/サブエージェント/ACPハーネスをサポートする環境では:

  • 小さなタスク:現在のセッションで直接行う
  • 長いタスク:分離されたセッションで継続実行する
  • Codex / Claude Code / Geminiスタイルの実行を明示的に要求する:対応するハーネス/永続スレッドを使う
  • 高頻度でポーリングしない。チェックポイントと完了時のコールバックに頼る
  • stateから復元を優先し、中断のたびに再計画しない

必要に応じて参照:

  • references/openclaw-execution.md:OpenClaw / managed sessionの推奨設定
  • references/python-launcher.md:ローカルDIYランチャーのリファレンス

推奨読書順序

とにかくまず動かしたい場合

  1. 本ファイル
  2. references/openclaw-execution.md
  3. references/verify-scripts.md

タスクリストでバッチ処理したい場合

  1. 本ファイル
  2. references/csv-template.md
  3. references/plan-template.md
  4. references/openclaw-execution.md

ランチャーを自分で改造したい場合

  1. 本ファイル
  2. references/python-launcher.md
  3. references/verify-scripts.md

最後に覚えておくこと

目標は「永遠に実行し続けること」ではありません。

目標は:

  • できるだけ babysit(監視)の手間を減らす
  • プロセスが追跡可能であること
  • 問題が発生したら復元可能であること
  • 止めるべき時に止めること
  • 最終結果が本当にデリバリー可能であること

Autonomous by default. Interruptible by design.

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