LoopHub - ローカルで動く GitHub で、AI と共同開発

AI との開発をチャット中心から Issue / PR 中心へ。ローカルで動く開発ツール「LoopHub」と、AI との共同開発の仕組みを紹介します。

Transcript

1. LoopHub ローカルで動く GitHub で、AI と共同開発 Jugyo 1
2. 誰？ Jugyo Twitter 本社で働いていたソフトウェア開発者 昨年日本へ帰国 → 福岡に移住 釣りが趣味 2
3. 問い AI コーディングエージェントと働き始めて、1、2年が経過した。 我々は最適なインターフェイス（開発環境）を手にしているだろうか？ 3
4. AI との開発 ターミナルや各社提供のデスクトップアプリがベース あらゆることがチャットで進む Workflow や Goal、Sub agent などを駆使すれば、複雑なタスクも組み立てられる しかし正直、使いこなすのは難しい そろそろ限界では？ 4
5. GitHub というインターフェイス Issue を起票 Pull Request を submit Pull Request を人間がレビュー approve され、マージされる 非常にシンプル。 これが10年近く機能してきた。 5
6. そこで、LoopHub を作った 6
7. LoopHub とは？ コーディングエージェントのインターフェイスとしての、ローカル GitHub。 人間が AI に依頼し Issue を起票する AI が Issue を読み、worktree で実装して PR を作成する 人間はチャットログではなく、diff と PR をレビューする diff へのコメントや修正指示も LoopHub を通して AI に届ける すべてが自分のマシン上で動く。リポジトリを外部サービスへ預ける必要はない。 7
8. 仕組み：3つのエージェント エージェント 役割 主な出力 Orchestrator 子の起動と状態の観測を担当 指示の実行 Execute Issue を読み、計画・実装・テストを行う開発者 commit、PR body、evidence Verify Execute とは別の fresh session で diff を独立検証 pass または review の findings これらを Herdr で動かしている 8
9. Execute / Verify のループ Execute は実装し、commit し、PR を更新する Verify は実装者の自己申告ではなく、issue と diff を読む Verify が修正を求めたら、findings をもとに Execute がコードを修正する Verify がパスするまで繰り返す 9
10. HITL の設計がキモ 10
13. しくみ Herdr でエージェントを管理 全ての操作が cli で行える SQLite 数種類のワーカープロセス バックグラウンドジョブ、git、コストなどの監視 13
14. 競合は Cloud Agent 14
15. その他 15
16. Agents & Models 16
17. コスト表示 17
18. Diff view 18
19. Diff comment 19
20. Agent からの返信 20
21. カスタム ワークフロー 21
22. 通知 22
23. HTML プレビュー 23
24. Themes 24
25. コスト分析 25
26. まとめ LoopHub は、AI 開発に Issue / PR の文脈を取り戻す AI との会話に追われず、開発の中心を 目的・差分・判断 に戻せる。 https://github.com/jugyo/loophub 26
27. まとめ2 27
28. なんでも自分で作れる時代！ 28