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junhanliu-dev/espalier-engineering

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69 stars 品質 65 トレンド 28MIT

あなたのAIのコーダを訓練する ぶどうを訓練する — コードベースの実際のパターンを発見し、Claudeコードルール、スキル、エージェント、ホック、およびガイドされたパイプラインとしてそれらをエンコードして生成されたコードの土地を...

概要

エスプライヤーは、壁に沿って平らに成長するために果樹を訓練します - 剪定、ワイヤーで縛られた、生産的。 コードベースを読み、すでにパターンを発見し、機械強化ガードレールとしてエンコードします。 生成されたコードは、第5ではなく、最初の試みであなたの慣習に沿って成長します。 です。 リポジトリごとの1〜10〜15分のセットアップ、そしてすべての将来の変更が再利用されます。 人工知能のコーダは、その可塑性のコードを書いています。 彼らはすでに持っているヘルパーを発明し、使用しないライブラリを選択し、結果年前にレポが標準化した場所をスローします。 それはモデル知性の問題ではありません - それは問題です。 チームの Slack の履歴を読み込みません。 1。 — 並列スカウトエージェントは、コードを読み、誰も書いていない慣行を抽出します。 2. — プロジェクト毎の espalier/ ディレクトリとして: 常に読み込まれたルール, フェーズロードされたスキル, サブエージェントの定義, wiki, プログラマティック・ホック. 3.

概要(AI 翻訳)

エスプライヤーは、壁に沿って平らに成長するために果樹を訓練します - 剪定、ワイヤーで縛られた、生産的。 Espalier は、AI コーディングエージェントと同じです。 はコードベースを読み、すでにパターンを発見し、機械で強化されたガードレールとしてそれらをエンコードします。 生成されたコードは、最初の試みのyour条約に沿って成長します。

クイックスタート

です。 リポジトリごとの1〜10〜15分のセットアップ、そしてすべての将来の変更が再利用されます。

問題

AI のコーダは、doesn がコードベースに収まらないコードを書いています。 既に持っているヘルパーを発明し、使用しないライブラリを選択し、[[Result ]にリポを標準化した[throw]]を数年前に選択します。 これはモデルに依存しない問題ではありません。unwrittenルール問題です。 チームの Slack の履歴を読み込みません。

使い方

1.[/espalier-init 発見 — 並列スカウトエージェントは、コードを読み、誰も書いていない慣行を抽出します。 2。**これは、プロジェクトごとの[[espalier/]ディレクトリとして、それらを書き留めます。 常に読み込まれたルール、フェーズ・ロードされたスキル、サブ・エージェントの定義、wiki、およびプログラマティック・ホック。 3.

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

An espalier trains a fruit tree to grow flat along a wall — pruned, wired, productive. Espalier does the same for your AI coding agents: it reads your codebase, discovers the patterns already in it, and encodes them as machine-enforced guardrails. Generated code grows along your conventions on the first try, not the fifth.

Quick start

/plugin marketplace add Junhanliu-dev/espalier-engineering
/plugin install espalier-engineering@espalier-engineering
/espalier-init

That’s it. One ~10–15 minute setup per repo, then every future change reuses it.

The problem

AI coders write plausible code that doesn’t fit your codebase. They invent helpers you already have, pick libraries you don’t use, and throw where your repo standardised on Result years ago. It’s not a model-intelligence problem — it’s an unwritten rules problem. The model can’t read your team’s Slack history.

How it works

  1. /espalier-init discovers — parallel scout agents read your code and extract the conventions nobody wrote down.
  2. It writes them down — as a per-project espalier/ directory: always-loaded rules, phase-loaded skills, sub-agent definitions, a wiki, and programmatic hooks.
  3. Every change is gated — a coder agent writes, a separate reviewer agent (different tool set) checks against the same rules, and hooks block pushes that skip the gates.
  4. It stays honest — drift detection flags docs the code has outgrown; refreshes are gated, never silent.
espalier/
├── rules/        # always loaded: coding standards, security, production standards
├── skills/       # the pipelines: /espalier, /espalier-fix, /espalier-ask, …
├── agents/       # harness-coder / harness-reviewer / harness-security
├── wiki/         # architecture, data models, critical paths
├── hooks/        # programmatic gates: layer checks, pre-push, drift detect
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