Project-Team-Alpha: AI 開発チーム・フレームワーク

本プロジェクトは、独立した専門性を持つ複数の AI エージェント（シャイオス兄弟）が協調して動作する、ローカル完結型の自律開発チーム環境です。 OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude), Google (Gemini) のモデルを混在させて利用できるマルチモデル構成が特徴です。

1. チーム構成 (シャイオス兄弟)

プロジェクトの意思決定は長男の 太郎 が行い、内容に応じて弟たちにタスクを振り分けます。

メンバー	役割	推奨モデル	特徴
太郎 (Taro)	Architect / PM	Claude 3 Haiku / Sonnet	司令官。ゴール管理、設計、タスク分割。
次郎 (Jiro)	Reviewer	GPT-4o	ゲートキーパー。コードレビュー、セキュリティチェック。
三郎 (Saburo)	Senior Coder	Claude 3 Haiku / Sonnet	実装エース。強力なコーディング能力。
四郎 (Shiro)	Senior Coder	Gemini 2.0 Flash	アルゴリズム。高速処理と長文コンテキスト。
五郎 (Goro)	Junior Coder	GPT-4o-mini	スピード実装。ボイラープレート作成。
六郎 (Rokuro)	Tester	GPT-4o-mini	テスト専門。ユニットテスト作成と実行。
七郎 (Nanaro)	Designer	GPT-4o	Modern Frontend (Next.js / Svelte), UI/UX 設計。

2. セットアップ

# 仮想環境の作成
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 依存ライブラリのインストール
pip install -r requirements.txt

# .env の設定
cp .env.example .env
# OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, GOOGLE_API_KEY を設定してください

3. 使い方

CLI でチームを召喚

python3 main_orchestrator.py "指示を入力してください"

終了後、トークンコスト（メンバー別内訳）と会話ログが自動保存されます。

GUI でチームを管理

streamlit run src/manage_team.py

または、macOSの場合は ManageTeam.command をダブルクリックしてください。 ブラウザからメンバー構成や役割（プロンプト）、使用モデルを編集できます。

4. 特徴

• マルチモデル協調: OpenAI, Anthropic, Google のモデルを適材適所で使い分け、コストと性能を最適化します。
• ゴール管理: 最初の指示を「絶対的なゴール」として定義し、マネージャーが逸脱を防ぎます。
• コスト可視化: 会話終了時に、メンバー別・モデル別のトークン使用量と概算コスト（円換算）を表示します。
• 記憶の自動要約: 長期記憶（.memory/cumulative_knowledge.md）が肥大化すると、LLMが自動的に要約・圧縮します。

5. ディレクトリ構造

.
├── main_orchestrator.py   # エントリーポイント
├── ManageTeam.command     # GUI起動用ショートカット
├── src/
│   ├── agent_factory.py   # エージェント生成 (カスタムクライアント含む)
│   ├── anthropic_client.py # Claude用カスタムクライアント
│   ├── utils.py           # ユーティリティ (ログ, コスト, 記憶)
│   └── manage_team.py     # 管理GUI (Streamlit)
├── config/
│   └── staff_profiles.yaml # エージェント定義
├── .memory/
│   ├── cumulative_knowledge.md # 長期記憶
│   └── logs/              # 会話ログ
├── tests/                 # テストコード
├── requirements.txt
└── .env

6. エイリアスの設定 (推奨)

# zshrc や bashrc に追加
alias ai-team='~/project-team-alpha/ai-team.sh'

このスクリプトは実行時に自動的に以下のことを行います：

1. 仮想環境の存在確認（なければ作成）
2. 仮想環境の有効化
3. pip install -r requirements.txt による依存関係の同期
4. main_orchestrator.py の実行

7. リポジトリ運用メモ

• .env や .venv/ などのローカル生成物は Git 管理しません。
• .env.example をテンプレートとして利用し、実際のキーは各自の環境で設定してください。

8. テストとプロバイダー設定

異なるAIプロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google）の組み合わせや設定のテスト方法については、以下のガイドを参照してください。

• プロバイダー設定テストガイド (PROVIDER_TESTING_GUIDE.md)