振り返り 2026-07-14

4 つの AI と一緒に、many-ai-cli v0.5.0 を出した話

4 つの AI が机の上で協働している様子。温かなクリームとアンバー基調の柔らかな朝の光

朝、コーヒーをいれてから「v0.4.1 出したい」と入力しました。夕方には v0.5.0 の GitHub Release ページが 13 個のアセットで埋まっていました。あいだで動いていたのは、Claude・Codex・Grok・GitHub Actions CI の 4 種類の AI と自動化でした。監査 43/100 からの立て直し、Grok による独立検証、Validate CI が 3 回落ちた顛末までを 1 日の記録として残します。

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この記事のテーマ

「AI 同士で分業する」ことを、監査 → 実装委託 → 第三者検証 → CI という 4 段のパイプラインで実際にやってみました。役割を分けて重ねないこと、同じ AI に自己採点させないこと、CI はローカルで通ってからが本番、そういう気づきを 1 日の中で拾い上げた記録です。同時に v0.5.0 の目玉として、非エンジニアにも届く setup サブコマンド、環境診断の doctor、hard-block ガード付きの autoapproval エンジンを 3 つ挿絵つきで紹介しています。

記事全体の 1 日タイムライン: 監査 → codex 委託 → Grok 検証 → CI 3 回 → タグ push → 4 チャネル配信

この日入れた 3 つの目玉

many-ai-cli setup: Windows / macOS / Linux でデスクトップに起動用ショートカットを 1 発生成。ターミナルを開かない人にも届く導線
many-ai-cli doctor: Provider CLI / Port / Token / ACL / Ollama / Whisper / Tailscale / Logs の 8 項目を一気に見る環境診断
autoapproval policy engine: allow-list に hard-block ガードと simulation を組み合わせ、便利さと安全のバランスをとる

4 AI 協働の分業

このパイプラインは、事前に設計したものではなくその場で自然に組み上がりました。Claude が把握したことを md に書いて Codex に渡す、Codex が実装した結果を Grok に検証させる、GHA が最後にゲートを閉じる。同じ AI に自己採点させないだけで、見落としが目に見えて減りました。