AI-Native Infrastructure Builder / Developer
AIエージェント（LLM）が自律動作し、人間と共生してソフトウエアを構築する時代における、「Agent Experience (AX)」に最適化された安全で堅牢なAI専用インフラ・ツールチェインの開発を行っています。
プロンプトによる指示（賢さ）だけに頼る安全対策には限界があります。LLMの認知の弱点（コンテキスト崩壊、焦りによる自己破壊ループ、データと命令の混同）を、「檻（隔離サンドボックス）」と「プロキシ（ポインタ検索）」というインフラの境界で構造的にカバーする設計論を追求しています。
AIエージェントの能力を安全に200%引き出すための、自作MCPサーバーおよびサンドボックス基盤のポートフォリオです。
1. sunaba 🏜️
AIエージェント専用の強固な隔離サンドボックス ＆ 検証ゲートMCP
- 概要: AIエージェントが安全にコマンドを実行し、ファイルを編集するためのDockerコンテナ隔離スペース。
- コアバリュー: AIが提案するコード変更に対し、型チェック（mypy）、テスト（pytest）、静的解析（ruff）などの検証を完全にパスしない限りコード変更の提出を認めない「検証ゲート（Strict Submit）」をインフラ側で強制します。AIの自爆やバグ混入を物理的にブロックします。
- AX設計: AIのパニックループを止める「Undoタイムマシン（
undo_file_edit）」や、オフバイワンを許容するパッチ適用（git apply --recount）などを標準装備。
プロジェクトの「ファクト」と「意図」を繋ぐローカル3層RAG検索MCP
- 概要: AIエージェントがソースコードやドキュメント（What/How）だけでなく、過去の Issue や PR の議論ログ（Why）を横断的かつ超高速に探索するためのローカル検索サーバー。
- コアバリュー: ファイルを丸ごとLLMに読ませてコンテキストを破壊するのを防ぐため、最小限の座標情報のみを返す**「Pointer-then-Fetch」**モデルを採用。
- アーキテクチャ: GitHub APIの中継プロキシではなく、ローカルの PostgreSQL（
pgvector+pgroonga）と Shallow Clone によるローカル3層データストアを構築し、爆速かつセキュア（完全オフライン）に機能します。
3. shiori-demo 📚
AIが「栞」を使って自律執筆した「AI失敗学コラム」デモギャラリーポータル
- 概要: Shiori の検索能力をフルに使い、AI自身が「自律動作中に直面したインシデント（CUDAの遅延、ハング、キャッシュの罠など）」をRAG探索しながら自律的にまとめ上げた43本の技術コラムアーカイブ。
- 実走検証: サイトの「About Shiori」タブでは、実際の
sunabaで起きたバグ（Issue #380/390）をもとに、AIエージェントがShioriからピンポイントで修正コードをFetchする協調プロセスをライブ体験できます。 - デモサイト: https://masuda-masuo.github.io/shiori-demo/
4. mcp-launcher 🚀
MCPサーバーの安全なオーケストレーション ＆ 認証隔離プロキシ
- 概要: 複数のMCPサーバーを立ち上げ、トークン供給やセキュリティ境界を自律制御するランチャシステム。GitHub Appの鍵情報を安全に隠蔽しつつ、コンテナ内のAIに必要な権限トークンを動的に供給します。
5. kusabi (楔) 🏜️
Fable ➔ DeepSeek ハイブリッドなAI自律開発オーケストレーション基盤
- 概要: AIエージェントが暴走や自己欺瞞（テスト結果の偽装や永久ループ）を起こすことなく、安全かつ超低コストで自律開発タスクを完遂するためのペア開発チェーン。
- コアバリュー: 実装担当の小型モデル（
DeepSeek Flash等）のコード変更に対し、別セッションの独立したレビューエージェントによる敵対レビューを自動ループさせ、テスト全緑になるまで自律的に再実装を往復させる「実装 ➔ レビュー ➔ 差し戻し」の自動化チェーン（chainコマンド）を構築します。 - 経済的打ち切り: テストが全緑（パス）であり、残った不具合が軽微であれば、ループをそこで打ち切って合格とし、残作業をフォローアップIssueの下書きとして自動で繰り延べる「経済的打ち切り規則（accept-with-followup）」を実装。AIがこの早期終了をサボるために悪用するのを防ぐ「3重の監査ゲート（独立レビュー・機械テストの絶対性・Issueの可視化）」をインフラ層で強制します。
- AX設計: AIがクラッシュやタイムアウトで死亡した際、直前ログから事故原因を自動調査する「自律サルベージ（salvage）」や、AIによる機密情報の詮索・勝手なGitコミットを物理的に封じる「安全ガードレール（task-guardrails.md）」を装備。
AIエージェント専用インフラ（AX設計）の開発から得られた生々しいバグと、その構造的解決策について技術記事を執筆しています。
- AI専用開発環境「sunaba」に学ぶ：LLMの編集ミスと焦りループを防ぐAIネイティブなツール設計
- Claude Code時代のAIエージェント専用「サンドボックス」設計論（sunabaの進化）
- AIが栞（Shiori）を使って書いた「AI失敗学」コラム43本と、実走デモサイトを公開しました
- GitHub: @masuda-masuo
- Zenn: masuo