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swe-af

APIを一度呼び出すだけで、複数のAIエージェントが連携して、ソフトウェアの要件定義から開発、リリースまでを自律的に実行してくれる、エンジニアリングチームの稼働を効率化するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Autonomous engineering team runtime — one API call spins up coordinated AI agents to scope, build, and ship software.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

APIを一度呼び出すだけで、複数のAIエージェントが連携して、ソフトウェアの要件定義から開発、リリースまでを自律的に実行してくれる、エンジニアリングチームの稼働を効率化するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o swe-af.zip https://jpskill.com/download/10064.zip && unzip -o swe-af.zip && rm swe-af.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/10064.zip -OutFile "$d\swe-af.zip"; Expand-Archive "$d\swe-af.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\swe-af.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して swe-af.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → swe-af フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

SWE-AF 利用ガイド

自律的なエンジニアリングチームのランタイム — 1つの API 呼び出しで、調整された AI エージェントを立ち上げ、ソフトウェアの範囲を決定し、構築し、出荷します。

機能

SWE-AF は、DAG 依存関係に基づいて並行して実行される AI エージェント(計画、コーディング、レビュー、QA、マージ、検証)の調整されたチームを作成します。依存関係のない Issue は同時に実行され、依存する Issue は順番に実行されます。

インストール

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

実行

ターミナル 1 — Control Plane:

af                  # AgentField をポート 8080 で起動します

ターミナル 2 — ノードの登録:

python -m swe_af    # swe-planner ノードを登録します

ビルドのトリガー

ローカルリポジトリを使用する場合:

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/execute/async/swe-planner.build \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "goal": "Add JWT auth to all API endpoints",
      "repo_path": "/path/to/your/repo",
      "config": {
        "runtime": "open_code",
        "models": {
          "default": "zai-coding-plan/glm-5"
        }
      }
    }
  }'

GitHub リポジトリを使用する場合 (クローン + ドラフト PR の作成):

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/execute/async/swe-planner.build \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "goal": "Add comprehensive test coverage",
      "repo_url": "https://github.com/user/my-project",
      "config": {
        "runtime": "open_code",
        "models": {
          "default": "zai-coding-plan/glm-5"
        }
      }
    }
  }'

設定

Key Values Description
runtime "claude_code", "open_code" 使用する AI バックエンド
models.default model ID string すべてのエージェントのデフォルトモデル
models.coder model ID string コーダーロールのオーバーライド
models.qa model ID string QA ロールのオーバーライド
repo_path local path ローカルワークスペース (新規または既存)
repo_url GitHub URL クローン + ドラフト PR ワークフロー

ロール固有のモデルオーバーライド

{
  "config": {
    "runtime": "open_code",
    "models": {
      "default": "zai-coding-plan/glm-5",
      "coder": "zai-coding-plan/glm-5",
      "qa": "zai-coding-plan/glm-5",
      "verifier": "zai-coding-plan/glm-5"
    }
  }
}

利用可能なロール: pm, architect, tech_lead, sprint_planner, coder, qa, code_reviewer, qa_synthesizer, replan, retry_advisor, issue_writer, issue_advisor, verifier, git, merger, integration_tester

複数リポジトリのビルド

SWE-AF は、単一のビルドで複数のリポジトリにわたる連携作業をサポートします。config.repos をリポジトリオブジェクトの配列として渡し、各オブジェクトには repo_url (または repo_path) と role が含まれます。単一リポジトリのビルドは下位互換性を維持します。最上位レベルで repo_url または repo_path を使用するだけです。

完全な例: プライマリアプリ + 依存関係

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/execute/async/swe-planner.build \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "goal": "Add JWT auth across API and shared-lib",
      "config": {
        "repos": [
          {
            "repo_url": "https://github.com/org/main-app",
            "role": "primary"
          },
          {
            "repo_url": "https://github.com/org/shared-lib",
            "role": "dependency"
          }
        ],
        "runtime": "claude_code",
        "models": {
          "default": "sonnet"
        }
      }
    }
  }'

リポジトリのロール:

  • primary: 構築されるメインアプリケーション。ここでの変更がビルドを推進します。失敗すると進行がブロックされます。
  • dependency: プライマリリポジトリをサポートするために変更される可能性のあるライブラリまたはサービス。失敗はキャプチャされますが、プライマリビルドの進行はブロックされません。

ユースケース

  • プライマリアプリ + 共有ライブラリ: Web アプリケーションとその共有ユーティリティ/SDK 間の変更を調整します。
  • モノレポのサブプロジェクト: モノレポ構造で複数のリポジトリを定義し、パッケージ間の変更を調整します。
  • マイクロサービス: 機能が API サービスとワーカーサービスにまたがる場合、ロールを定義して相互依存関係を管理します。

open_code ランタイムの要件

  1. opencode CLI がインストールされ、PATH に含まれていること
  2. モデルプロバイダーの認証情報が OpenCode で構成されていること (例: z.ai の場合は OPENAI_API_KEY)
  3. モデル ID の形式が OpenCode が想定するものと一致すること

モニタリング

# ビルドステータスの確認
curl http://localhost:8080/api/v1/executions/<execution_id>

成果物は以下に保存されます:

.artifacts/
├── plan/           # PRD, アーキテクチャ, Issue 仕様
├── execution/      # チェックポイント, Issue ごとのログ
└── verification/   # 受け入れ基準の結果

ビルドで何が起こるか

  1. 計画 — PM → Architect → Tech Lead → Sprint Planner (Issue DAG を生成)
  2. Issue 作成 — すべての Issue が並行して作成される
  3. 実行 — Issue はレベルごとに実行される (レベル内は並行)
    • 各 Issue: Coder → QA + Reviewer (並行) → Synthesizer
    • 失敗するとアドバイザーがトリガーされる (再試行/分割/債務付きで受け入れる/エスカレート)
  4. マージ — ブランチが統合ブランチにマージされる
  5. 統合テスト — マージされたコードに対するフルスイート
  6. 検証 — PRD に対して受け入れ基準がチェックされる

主要なエンドポイント

POST /api/v1/execute/async/swe-planner.build     # フルビルド
POST /api/v1/execute/async/swe-planner.plan      # 計画のみ
POST /api/v1/execute/async/swe-planner.execute   # 既存の計画を実行
POST /api/v1/execute/async/swe-planner.resume_build  # クラッシュ後の再開
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

SWE-AF Usage Guide

Autonomous engineering team runtime — one API call spins up coordinated AI agents to scope, build, and ship software.

What It Does

SWE-AF creates a coordinated team of AI agents (planning, coding, review, QA, merge, verification) that execute in parallel based on DAG dependencies. Issues with no dependencies run simultaneously; dependent issues run sequentially.

Installation

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

Running

Terminal 1 — Control Plane:

af                  # starts AgentField on port 8080

Terminal 2 — Register Node:

python -m swe_af    # registers the swe-planner node

Triggering a Build

With local repo:

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/execute/async/swe-planner.build \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "goal": "Add JWT auth to all API endpoints",
      "repo_path": "/path/to/your/repo",
      "config": {
        "runtime": "open_code",
        "models": {
          "default": "zai-coding-plan/glm-5"
        }
      }
    }
  }'

With GitHub repo (clones + creates draft PR):

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/execute/async/swe-planner.build \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "goal": "Add comprehensive test coverage",
      "repo_url": "https://github.com/user/my-project",
      "config": {
        "runtime": "open_code",
        "models": {
          "default": "zai-coding-plan/glm-5"
        }
      }
    }
  }'

Configuration

Key Values Description
runtime "claude_code", "open_code" AI backend to use
models.default model ID string Default model for all agents
models.coder model ID string Override for coder role
models.qa model ID string Override for QA role
repo_path local path Local workspace (new or existing)
repo_url GitHub URL Clone + draft PR workflow

Role-Specific Model Overrides

{
  "config": {
    "runtime": "open_code",
    "models": {
      "default": "zai-coding-plan/glm-5",
      "coder": "zai-coding-plan/glm-5",
      "qa": "zai-coding-plan/glm-5",
      "verifier": "zai-coding-plan/glm-5"
    }
  }
}

Available roles: pm, architect, tech_lead, sprint_planner, coder, qa, code_reviewer, qa_synthesizer, replan, retry_advisor, issue_writer, issue_advisor, verifier, git, merger, integration_tester

Multi-Repo Builds

SWE-AF supports coordinated work across multiple repositories in a single build. Pass config.repos as an array of repository objects, each with a repo_url (or repo_path) and a role. Single-repo builds remain backward compatible—just use repo_url or repo_path at the top level.

Complete Example: Primary App + Dependency

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/execute/async/swe-planner.build \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "goal": "Add JWT auth across API and shared-lib",
      "config": {
        "repos": [
          {
            "repo_url": "https://github.com/org/main-app",
            "role": "primary"
          },
          {
            "repo_url": "https://github.com/org/shared-lib",
            "role": "dependency"
          }
        ],
        "runtime": "claude_code",
        "models": {
          "default": "sonnet"
        }
      }
    }
  }'

Repository roles:

  • primary: The main application being built. Changes here drive the build; failures block progress.
  • dependency: Libraries or services that may be modified to support the primary repo. Failures are captured but don't block primary build progress.

Use Cases

  • Primary App + Shared Libraries: Coordinate changes between a web application and its shared utilities/SDK.
  • Monorepo Sub-Projects: Define multiple repos in a monorepo structure and orchestrate cross-package changes.
  • Microservices: When a feature spans an API service and a worker service, define roles to manage interdependencies.

Requirements for open_code Runtime

  1. opencode CLI installed and in PATH
  2. Model provider credentials configured in OpenCode (e.g., OPENAI_API_KEY for z.ai)
  3. Model ID format matches what OpenCode expects

Monitoring

# Check build status
curl http://localhost:8080/api/v1/executions/<execution_id>

Artifacts are saved to:

.artifacts/
├── plan/           # PRD, architecture, issue specs
├── execution/      # checkpoints, per-issue logs
└── verification/   # acceptance criteria results

What Happens in a Build

  1. Planning — PM → Architect → Tech Lead → Sprint Planner (generates issue DAG)
  2. Issue Writing — All issues written in parallel
  3. Execution — Issues run level-by-level (parallel within levels)
    • Each issue: Coder → QA + Reviewer (parallel) → Synthesizer
    • Failures trigger advisor (retry/split/accept with debt/escalate)
  4. Merge — Branches merged to integration branch
  5. Integration Test — Full suite on merged code
  6. Verification — Acceptance criteria checked against PRD

Key Endpoints

POST /api/v1/execute/async/swe-planner.build     # Full build
POST /api/v1/execute/async/swe-planner.plan      # Plan only
POST /api/v1/execute/async/swe-planner.execute   # Execute existing plan
POST /api/v1/execute/async/swe-planner.resume_build  # Resume after crash