Entire
課題
Claude Code、GPT-5.3-Codex、Cursor Composer等のAgentic Codingが急速に進化
ターミナルが開発の中心になりつつある
Spec駆動開発がコード生成の主流になりつつある
現在のソフトウェア開発ライフサイクルはクラウド以前に設計されたもの
Issueは人間の計画・追跡用で、機械可読なワークユニットではない
GitはAI時代に必要なものをバージョン管理するよう拡張されていない
プルリクエストは大規模モノレポにスケールしない
エージェントは集中型APIの容量とレートリミットで制限されている
Entireの3つのコンポーネント
Git互換データベース
コード、意図、制約、推論を単一のバージョン管理システムで統合
ユニバーサルセマンティック推論レイヤー
コンテキストグラフを通じてマルチエージェント連携を実現
AIネイティブなソフトウェア開発ライフサイクル
エージェントと人間の協働のためのSDLCを再発明
Entire CLI - Checkpoints機能
エージェントのコンテキストをGitのファーストクラスデータとして永続化
コミット時にセッション全体をキャプチャ
トランスクリプト、プロンプト、操作ファイル、トークン使用量、ツール呼び出し
entire/checkpoints/v1ブランチにメタデータをプッシュ
変更をdiffだけでなく、その推論まで追跡可能に
Checkpointsのメリット
追跡可能性: エージェント生成の変更の推論を確認
高速レビュー: diffだけでなく意図と制約をレビュー
ハンドオフの改善: プロンプトやセッションの再生なしに作業を再開
トークン浪費削減: 過去に修正したミスを繰り返さない
マルチセッション・エージェント対応
活用
Claude Code を Deep Research の用途で使うための工夫
リサーチ結果について、リサーチ内容を更新するときなど稀に「どのような入力（プロンプト）によってこのリサーチが出力されたのか」という観点も含めて反芻したくなることがあります。