Rigour

🚀 Rigour

AIエージェントのガバナンス。1つのコマンドで、すべてのエージェントを管理します。

Rigourは、AIコーディングエージェントとコードベースの間に位置するセキュリティと品質管理のレイヤーです。AIによって生成されたコードのウイルス対策ソフトのようなもので、ローカルのインテリジェンスとクラウドベースの深層分析の両方を備えています。

他では管理されていない3つのことを管理します。

1. 入力内容 — DLP（データ損失防止）が、資格情報がエージェントに到達する前にそれらを遮断します。
2. 出力内容 — 品質ゲートが、幻想的なインポート、不安全なパターン、およびドリフトを検出します。
3. 永続化内容 — メモリ管理が、シークレットがエージェントのメモリに漏洩するのを防ぎます。

Claude Code、Cursor、Cline、Windsurf、およびGitHub Copilot と互換性があります。1つの rigour init コマンドですべてをセットアップします — フック、MCPツール、ルール、DLP、およびパターンインデックス。

🚀 クイックスタート

npx @rigour-labs/cli init

この1つのコマンドで以下のことが行われます。

• 自動検出されたプロジェクト設定で rigour.yml を作成します。
• 検出されたすべてのエージェントに対してリアルタイムフックをインストールします（ブロックモード）。
• エージェント協調型ガバナンス用にMCPサーバーを構成します。
• DLPを有効にします — 資格情報がエージェントに到達する前に遮断します。
• 即時の重複検出用のパターンインデックスを構築します。
• すべてがローカルファーストです。コードは決してあなたのマシンを離れません。

✨ 主な機能

しくみ

Rigourは 2層の監視モデル を使用しています。

第1層 — フック（自動、<100ms）：各ファイルの書き込み時に実行されるインラインチェックです。エージェントはこれらをバイパスすることができません。シークレット、幻想的なインポート、ファイルサイズの違反、およびコマンドインジェクションをリアルタイムで検出します。

第2層 — MCPツール（エージェント協調型）：エージェントは、重要なタイミングでRigourツールを呼び出すように指示されます — 開始前に rigour_recall、コード作成前に rigour_check_pattern、完了宣言前に rigour_check。ルールファイル（.cursor/rules/rigour.mdc、CLAUDE.md、.clinerules）がこのワークフローを強制します。

AIエージェントのDLP（データ損失防止）

すべてのAIエージェントには、入力前のフックがあり、29種類の資格情報パターン をリアルタイム（<50ms）でスキャンします：クラウドキー（AWS、GCP、Azure）、APIトークン（OpenAI、GitHub、Stripeなど）、秘密鍵（RSA、EC、ED25519）、データベースURL、JWTなど。Unicode正規化、エントロピー検出、およびJSON逆シリアル化スキャンによる回避防止機能も備えています。

品質ゲート（27以上の決定論的ゲート）

AIエージェントが間違えるものを検出する決定論的なPASS/FAILゲートです。

• 幻想的なインポート — 8つの言語に対応した言語認識型解決
• 幻想的なAPI — LLMが考えついた存在しない標準ライブラリ/フレームワークのメソッド
• 重複ドリフト — 3段階の検出：MD5完全一致 → AST Jaccard（tree-sitter） → セマンティック埋め込み（all-MiniLM-L6-v2）
• スタイルドリフト — プロジェクトのベースラインに対する命名規則の指紋化
• ロジックドリフト — 比較演算子、分岐数、戻り値の追跡
• セキュリティパターン — ハードコードされたシークレット、コマンドインジェクション、SQLインジェクション、XSS
• 依存関係の肥大化 — 未使用の依存関係、重い代替品（moment→dayjs）
• テスト品質 — 空のテスト、恒真命題のアサーション、モックの乱用

深層分析（ローカルRL + クラウド学習）

Rigourの深層分析は、「LLMにコードをレビューさせる」ではありません。モデルが真実によって制約される 3段階のパイプライン を実行します。

1. 事実抽出（決定論的） — AST解析、セマンティック埋め込み、スタイル指紋、ロジックベースライン、依存関係グラフ。LLMは関与しません。
2. LLM解釈 — モデルは構造化された事実（生のコードではない）を受け取ります。SOLID原則、デザインパターン、アーキテクチャに焦点を当てています。
3. 検証（決定論的） — すべてのLLMの発見は、ASTの事実と照合されます。幻想的な発見は破棄されます。

ローカルモード では、どのCPUでも実行できるGGUFサイドカーモデル（Qwen2.5-Coder）が提供されます — GPU不要、APIキー不要、データはあなたのマシンを離れません。Rigour Brain（SQLite）は、すべてのスキャンから学習します：パターンは繰り返し見られると強化され、存在しなくなると減衰し、高い強度でハードルールに昇格します。これが「ローカルRL」で、あなたのプロジェクト独自の学習型免疫システムです。

クラウドモード では、構造化された事実を選択したプロバイダー（Claude、OpenAI、Geminiなど）にBYOK（Bring Your Own Key）で送信して、より深い分析を行います。同じ3段階のパイプラインで、より強力なモデルを使用します。

rigour check --deep              # ローカルサイドカー（軽量、任意のCPU）
rigour check --deep --pro        # ローカルサイドカー（完全版、コード特化）
rigour check --deep --provider claude -k sk-ant-xxx  # クラウドBYOK

パターンインデックス

コードベース内のすべての関数、クラス、およびコンポーネントの事前構築されたインデックス（.rigour/patterns.json）。rigour_check_pattern MCPツールを介してO(1)の重複検出を可能にします — エージェントがすべてのファイルをスキャンしてトークンを無駄にする代わりに。

rigour index                     # パターンインデックスを構築/更新
rigour index --semantic          # セマンティック埋め込みを含める

メモリとスキルの管理

エージェントはネイティブのメモリファイル（.cursorrules、CLAUDE.md、.windsurf/memories/）に書き込みます。Rigourはこれらの書き込みをインターセプトし、エージェントに rigour_remember を使用するように強制します。ここでは、すべての値が永続化される前にDLPスキャンされます。リコールもゲートされます — DLPがインストールされる前に保存された資格情報は、読み取り時にブロックされます。

📦 インストール

# npx（最速）
npx @rigour-labs/cli --version

# Homebrew
brew tap rigour-labs/tap && brew install rigour

# グローバルnpm
npm install -g @rigour-labs/cli

💻 使用例

基本的な使用法

rigour init                          # 完全なセットアップ：設定、フック、MCP、DLP、パターンインデックス
rigour check                         # すべての品質ゲートを実行
rigour check --deep                  # + ローカルLLM深層分析
rigour check --deep --pro            # + 完全な深層モデル
rigour scan                          # ゼロコンフィグスキャン（rigour.yml不要）
rigour hooks init --tool cursor      # 特定のツール用のフックをインストール
rigour hooks check --files src/a.ts  # 高速ファイルチェック（<100ms）
rigour index                         # パターンインデックスを構築
rigour brain                         # ローカルメモリの状態を表示
rigour brain --compact               # 古いデータを削除し、ディスクを解放
rigour studio                        # ビジュアルダッシュボード
rigour doctor                        # インストールと準備状態を診断

高度な使用法

{
  "mcpServers": {
    "rigour": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@rigour-labs/mcp"]
    }
  }
}

主要なMCPツール：

CI

- run: npx @rigour-labs/cli check --ci

デモ

rigour demo                                              # フックとゲートを含むクイックデモ
rigour demo --cinematic                                  # 完全なデモ：フック、修正、キャッシュヒット
rigour demo --repo https://github.com/fastapi/fastapi    # 任意の公開リポジトリで実行

📚 ドキュメント

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📄 ライセンス

MIT © Rigour Labs