Gentle-AIとは？
Gentle-AIは、Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Gemini CLI、Piなど、すでに使っているコーディングエージェントの設定を書き換える単一のGoバイナリです。ターミナルのインストーラーが使うエージェント、コンポーネント、ペルソナを尋ね、プロンプトファイル、skills、MCPサーバーの設定項目、権限ルール、フックを各エージェント固有の設定に書き込みます。エージェント自体をインストールすることはありません。
コンポーネントは、Engram（ローカルのSQLiteストアからMCP経由で提供される永続メモリ）、skillsライブラリ、ドキュメントサーバーのContext7、権限の拒否リスト、ペルソナ、プロバイダー切り替えのGGA、テーマです。その上に2つのワークフローがあります。Organic Driven Development（ODD）は小さな変更をインラインで済ませ、複数セッションにまたがる作業にだけ機能ドキュメントを書きます。Receipt-Driven Development（RDD）は完成した変更を凍結し、そのリスクで決まる深さでレビューします。Alan Buscaglia（Gentleman Programming）が保守しており、資金はGitHub Sponsorsとコンサルティングです。
Gentle-AIは使う価値があるか？
Gentle-AIはskillsパックというより設定マネージャーです。対応する各エージェントの設定の一部を引き受けて同期し続けます。それが有用さであり、同時に最大のリスクでもあります。GitHubのスターは約9,100、フォークは896で、2026年2月28日からv4.4.0が出た11月7日までに297のリリースを公開しました。1日1回を超えるペースです。
ワークフローは重い計画に反対の立場をとります。ODDはタスクの規模をファイル数ではなく、diffから再開できるかどうかで判断します。オーケストレーターがサブエージェントを起動するのは、探索、並列の書き手、コンテキストの予備、独立した検証者という4つの理由のいずれかを挙げられる場合だけです。プロジェクト自身のベンチマーク（各セル1回の実行）によると、3行のバグはルーティングでインライン処理されるようになって、335秒・$0.339から77秒・$0.105に下がりました。同じ資料は、大きなタスクが素のCodex CLIの6.1分に対して、依然17.5〜17.9分かかったことも認めています。以前の仕様駆動ワークフロー（SDD）はv4.0.0で廃止されたため、古いチュートリアルは今の内容と一致しません。
マシンに何を置くかは、はっきり列挙しておく価値があります。インストールスクリプトは、PATHのためにシェルの起動ファイルへ1行追加します。Engramは記憶をローカルのSQLiteに保存し、git用に.engram/フォルダーへ書き出したり、指定したEngram Cloudサーバーへ複製したりできます。GGAは2つ目のグローバルバイナリをインストールし、オプションのCodeGraphも独自のCLIをインストールします。Claude Codeには起動、レビュー、テレメトリー用のフックを追加します。インストール、同期、アップグレードのたびに、触れる設定を事前にスナップショットし、最新の5件のバックアップを残します。
権限コンポーネントは、穴を明示した実際の防御です。Claude Code、OpenCode、Kilo Codeで、エージェントによる~/.ssh、.envファイル、クラウドの認証情報、鍵ファイルの読み取りと編集を拒否し、OpenCodeではforce pushとホームディレクトリへの再帰的rmを阻止します。ドキュメントによると、bashやgrep経由で秘密情報を読むことは阻止されず、envやxargsのようなラッパーはワイルドカードのルールをすり抜けます。テレメトリーは既定で有効です。ランダムなインストールID、バージョン、OS、インストール済みエージェント、レビューのカウンターを1日に最大1回送信し、加えて対応エージェントのフックからモデル名とトークン数を送ります。DO_NOT_TRACK、GENTLE_AI_TELEMETRY=0、またはgentle-ai telemetry disableで無効にでき、初回の実行では何も送信されません。
1つのエージェントに入れる固定のskills手順であるSuperpowersと比べると、Gentle-AIは導入が重く、小さなタスクでは軽く済みます。チームが複数のエージェントを併用し、全員で1つのメモリと1つのレビュー基準を持ちたい場面で真価を発揮します。Claude Codeだけを使う人にとっては、引き継ぐには変化の多い設定が多すぎます。
真価を発揮する場面
1週間のうちにClaude Code、Codex、Cursorを切り替えて使うフリーランス開発者
セッションを再起動するたびに同じプロジェクトの決定事項を説明し直すのをやめたい
Engramを3つすべてにMCPサーバーとして接続するので、あるエージェントで保存した決定事項を他のエージェントから検索できます。記憶はローカルのSQLiteに残り、リポジトリに入れたい場合はengram syncで.engram/に書 き出します。モデル利用料以外の費用はかかりません。
開発者がそれぞれ自己流でプロンプトを書いている5人規模のスタートアップのテックリード
全開発者のエージェントに同じガードレールとレビューの深さを持たせたい
各開発者が同じプリセットでインストーラーを実行します。権限コンポーネントが~/.sshと.envファイルの読み取りを拒否し、RDDは変更ごとに4人のレビュアーを走らせる代わりにリスクに応じてレビューを調整します。リリースのペースを考えると、gentle-ai syncを頻繁に再実行することになります。
計画しすぎるエージェントで小さなバグを直しているバックエンドエンジニア
関数1つの修正を計画パイプラインなしで終わらせたい
ODDは理解済みで低リスクの作業を、最初に失敗するテストを1つ書いたうえでインラインで進めます。メンテナーのn=1ベンチマークでは、3行のバグが56ターンから10ターンに減っています。自分のコードベースでの測定値ではなく、目安として扱うべきです。
導入前に確認すること
- 導入
- macOSとLinuxではbrew installまたはcurlからbashに渡すスクリプト、Windowsでは Go 1.25.10以降でgo installを使います。gentle-aiを実行してエージェント、コンポーネント、ペルソナを選び、続けてgentle-ai doctorで読み取り専用の状態チェックを行います。リリースの署名は検証できます。
- 連携
- READMEは17の連携先を挙げており、Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Kilo Code、Gemini CLI、VS Code Copilot、Windsurf、Antigravity、Kiro、Qwen Code、Hermes、Pi（Gentle Shell経由）などが含まれます。エージェントのドキュメントにはGitHub Copilot CLIも載っています。Conductorは検出されますが、管理対象の書き込みは行われません。Context7とCodeGraphはMCPサーバーとして追加されます。
- データとプライバシー
- ホスト型サービスは不要です。メモリはローカルのSQLiteで、gitや自分で設定したEngram Cloudサーバーへの書き出しは任意です。匿名テレメトリーは既定で有効で、項目ごとに文書化されています。パス、リポジトリ名、プロンプト、コードは含みませんが、公開モデルIDとトークン数は含みます。GitHubにはセキュリティアドバイザリーの掲載はありません。
- 大規模利用時のコスト
- MITのもとで無料です。実際の費用はモデル利用料で、ルーティングのルールがその削減を図ります。加えて、リリースのたびに設定を再同期する手間がかかります。メンテナー はチーム導入向けのコンサルティングを提供していますが、価格は公開されていません。
- 制限
- 未解決のissueは366件です。機能はエージェントによって異なり、たとえばCursorとAntigravityには管理対象のレビューエージェントが入りません。ドキュメントはmainブランチに合わせて書かれ、移行の詳細が多く、権限ルールはシェルのラッパーや入れ子のシェルを解析できません。
良い点
- 1つのインストーラーで17のエージェントに同じメモリ、skills、レビュールールを設定できる
- 小さなタスクはサブエージェントや計画ドキュメントなしでインライン実行される
- 書き込みのたびに設定をスナップショットし、復元と読み取り専用のdoctorコマンドがある
- テレメトリーは項目ごとに文書化され、プレビューコマンドと複数の無効化手段がある
気になる点
- 約8か月で300近いリリースがあり、動作もファイル構成も変わり続けている
- テレメトリーとRDDレビューはどちらも既定で有効
- 権限の拒否リストは、bashやgrep経由での秘密情報 の読み取りを防がない
- 機能はエージェントごとに異なり、Piには別パッケージのGentle Shellが必要
おすすめの人
2つ以上のコーディングエージェントを使い、共有のプロジェクトメモリと全員共通のレビュー基準を求める開発者や小規模チームです。
Gentle-AIの代替
Gentle-AI：よくある質問
- Gentle-AIは使う価値があるか？
- 複数のコーディングエージェントを使う人のための、よく考えられ守りの堅い設定レイヤーですが、リリースの頻度と、最後まで読む人の少ないドキュメントが足を引っ張ります。 評価は5点満点中4.0点です。
- Gentle-AIの料金は？
- 無料のオープンソース（MIT）です。費用は、設定対象のエージェントが使うモデル利用料です。
- Gentle-AIの欠点は？
- 約8か月で300近いリリースがあり、動作もファイル構成も変わり続けている; テレメトリーとRDDレビューはどちらも既定で有効; 権限の拒否リストは、bashやgrep経由での秘密情報の読み取りを防がない; 機能はエージェントごとに異なり、Piには別パッケージのGentle Shellが必要.
- Gentle-AIは誰に向いているか？
- 2つ以上のコーディングエージェントを使い、共有のプロジェクトメモリと全員共通のレビュー基準を求める開発者や小規模チームです。
- チームや本番環境でGentle-AIを使うと費用はいくらか？
- MITのもとで無料です。実際の費用はモデル利用料で、ルーティングのルールがその削減を図ります。加えて、リリースのたびに設定を再同期する手間がかかります。メンテナーはチーム導入向けのコンサルティングを提供していますが、価格は公開されていません。
- Gentle-AIは企業データを扱っても安 全か？
- ホスト型サービスは不要です。メモリはローカルのSQLiteで、gitや自分で設定したEngram Cloudサーバーへの書き出しは任意です。匿名テレメトリーは既定で有効で、項目ごとに文書化されています。パス、リポジトリ名、プロンプト、コードは含みませんが、公開モデルIDとトークン数は含みます。GitHubにはセキュリティアドバイザリーの掲載はありません。
- Gentle-AIの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はSuperpowers, Everything Claude Code (ECC), BMAD Method, claude-mem 、 Spec Kitです。
回答確認日：2026年11月13日
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