アーキテクチャの概要

Pathruleは、あなたとワークスペース、そしてあなたが動かすコーディングエージェントの間に位置するインテリジェンスレイヤーです。

この一文の各部分にはそれぞれ明確な意味があるので、順に見ていきます。あなたとエージェントの間というのは、Pathruleが保持するものの一部が、コードに関する事実ではなく、あなたが好む作業の進め方だからです。ワークスペースとエージェントの間というのは、残りが1つのリポジトリと、それを取り巻くチームが自らについて得た知見だからです。レイヤーというのは、どのエージェントの内部にもないからです。Claude CodeからCodexに切り替えて変わるのは実行する主体であり、把握されている内容は変わりません。

Pathruleではないもの：コーディングモデル、IDE、エージェントのランタイム。Pathruleがアプリケーションのコードを書くことはなく、コーディングエージェントはそれぞれのモデルプロバイダーをそのまま使います。

システムの全体像

        YOU                        YOUR TEAM
         |                             |
         v                             v
 USER INTELLIGENCE   WORKSPACE INTELLIGENCE   TEAM INTELLIGENCE
  (your machine)     (memories, rules,        (Pathrule Cloud,
                      skills, findings)        human-verified)
         \                   |                    /
          \                  v                   /
           +-------->  TASK-SCOPED DELIVERY  <--+
                             |
                             v
        Claude Code / Codex / Cursor / Copilot / Windsurf

複数のナレッジのソースが1か所に集まります。ある作業に対して、そのパスとそのプロンプトに関係する部分が選び出され、優先順位を付けられ、クライアントが対応している仕組みを通じてエージェントに配信されます。

基盤とクライアント

CLI、VS Code拡張機能、ローカルのMCPサーバーは、ユーザーがインストールするものです。それぞれの詳細はPathrule CLI、Pathrule for VS Code、Remote MCPで説明しています。

ライフサイクル

6つの段階があります。いずれも図の上だけのものではなく、製品の中で実際に確認できるものです。

観察。 作業からエビデンスが生まれます。人やエージェントが書くメモリ、ルール、スキル、エージェントがコードについて記録する知見、エージェントが記録するアクティビティ、そしてどのセッションに何を配信したかです。

理解。 PathruleのIntelligence Engineが、そのエビデンスが今後の作業にとって何を意味するかを導き出します。Pathrule Cloudでは、Team Intelligenceがチームのエビデンスを分析し、パターンの提案にまとめます。Apple Silicon搭載のMacでは、オプションのローカルモデルが、あなたが自分の作業の進め方について教えた内容を、あなた自身の言葉に基づいた構造化された好みに変換します。推論されたものは、人が承認するまで提案のままです。

コンパイル。 ナレッジは、各エージェントがすでに読み込んでいるファイル（対象となるパスに置かれたCLAUDE.mdやAGENTS.mdなど）と、フックが読み込むローカルのインデックスに書き出されます。詳しくはコンパイルを参照してください。

配信と強制。 タスクごとに、そのパスとプロンプトに該当するナレッジが選び出され、優先順位を付けられ、プロンプトごとの予算内で配信されます。収まらないものはタイトルで一覧表示されます。ルールには実行可能な制約を持たせることができ、人が承認すると、フックがこれに対応しているクライアントでは、ツール実行前のフックが該当する編集をブロックできます。文章で書かれた要件だけでは、ブロックするチェックは作られません。

検証。 Pathruleは、何を配信したか、そしてエージェントがその後どのエントリを読んだかを記録します。そのため、あるナレッジの効果を推測ではなく計測できます。

学習。 エージェントが実際に使ったものが、次回に何を提示するかの判断材料になります。古くなったナレッジには更新が必要だとフラグを立てられます。Cloudでは、チームのパターンが下書きから提案、検証済みへと進むか、却下または期限切れになり、エージェントに届くのは検証済みのものだけです。

同義語ではない用語

このドキュメント全体は、以下の用語を区別することを前提にしています。

• メモリは、記録されたものです。ある時点で書かれた、意思決定に関するメモなどです。
• ナレッジは、その記録が今後の作業にとって持つ意味と、それを裏付けるエビデンスです。
• Intelligenceは、どのナレッジがいつ重要になるかを判断する仕組みです。
• コンテキストは、1つのタスクに対する答えです。今、ここで何が重要かを示します。
• 知見は、エージェントがコードについて記録した結論です。助言として扱われ、配信のたびにコードと照合され、それ自体がルールになることはありません。
• 提案は、Pathruleやエージェントが推論したもので、まだ人が承認していないものです。信頼されません。
• 検証済みナレッジは、人が承認したものです。
• ルールは、人があるスコープに対して設定した制約です。その実行可能な形は、人が承認した後にのみ強制されます。
• 配信は、1つのタスクに対して実際にエージェントに届くものです。Agent IRで説明しています。

メモリは入力であり、コンテキストは出力です。どちらも製品そのものではありません。

次に読むもの

• Workspace Intelligence：スコープ、権威、ソース、ライフサイクル。
• User Intelligence：教えられる内容、管理できる範囲、そしてプロジェクトの要件が依然として優先される理由。
• プロジェクト学習：エージェントがコードから記録し、助言として共有される知見。
• ローカルモデル：オプションのオンデバイスモデル、その対応プラットフォームと用途。
• Knowledge IR：各ナレッジの種類と権威が、配信を経ても保たれる仕組み。
• コンパイル：Pathruleがエージェントの読み込むファイルに書き込む内容。
• Proposed Knowledge：信頼される前に人の確認を待つすべてのもの。
• Agent IR：1つのタスクに対してエージェントが受け取るもの。
• 安全性とフォールバック：確信が持てないときにPathruleがとる動作。

オープンなパッケージの境界

Pathrule CLIはApache-2.0のオープンソースで、npmで@pathrule/cliとして公開されています。github.com/pathruleの公開リポジトリには、Apache-2.0のCLI、core、patterns、benchmarksと、MITの以前のMCPサーバーが含まれます。

Pathrule Cloudと、抽出、学習、評価、選択、優先順位付け、モデル支援機能を含むIntelligence Engineはプロプライエタリです。このドキュメントでは、それらがどのように作られているかではなく、ユーザーにとって何をするかを説明しています。

詳しくはオープンソースのコアを参照してください。