AWR / WORK CONTINUES
0.5.1 リリース済みAI チームとともに、
複雑なプロジェクトをやり遂げる。
人と AI が協働するオープンソースのプロジェクトデリバリープラットフォーム。タスクに根拠を持たせ、引き継ぎを途切れさせず、すべてのデリバリーを追跡可能にします。
CLI / MCP を通じて、使い慣れた Agent を接続
GETTING STARTED
3 分でワークフローに組み込む。
Agent を乗り換える必要も、プロジェクトを移行する必要もありません。
使い慣れたインストール方法を選択
AWR をインストールして、現在のプロジェクトを引き継いでください：https://github.com/originoneai/awrこの文を使用中の Agent に送るだけで、インストールと接続を自動で完了します。
npm install -g @originoneai/agent-work-runtime@0.5.1python -m pip install agent-work-runtime==0.5.1awr と awr-mcp コマンドを提供
プラットフォームとインストール要件Node 22.14+ / Python 3.9+
この指示文を Agent に渡す
AWR で現在のプロジェクトを引き継いでください。まず目標・既存タスク・ソースを確認し、今回の作業・受け入れ条件・次のステップを登録してください。実際のプロジェクトディレクトリで実行。作業前に既存の状態を確認します。
一度設定すれば永続：Agent に長期記憶させる
今後すべてのタスク開発・協働を AWR で管理し、この点を最優先の指示ルールに書き込んでください。1 回の設定で済みます。Agent の種類ごと（Codex、Claude Code、Kimi など）に一度ずつ伝えれば長期有効です。
次のセッションに、引き継げる根拠を
AWR で現在の作業のチェックポイントを保存し、完了事項・未完事項・次のステップを記録してください。新しいセッションで継続する際は、ソースの変化とチェックポイントを先に確認してから現在のタスクを続けてください。ご自身のプロジェクトで実際に検証してください。公式サイトがプロジェクトに接続・変更することはありません。
セッション継続ワークフローのドキュメントAWR は私の代わりに Agent を実行しますか？
AWR はプロジェクトファクト・コンテキスト・依存関係・デリバリー記録を提供します。タスクの手配と実際の実行は人・Agent・ホストが担います。
新しいセッションが正しく引き継いだか、どう確認しますか？
新しいセッションに AWR の現在タスクと最新チェックポイントを読ませ、ソースの変化を確認し、完了内容・未完項目・次のステップを説明させてください。確認が正確なら実作業を続けます。
COLLABORATION
協働には、2 つの典型的な形があります。
同じプロジェクトファクトが、さまざまな分担の仕方を支えます。
最大タスクのコンテキスト入力量を削減
プロジェクトが記憶する
目標・決定・次のステップをセッションをまたいで保持。
根拠のある協働
タスク・責任・依存関係を明確に引き継ぐ。
投入を検証可能に
実際の証跡にもとづいて各ステップのコストを把握。
CLI / MCP リリース済み。チーム機能と高度な協働は能力範囲の説明をご覧ください。
