Sprint Coder

AIを使うから、AIチームを動かすへ。

Chat、コーディング、複数AIへの仕事の分担を、ひとつのTaskに。
Local-first desktop AI coding workspace for multi-agent software development.

公式サイト · ダウンロード · 3分で起動 · セキュリティ · FAQ · 設計資料

Sprint Coderとは

Sprint Coder（スプリントコーダー）は、AIコーディングアシスタント、マルチエージェント実行、ローカルの開発環境を一つにまとめる、local-firstなオープンソースのデスクトップアプリです。Codex CLI、Claude Code CLI、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、xAI、OllamaなどからTaskごとにモデルを選び、必要になった瞬間だけ、同じ会話をLeaderと複数WorkerのAI Teamへ切り替えられます。

Sprint Coder is an open-source, local-first desktop AI coding workspace that brings Codex CLI, Claude Code, Gemini, cloud APIs, local LLMs, and multi-agent software development into one Task.

Warning

現在はearly betaです。機能、データ形式、配布方法は今後変更される可能性があります。重要なリポジトリでは、差分と承認内容を確認しながら利用してください。

なぜSprint Coderなのか

AIモデルが増えても、開発が自動的に速くなるわけではありません。人が複数のチャットを開き、前提を説明し直し、結果を集めて整合性を確認している限り、ボトルネックは人のままです。

Sprint Coderは、一人のAIとの対話を入口に、仕事が大きくなったときだけ役割を持つAI Teamへ展開します。Leaderが調査・実装・レビューなどをWorkerへ分担し、進行と成果を同じTaskへ戻します。

経営・組織の課題	Sprint Coderが変えること
AI活用が個人のチャット技術に閉じる	Task、Team、実行履歴を共通の仕事単位にする
調査・実装・レビューが直列になる	Leaderが複数Workerへ役割分担し、並列化する
特定ベンダーへの依存が強くなる	CLI、公式API、OpenAI互換API、ローカルLLMを選べる
AIが何を実行したか追いにくい	ファイル差分、コマンド、承認、Workerの活動を画面に残す
機密性と利便性の判断が曖昧になる	Task単位のAccess設定とProvider選択で境界を明示する

一人で始め、Teamで加速する

1. Chat — 相談、設計、実装依頼を一人のAIから始める。
2. Workspace — ファイル編集、差分確認、コマンド実行を同じ画面で扱う。
3. Team — 仕事が大きくなったら、会話を維持したままLeaderとWorkerへ展開する。
4. Control — 進行、reasoning、context、承認待ち、Workerの成果を追跡する。
5. Resume — TaskとTeamの状態をローカルに保存し、再起動後も続きから再開する。

主な機能

• ChatからTeamへ — 1対1の会話を、同じTask・履歴のままLeaderと複数WorkerのTeamへ切り替えられます。
• Multi-agent orchestration — LeaderがWorkerの雇用、指示、停止、再開、成果統合を担当します。
• Model / ProviderをTaskごとに選択 — 組み込みCLI、公式API、OpenAI互換API、ローカルLLMを一つのモデルピッカーから利用できます。
• Local-firstな履歴 — Task、Message、Turn、Teamの状態を端末内へ保存します。
• Managed workspace tools — ファイル変更、差分、コマンド、承認履歴を画面で追跡します。
• Access control — 確認する / 自動 / フルアクセスを入口に、実行範囲をTask単位で制御します。
• Skill対応 — Sprint Coder内蔵SkillとSkill Creatorで作成したSkillをChatやTeamへ追加できます。Portable／Codex Native／Claude Nativeの互換性を確認し、未対応機能は黙って無視せず停止します。Codex実行では選択した管理コピーだけを隔離rootから渡し、隔離を確認できないCLIではTurnを開始しません。詳しくはSkillガイドを参照してください。

対応Runtime / Provider

種別	対応先
組み込みCLI	Codex CLI、Claude Code CLI
公式API	OpenAI、Anthropic、Google Gemini、xAI、OpenRouter
OpenAI互換API	Mistral、DeepSeek、Groq、Moonshot AI、MiniMax、Zhipu AI、NVIDIA NIM、Cloudflare Workers AI
ローカルLLM	Ollama、LM Studio、LocalAI
開発・評価	Mock Runtime

組み込みCLIは端末にインストール済みのCLIと認証を使います。外部APIは「設定 → モデルと接続」から追加・検証します。利用可能なmodel / tool capabilityは接続先によって異なり、外部APIには各Providerの料金が発生する場合があります。

3分で起動

必要なもの

• macOS、Windows、またはLinux
• Node.js 22 とnpm
• Git
• 実AIを使う場合は、認証済みのCodex CLI / Claude Code CLI、または対応ProviderのAPI key

ソースから起動

git clone https://github.com/Robbits-CO-LTD/sprint-coder.git
cd sprint-coder
nvm use
npm ci
npm start

nvmを使わない場合は、node --versionがv22.xであることを確認してください。Provider未設定でもMock Runtimeで基本操作を試せます。ビルド済みartifactが公開されている場合はGitHub Releasesから取得できます。

最初のTask

1. 「新規タスク」を作成する。
2. 必要に応じてProject / Workspaceを選択する。
3. Model、Effort、Accessを選ぶ。
4. メッセージを送り、ファイル変更やコマンドを確認する。
5. 並列化したくなったら「Team」を開き、Leaderへ目的を伝える。

Local-firstとセキュリティ

Local-firstは、Task履歴、設定、実行状態を端末内で管理するという意味です。クラウドProviderを選んだTurnでは、生成に必要なpromptやcontextが選択先へ送信されます。完全にオフラインで使う場合は、Mock RuntimeまたはローカルLLMを選択してください。

• API keyは送信後にRendererから消去し、Main processがElectron safeStorageで端末内へ保存します。
• Rendererはsandbox / context isolationを有効にし、Node.js APIを直接公開しません。
• Workspace操作とProviderへのegressは、Taskの権限設定と監査対象になります。
• Codex / Claude / APIのTool Useは共通Managed Harnessを通り、ファイル操作、command sandbox、承認、監査を同じ契約で扱います。
• OS sandbox probeに失敗した環境ではcommand toolを公開しません。

詳しい設計と確認項目はSecurity Checklistを参照してください。

技術アーキテクチャ

React Renderer
    │ typed IPC
Electron Main ── Task / Team / Permission / Audit
    │
Runtime Host ─── Codex CLI / Claude Code CLI / Provider APIs / Local LLM
    │
Managed Harness ─ File tools / Command sandbox / Approval
    │
Local Workspace + SQLite state

主な構成:

apps/desktop/       Electron Main / Preload / React Renderer / Runtime Host
packages/contracts/ IPC・永続化・Provider間で共有するschemaと型
packages/domain/    権限、Tool、Turnなどのpure domain logic
tests/e2e/          packaged appを対象にしたPlaywright E2E
docs/               プロダクト、設計、セキュリティ、計画
tasks/              実装計画と設計レビュー記録

診断ログ

起動失敗、Main processの未処理エラー、RendererやElectron子processの異常終了は、promptやresponse本文を含まないJSON Linesログへ記録します。

OS	保存先
macOS / Linux	~/.sprintcoder/logs/
Windows	%USERPROFILE%\.sprintcoder\logs\

.sprintcoder/logs/
├── system/system.jsonl
├── chat/<taskId>.jsonl
└── team/<teamId>.jsonl

各streamは5MBで1世代ローテーションします。prompt、response、Teamメッセージ本文、環境変数全体は診断ログへ保存しません。既知のcredential形式やsecret項目は保存前に秘匿化しますが、第三者へ共有する前には内容を確認してください。

開発

npm ci
npm start

コマンド	内容
npm run typecheck	全workspaceのTypeScriptを検査
npm run lint	ESLintを実行
npm run format:check	Prettierによる形式チェック
npm test	Vitestのunit / integration testを実行
npm run e2e	production packageを作成し、Playwright E2Eを実行
npm run test:provider-smoke	opt-inの実Provider smoke testを実行

E2Eはpackage作成とnative module検証を含みます。通常の変更では対象test、typecheck、lintから先に実行してください。CIはmacOS、Windows、Linuxで検証します。

作業中のデスクトップにウィンドウを表示せず開発版E2Eを実行する場合は、非表示モードを明示します。

SPRINT_CODER_E2E_MODE=dev SPRINT_CODER_E2E_HIDDEN=1 npm run e2e -- --grep-invert 'macOS window lifecycle'

このモードでは描画とDOM操作を維持し、起動・再表示によるウィンドウ表示を抑止します。macOSではアプリのactivationも禁止します。既存の開発用ウィンドウには適用しません。実ウィンドウの再表示を確認するmacOS window lifecycleは上記コマンドの対象外です。Computer Useによる実画面操作、OSのフォーカス挙動、可視ウィンドウの性能受入れは非表示E2Eでは証明できません。

Windowsインストーラーをローカルで作る

Node.js 22、Python 3、Visual Studio 2022 Build Tools（「C++によるデスクトップ開発」）、Inno Setup 6を用意し、PowerShellで実行します。

npm ci
node node_modules/electron/install.js
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File apps/desktop/scripts/ensure-inno-setup.ps1
npm run make:windows

ウィザード付きインストーラーはapps/desktop/out/make/squirrel.windows/x64/Sprint-Coder-Installer.exe、portable ZIPはapps/desktop/out/make/zip/win32/x64/へ出力されます。手元のbuildは未署名のため、Windowsから警告が表示される場合があります。正式配布の署名要件はrelease workflowと設計資料を確認してください。

配布状態

• stable / beta versionをSemVerで管理し、betaには-beta.Nを付けます。
• beta workflowはmacOSのDMG / 更新用ZIPとUbuntu portable ZIPを作り、GitHub prereleaseをDraftとして用意します。
• Windows installer / portable ZIP / Squirrel更新artifactはローカルでコード署名し、同じDraft Releaseへ添付します。
• macOS beta artifactは現時点ではad-hoc署名で、Apple notarizationには未対応です。
• 公開済みの配布物はGitHub Releasesで確認できます。

設計資料

• プロダクト・詳細設計書
• Team v2・Multi-Provider改訂計画
• 参照Agentアーキテクチャ分析
• Security Checklist
• アクセシビリティ監査
• 実装計画

よくある質問

Sprint Coderは何ができるアプリですか？

AIとのChat、ローカルWorkspaceのファイル編集とコマンド実行、差分・承認履歴の確認、複数AI Workerへの調査・実装・レビューの分担を、一つのTaskで扱えるAIコーディングデスクトップです。

Codex CLIやClaude Codeとの違いは何ですか？

Codex CLIやClaude Codeを置き換えるものではありません。既存のCLI認証を利用しながら、クラウドAPIやローカルLLMも同じ画面から選択し、共通のManaged Harness、Access設定、Task履歴、AI Teamへ接続します。

Google Geminiを使えますか？

はい。Google Gemini公式APIをProviderとして登録できます。OpenAI、Anthropic、xAI、OpenRouter、OpenAI互換API、Ollamaなどにも対応しています。利用可能なmodelとtool capabilityは接続先によって異なります。

無料で使えますか？

Sprint CoderのソースコードはMIT Licenseで公開されています。接続するクラウドProviderやモデルによっては、別途API利用料金が発生します。

コードや会話はローカルに保存されますか？

Task履歴、設定、実行状態は端末内に保存します。ただし、クラウドProviderを選んだTurnでは、生成に必要なpromptやcontextが選択先へ送信されます。完全にオフラインで使う場合はローカルLLMを選択してください。

どのOSで動作しますか？

macOS、Windows、Linuxを対象にしています。ソースからの起動手順は3分で起動、現在公開中のビルド済み配布物はGitHub Releasesで確認できます。

Contributing

Issue、改善提案、Pull Requestを歓迎します。大きな変更は、先にIssueで目的と範囲を共有してください。

License

MIT License

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One Task. One Team. Ship with control.
Sprint Coder — local-first multi-agent AI coding desktop app.
Developed, owned and managed by Robbits Inc.