概要

AI生成コードは高速に機能を生み出す一方で、目に見えない負債（未使用のimport/exports、コピー＆ペーストされたロジック、壊れた／無効なテストなど）を蓄積しやすいという課題があります。本プロジェクト「AI Code Quality Framework」は、TypeScript/React環境における「AIによる高速開発」と「長期的な保守性」を両立させるための運用フレームワークです。BiomeやKnip、Stryker、Lefthookといった既存ツール群を組み合わせ、Claude Code用のフックやテンプレートを提供して、PR→CI→マージのワークフローで自動的に品質を担保します。テンプレートと実践的なポリシーを通じ、AI生成コードのデグレードを未然に防ぐことを狙いとしています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 6
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 6
• コミット数: 7
• ファイル数: 4
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• AI生成コードに特化した品質ガイドラインとテンプレート（TypeScript/React向け）
• Biome（フォーマッタ／リンタ）やKnip（未使用エクスポート検出）など既存ツールの組合せによる自動検査
• Strykerを用いたミューテーションテストでテストの実効性を担保
• LefthookおよびClaude Codeフックにより、AIエージェントの出力をCI／プリコミットでガード

技術的なポイント

AI生成コードの品質確保は単純なリンティングでは追いつかない問題が多く、ここで採用されているアプローチは複層的です。まずBiomeを導入することでコードスタイルと基本的な静的解析を統一し、AIが生成する雑多なフォーマットや不要な構文のばらつきを取り除きます。次にKnipのような未使用エクスポート検出ツールをCIに組み込み、AIがしばしば作りがちな「孤立した関数／コンポーネント」を自動で洗い出します。これにより未使用のコードが肥大化するのを防ぎます。

さらに重要なのがStrykerを使ったミューテーションテストです。AIはテストコードも自動生成しますが、「テストが本当に期待される振る舞いを検証しているか」を確かめるためには、テストの脆弱性を暴くミューテーション（コード改変）による検証が有効です。Strykerによりテストが「ノイズ」ではなく実際にバグを検出できるものかどうかを測定し、スコア低下時にはAI生成プロセスやテストテンプレートの見直しを促します。

運用面ではLefthookを用いたプリコミット／プリプッシュのガードが推奨されています。AIエージェントがコミットやPRを作る際に自動でフォーマット・静的解析・未使用検出を走らせ、CIに到達する前段階で不備を潰します。READMEの文脈通り、Claude Codeフックが直接ワークフローに組み込まれているため、AIエージェントとの連携が想定されており、ヒューマンレビューと自動検査を連携させる仕組みが整備されています。

テンプレート（templateディレクトリ）には、これらツールの設定例やCIステップ、ポリシー文書（FRAMEWORK.md）へのリンクが含まれているはずです。実運用では、各プロジェクトの規模やテストカバレッジに合わせてStrykerの閾値やKnipの除外設定、Biomeルールの厳しさを調整する必要があります。総じて、本フレームワークは「AIの高速性を活かしつつ、技術的負債を抑制するための実践的ツールチェーン」を提示している点が技術的ハイライトです。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• FRAMEWORK.md: file
• LICENSE: file
• README.md: file
• template: dir

まとめ

AI生成コードの高速開発と安全な保守を両立させる、実用的なフレームワーク。

リポジトリ情報：

• 名前: ai-code-quality-framework
• 説明: A battle-tested framework for building production-ready code with AI coding agents. TypeScript/React focused. Biome, Knip, Stryker, Lefthook, Claude Code hooks.
• スター数: 6
• 言語: null
• URL: https://github.com/0xUXDesign/ai-code-quality-framework
• オーナー: 0xUXDesign
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/132718879?v=4

READMEの抜粋：

AI Code Quality Framework

Production-quality AI-generated code without losing velocity.

I manage a team of 15+ engineers building a product that processes $100M+ daily volume. We use Claude Code for nearly everything. Six months in, I noticed a pattern: AI coding tools are incredibly fast, but they silently accumulate debt that kills you later — unused imports, orphan exports, copy-pasted logic, tests that can’t actually fail, and a codebase that grows 3x faster than it should.

The conv…