Bug Hunt — Claude Code向け敵対的バグ検出スキル

AI/ML
Bug Hunt — Claude Code向け敵対的バグ検出スキル

Bug Hunt — Claude Code向け敵対的バグ検出スキル

Claude Code用の敵対的バグ検出スキル。3つの分離されたAIエージェント（Hunter、Skeptic、Referee）を使い、LLMの表現やコード生成で生じる実際のバグを発見・検証することを目的とするリポジトリ。対話的・競合的なプロンプト設計と検証ループで誤謬を突き、再現性の高い不具合報告を生成する実験的なツールキットです。

https://github.com/danpeg/bug-hunt

概要

Claude Code向けに設計された「敵対的バグ検出（adversarial bug finding）」スキル実験です。リポジトリは3つの役割に分かれたAIエージェント（Hunter: バグを見つけ提案、Skeptic: 提案を懐疑的に検証、Referee: 最終的に判定）を孤立させて並列・反芻する仕組みを提供します。これによりLLMが陥りやすい“追従（sycophancy）”や誤った自己擁護を突き、より高信頼性の不具合検知を狙います。実験的なプロンプト設計や検証ワークフローを通じて、実際に再現可能なバグレポートを生成することを目的としています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 53
  • フォーク数: 7
  • ウォッチャー数: 53
  • コミット数: 14
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 3エージェント構成（Hunter / Skeptic / Referee）による敵対的検証ループ。
  • Claude Codeとの連携を前提としたスキル実装（プロンプト中心の実験）。
  • 高信頼性なバグ確認プロセスを目指した検証／再現性チェック機能。
  • 軽量で実験的、プロンプト設計や評価方針の参照用として使える点。

技術的なポイント

本プロジェクトは主にプロンプト設計とエージェント間のワークフロー設計に重きを置いています。Hunterは与えられたコードや仕様から潜在的な脆弱性や誤りを見つけ出し、具体的な再現手順や最小限の入力ケースを提示します。Skepticはその提案を批判的に評価し、反例や境界ケース、再現不能ならその理由を突きます。Refereeは両者のやり取りを踏まえ、最終的に「実際にバグか否か」を判定し、必要に応じてテストケースやデモ実行の要求を出します。こうした分離は各エージェントが互いの出力に盲目的に従うこと（sycophancy）を防ぎ、より堅牢な判断を引き出すための設計思想に基づきます。実装面ではClaude Code APIを呼び出すためのラッパーやプロンプトテンプレート、ログ・証跡の収集が想定され、再現性を担保するために入出力シードや最小再現コードの生成を重視します。さらに、偽陽性を減らすために複数回の問合せや異なる温度設定での検証、あるいは簡易的な単体テストの自動生成を組み合わせることが効果的です。ただし、LLMベースの検出は確率的であり、完全な網羅や絶対的な信頼性は保証されないため、人間による最終確認やCIへの統合を推奨する点が重要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .github: dir — ワークフローやIssueテンプレートが含まれる可能性のあるディレクトリ。CIや貢献フローの設定を置く場所。
  • .gitignore: file — バイナリや秘密情報を無視するための設定ファイル。
  • CHANGELOG.md: file — 変更履歴。リリースや重要な更新の記録が期待される。
  • CODE_OF_CONDUCT.md: file — コミュニティ参加時の行動規範。
  • CONTRIBUTING.md: file — 貢献方法や開発フロー、コードスタイルに関するガイド。
  • README.md: file — プロジェクト概要、使い方、依存関係、実行例などの中心ドキュメント。
  • LICENSE: file — ライセンス情報（存在すれば利用条件を明記）。
  • 主要スクリプトやテンプレート（想定）: エージェントのプロンプトテンプレートや実験を起動するラッパーが含まれる。
  • …他 4 ファイル

（注：ファイル数はリポジトリのメタ情報に基づく一覧で、実際のファイル内容はREADMEや各ファイルを参照してください）

使いどころと運用上の注意

  • LLMを使ったコードレビューやセキュリティ診断の補助ツールとして有用。特に、モデルが抱える“同調”傾向を逆手に取ることで見落としがちな問題を表面化できる。
  • 実運用では、生成されたバグ報告をそのまま自動で適用せず、テスト・コードレビューを通した人間確認を必須とすること。確率的な誤検出や誤判定が起き得るため、CI連携やログ保存、証跡の提示が必須。
  • Claude Code依存のため、利用には対応するAPIアクセスやトークン、モデルバージョンの管理が必要。

まとめ

3エージェントによる敵対的検証で、LLM由来のバグ発見を高信頼で支援する実験的ツールキット。

リポジトリ情報：