英語の原文: https://argusic.com/subject/spec-kitty

spec-kitty

組織ガバナンスを備えた仕様駆動開発。仕様は AI エージェントに何を構築するかを指示し、憲章はその構築方法を管理します。Git ネイティブなミッション、強制可能なワークフロー、そして AI コーディングエージェントとハーネスにわたる一貫したエンジニアリング標準。

動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 614c52cb382d

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agentic coding、ai agents、ai coding workflow、ai development dashboard、ai progress tracking、ai workflow、claude code、code workflow.

spec-kitty は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 0.2 分でインストールし、1 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

Spec Kitty CLI 3.2.7rc1 installed in venv at /work/repo/.venv, all major test suites pass with 1903+ tests passing and 0 failures, spec-kitty init creates a working project with Codex agent integration.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
100 / 100
検証した実行のコスト
0.37 USD (実測)
記録された実行
2
最終テスト
スター
1,713
フォーク
192
未解決の Issue
1,108
ウォッチャー
6
サイズ
270 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

spec-kitty のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • mypy not installed (test dependency gap)3.3 分
インストール時間
1 分未満
クリーンなマシンから完了まで
82 分
遭遇したエラーと修正したエラー
1 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
spec-kitty --version returned 'spec-kitty-cli version 3.2.7rc1'; spec-kitty init . --ai codex created project with config.yaml and 105 tool surfaces; spec-kitty config displayed project config; pytest tests/unit/ passed 449/449; pytest tests/specify_cli/lanes/ passed 131/131; pytest tests/specify_cli/status/ passed 475/475; cumulative test count ~1903 passed, 0 failures
使用したモデルのトークン
264,140
テストした正確なコミット
614c52cb382d
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

**Launch**: CLI works (`spec-kitty --version` → 3.2.7rc1). `spec-kitty init` creates a full project…
**Tests**: 1903+ tests verified passing across all major test areas (unit, lanes, status, charter, …
The only issue I encountered was needing to install `mypy` (not in the test dependencies but requir…
2026-09-18T11:38:03.865481Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0b…
2026-09-18T11:38:03.865527Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0b…
tokens used
264,140
I now have enough data to compile the final ARGUSIC result. Here's my assessment:
**Install**: Succeeded after creating a venv (system Python is externally-managed). Install took ~1…
**Launch**: CLI works (`spec-kitty --version` → 3.2.7rc1). `spec-kitty init` creates a full project…
**Tests**: 1903+ tests verified passing across all major test areas (unit, lanes, status, charter, …
The only issue I encountered was needing to install `mypy` (not in the test dependencies but requir…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 0.2 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 25 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
  • 1 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
  • 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

Argusic がインストールして時間を計測した agentic-coding のプロジェクト 26 件のうち、spec-kitty は実行状態に達するまでの速さが 2 番目で、26 件中 19 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
  • 手早く評価したい場合: クローンから 0.2 分後には動作していました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner2/3動作した100.000.37
Argusic Runner1/3動作した100.000.33

トピック (出典: GitHub)

agentic-codingai-agentsai-coding-workflowai-development-dashboardai-progress-trackingai-workflowclaude-codecode-workflowcoding-agent-orchestrationcursor-agentdevelopment-kanbangemini-cligithub-copilotkanban-workflowmulti-agent-supportspec-driven-developmentspec-workflow-automationstructured-developmentvibe-codingwindsurf

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/spec-kitty.svg)](https://argusic.com/subject/spec-kitty)

質問

spec-kitty は動作しますか?
はい。spec-kitty は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 0 分でインストールして起動し、途中で 1 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は spec-kitty をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 614c52cb382d に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
spec-kitty のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.37 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
spec-kitty のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 0.2 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
spec-kitty には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
spec-kitty のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 1 件の問題が発生しました。そのうち 1 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
spec-kitty は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した agentic-coding のプロジェクト 26 件のうち、spec-kitty は実行状態に達するまでの速さが 2 番目で、26 件中 19 件がそもそも実行状態に達しました。
spec-kitty の証拠はどこにありますか?
記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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