■ **概要** AI エージェント向けのフィードバックセンサーで、コード品質を自動スコア化し、改善サイクルを閉じるツール。 ■ **特徴・用途** - **スキャン→スコア→エージェント改善→再スコア** のループ自動化：プロンプトが良くても、エージェントは「何が品質ボトルネックか」を知らないまま停止する問題を解決。 - MCP 統合とルールエンジン により、業界・チーム固有の品質基準（テストカバレッジ、複雑度、セキュリティ等）を定義してスコアに反映可能。 - クロスプラットフォーム対応（Homebrew/curl/exe）で、既存エージェントワークフロー（Claude Code、Copilot等）への導入障壁が低い。 ■ **結論** 生成 AI エージェントの漸進的自動改善を実装するデファクトスタンダード候補。エージェント自体の能力向上ではなく「改善対象の見える化」に特化した設計が差別化ポイント。