REEL: 自動化Agentループの適切な名称

AIコード開発コミュニティでは、特定のパターンが広まっています。スペックを作成し、それぞれのタスクに対して新しいAIセッションを生成します。その進行検査が進捗をチェックし、コードベースは実装したコードを保有します。このパターンは効果的ですが、その名称はアニメのキャラクターから借用しています。 「Ralph Wiggumループ」は面白いかもしれませんが、設計文書には使用すべきものではありません。パターンは適切な名称を持ち替える必要があります——名詞、動詞、正式エイリクーロー（REEL）です。 REELとはReview Evaluation Engineering Loopを指し、これには次の5つの特徴が含まれます： 仕様を — 弔れの仕事定義 新しいタスクに対するパネル単体 — 毎タスクは異なるコンテキストウィンドウを持つ（以前の振幅がないように） 評価チェック — リンク全体に対して規定された検証（テスト、リンター、レビューなど） ディスクでの状態を記録すること（ファイルではなくメモリにはない） 完了のために繰り返す — 失敗したタスクは再度試行され、成功したタスクが次のタスクに事前準備の知識を引き継ぐ キーインサイト：コードベースはメモリとして機能し、コンテキストウィンドウはありません。各新しいタスクは現在のプログラムの状態を使用します」と記入されたコード自体のみは、状態を保存します。 REELはその特定の要素から変更されるため、長引くアジェンダセッションと根本的に異なります。時間経過やデgrationに伴うクーラー破棄や重大な忘却はありません。各タスクがクリーンで始められ、唯一の重要な文書が「コード」です。 ラベルは各アルファベットから作成されます。「レビュー評価工芸ループ」 — 「レビュー」というのは各タスクが審査を通る前に行われ、「評価」というのは結果に対する検査を指します。エンジニアリングの出力は産業ソフトウェアであり、単に生成されたソースコードです。「ループ」という名前は、ループが必要で、ステージが終了すると新しいステージが開始されると考えられます。 REELは一般的な文脈からの「レビュー」「評価」「工程」を指す動詞として使い始めます。 「リールターゲットの機能」は自然な英語であり、「持久力と引き続き努力のためのフィッシュング」に類似させることができます。これにより、特異的な特徴が理解されるだけでなく、REELと関連する言葉も作成できます。 Nounとして：「私がAUTHリファクタリング上のREELを実行しました」「完璧なコードとテストと審査された」です。それはリアルでなく、「実際のソフトウェア」と言われます。コードが自動生成から完全に生成へと変わるため、これが実際に存在します。 RAGと比較することです。「Retrieve Augmented Generation」という言葉は一般的には話されません。 あえていうなら「RAG」は一般的に使用される慣用語であるという認識があります。これに対し、REELは「短さ」「記憶性」「正確さのための」エイリクーローが作成されました。それらを必要としない説明では、名詞や文脈からその解釈を得ることができます。「リール」という言葉自体は意味を提供します。 ステップごとの流れ：仕様のディレクトリ ->タスクと依存関係と命名空間をパース ->事実検証の通過 で各選択されたタスクが対象タスクに移動し、それぞれが自身のガワブツを使用して開発を行ってから、それぞれがリファクタリングされた結果をブレンダー統合バック ->進行の記録を保存する前にステートの更新を行います ->進行の再作成のために最新の機能ブーツ状態（それまでにすべてのブレンダーを組み込まれた）から新しいブロウを作りますで、エラープレーストバックはバグパッチから REELには個々のタスクに対してガワブツが割り当てられ、各オーカージャンでは状態、進行状況とログが保存されると、作業を触れる前に統合に影響を与えません。 タスクは以下の3つのゲートを通過して完了します： 事実検証 — ユニットテストを通じて既存のコードに対する特定の規格」 リンカーゲート（新しいセッション）とレビュー・ゲート（エイリクーロッドによって使用される新しいセッション）がそれぞれ行われます。このステップを通過すると、タスクは完了とマークされ、次の作業ステップに進行します。 これらのすべてのタスクが通過しなかった場合、新しいブレンダーを生成し、その結果でタスクを再生できます。

There is a pattern spreading through the AI coding community. You write a spec, an outer loop spawns fresh AI sessions for each task, acceptance checks gate progress, and the codebase accumulates working code — all without a human in the loop. The pattern works. But it is stuck with a name borrowed from a cartoon character. The "Ralph Wiggum loop" is fun, but it does not belong in a design document. The pattern deserves a proper name — one that works as a verb, a noun, and a proper acronym. That name is REEL. REEL stands for Review Evaluated Engineering Loop. It describes any autonomous coding workflow with these five characteristics: Spec in — a structured specification defines the tasks Fresh session per task — each task gets a clean context window (no accumulated drift) Acceptance check — every task must pass a defined verification (tests, linters, reviews) State on disk — progress is tracked in files, not in memory Iterate until done — failed tasks are retried, passing tasks feed context to the next The key insight: the codebase is the memory, not the context window. Each fresh session reads the current state of the code, does its work, and writes results back to disk. The context window is disposable. The repo is permanent. This makes REELs fundamentally different from long-running agent sessions. There is no context window to exhaust, no degradation over time, no catastrophic forgetting. Each task starts clean and inherits progress through the only artifact that matters — the code itself. The acronym earns every letter. Review Evaluated Engineering Loop — "review" because every task is review-gated before it passes; "evaluated" because acceptance checks evaluate each result; "engineering" because the output is engineered software, not just generated code; "loop" because it iterates until the spec is satisfied. It works as a verb. "Reel in the feature" is natural English for persistent, iterative effort. You cast your line (write a spec), reel it in (iterate through tasks), and land the catch (working code). The fishing metaphor maps perfectly: patience, persistence, incremental progress. It works as a noun. "I ran a REEL on the auth refactor" — clean and unambiguous. It sounds like "real." The near-homophone is a feature, not an accident. When the REEL finishes, the spec becomes real. Working code, passing tests, reviewed and linted — real software, built autonomously. Compare to RAG. Nobody says "Retrieval-Augmented Generation" in conversation — they say RAG. The acronym is the term. REEL works the same way: short, memorable, and precise enough that the expansion only matters the first time you hear it. A REEL follows this flow: Spec directory (md/json/feature — any mix) | v Parse tasks + dependencies + namespaces | v Verification pass (run acceptance checks on existing code) | v For each eligible task: |-> Create git worktree (isolated branch per task) |-> Spawn fresh AI session (with progress context) |-> Execute task in worktree |-> Run acceptance check |-> Run lint gate (fresh session) |-> Run review gate (fresh session) |-> Merge worktree into feature branch |-> Record progress |-> Update state | v Next task (or retry on failure with fresh worktree) | v Advance spec to next pipeline stage Each task gets its own git worktree branched from the feature branch. The main worktree is the orchestration desk — state, progress, and logs live there, untouched by task work. When a task passes, its worktree merges back into the feature branch. When a task fails, the worktree is discarded and a fresh one is created for the retry, branched from the latest feature branch state (which includes all previously merged work). This eliminates an entire class of problems: cross-task file contamination, git add -A staging another task's files, and concurrent edits clobbering each other. Every task must pass three gates before it is marked as done: Acceptance check — the spec-defined verification command (tests, build, custom script) Lint gate — a fresh AI session runs language-specific linters on changed files Review gate — a fresh AI session runs a code review, blocking on Minor or higher severity findings Each gate runs in its own session with its own budget. The lint and review gates can be disabled with --no-lint and --no-review for speed. Per-task progress (pass/fail, attempt counts, errors) is tracked in .reel/state.json — spec files are never modified. You can abort at any time — SIGINT/SIGTERM traps save state — and resume exactly where you left off. When all tasks in a spec pass, the spec file advances to the next pipeline stage. After each task passes, a summary (description + files changed) is appended to .reel/progress.txt. Subsequent tasks receive this context in their prompt, preventing duplication across sessions without polluting the context window. Max iterations: 20 total iterations across all tasks (configurable) Per-task budget: $1.00 default spend cap per task Retry limit: 3 attempts per task before marking as failed Circuit breaker: 3 consecutive failures halt the entire run Lock file: prevents concurrent runs on the same spec Graceful abort: SIGINT/SIGTERM traps save state for resume REEL organizes specs into a pipeline. The filesystem is the board — a spec file's directory determines its stage: spec/ todo/ — Approved backlog, ready to work design/ — In design phase inflight/ — Being implemented (REEL core behavior) review/ — In review phase active/ — Done, actively enforced specification archived/ — Historical, out of flow When all tasks in a spec pass, REEL advances it to the next stage via git mv. The transition is atomic and auditable — it is just a commit. You can monitor the pipeline visually with /kanban, a terminal TUI that displays specs as cards across stage columns with live 2-second auto-refresh. A REEL is driven by structured specs in three formats — use whichever fits your workflow. Mix formats freely within the same pipeline directory. Gherkin (.feature files) — recommended for larger specs: Each Scenario becomes a task. Tag-based metadata provides stable IDs, dependencies, and acceptance overrides: Feature: Auth Refactor @id:a1b2c3d4 @acceptance:pytest tests/test_session.py Scenario: Extract session manager Given route handlers contain inline session logic When the session manager module is created Then all session operations are delegated to the new module @id:e5f6a7b8 @depends-on:a1b2c3d4 @acceptance:pytest tests/test_refresh.py Scenario: Add token refresh Given the session manager exists When a token expires during a request Then the token is refreshed automatically IDs are 8-character lowercase hex (truncated UUID v4) — globally unique and stable across refactors. Generate them with reel --generate-id [spec-dir], which scans existing IDs to prevent collisions. Feature files without @id: tags fall back to auto-generated sequential IDs. Markdown (heading-per-task): ## a1b2c3d4: Extract session manager Move session handling out of route handlers into a dedicated module. **Acceptance:** `pytest tests/test_session.py` ## e5f6a7b8: Add token refresh Implement automatic token refresh in the session manager. **Acceptance:** `pytest tests/test_refresh.py` **Depends on:** a1b2c3d4 JSON (structured): { "name": "Auth Refactor", "tasks": [ { "id": "a1b2c3d4", "description": "Extract session manager", "acceptance": "pytest tests/test_session.py" }, { "id": "e5f6a7b8", "description": "Add token refresh", "acceptance": "pytest tests/test_refresh.py", "depends_on": ["a1b2c3d4"] } ] } Automatic namespacing: In directory mode, each file's tasks are prefixed with the file stem to prevent ID collisions. spec/inflight/auth.md produces auth:a1b2c3d4, auth:e5f6a7b8. Within-file dependencies use bare IDs (auto-resolved); cross-file dependencies use qualified IDs like auth:a1b2c3d4. The claude-config project includes a working REEL implementation for Claude Code: /reel skill — state-aware launcher inside Claude Code (validates spec, shows dry-run, offers resume/restart/verify, invokes orchestrator) scripts/reel.py — Python 3.11+ orchestrator (stdlib only, no pip packages) that runs outside the AI coding tool, spawning fresh claude -p sessions per task /kanban skill — opens a terminal Kanban board (Textual TUI) for visual pipeline monitoring It is open source (MIT), works with Claude Code today, and installs in one command: sh -c "$(curl -fsSL https://gitlab.com/oldmission/claude-config/-/raw/main/install.sh)" Then run /reel init to scaffold a spec, edit it with your tasks, and run /reel spec/ to execute. (GitHub mirror) Geoffrey Huntley identified the autonomous agent loop pattern in mid-2025, demonstrating that writing structured specs and feeding them to fresh AI sessions produced better results than marathon single-session coding. The community adopted the pattern enthusiastically in late 2025, calling it the "Ralph Wiggum loop" — a pop-culture name that went viral but lacks technical precision. REEL provides a culturally agnostic, technically precise replacement. The pattern itself is tool-agnostic — it works with any AI coding CLI that supports non-interactive mode. Its name should be too. Install: sh -c "$(curl -fsSL https://gitlab.com/oldmission/claude-config/-/raw/main/install.sh)" Create tasks: /design Run: /reel Monitor: /kanban The pattern has earned a real name. Next time you describe it, try calling it a REEL — and see if the conversation gets a little clearer.