Epic: AI-native build interface — make the build model and run results machine-readable
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- csharp
- 領域
- build-system, tooling
調査の方向性
まず Build.cs と、既存のプランリゾルバー、および issue に記載されている ExecutableTarget、Parameter、Host.WriteTargetOutcome、Host.WriteBuildOutcome の参照を読みます。次に、issue #642、#643、#644、#647、#646 を確認し、個別に追跡されている機能と依存関係を理解します。完了とは、マイルストーンのマシン可読モデル、実行サマリー、エフェクト、キャッシュ、MCP 作業が、#391、#104、#156 を重複させずに連携している状態です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Problem
Fallout already holds a complete model of a build in memory. The plan resolver walks the dependency graph, ExecutableTarget carries per-target status and tool requirements, and [Parameter] declares typed inputs with defaults. None of that is reachable as data.
Everything leaves the process as human-oriented console text through Host.WriteTargetOutcome and Host.WriteBuildOutcome. A caller that is a program rather than a person has to infer the build from Build.cs and guess at results by pattern-matching a large log. That is slow, expensive in tokens for an AI consumer, and easy to get confidently wrong — reporting "tests failed" when restore was what actually failed.
Outcome
A machine consumer can ask Fallout three questions and get answers as data:
- What can this build do?
- What would this run do?
- What did this run do?
Plus two capabilities that make automated use safe and fast enough to be worth having: declared target effects, and target-level caching.
Scope
| Capability | Issue |
|---|---|
Build model as data: describe --json, plan --json |
#642 |
| Durable run summary plus semantic exit codes | #643 |
| Declared target effects, gated at plan time | #644 |
| Content-addressed target caching | #647 |
| MCP server as a standalone product | #646 |
The MCP server is deliberately last. It is a thin layer over #642 (the build model as data) and #643 (the durable run summary), and building it first would mean screen-scraping the console output this milestone exists to replace.
Already tracked elsewhere
Structured console output is covered and is not re-filed here:
- #391 (Serilog event core, Spectre console frame, NDJSON machine path) — the streaming half, with a concrete task list
- #104 (AI-friendly terse and structured output modes) — the output-mode design and its open questions
- #156 (
IOutputSinkextension point) — the plugin extension point these land on
Notes
Every item in this milestone is a serialisation of, or a gate on, a model the engine already has. None of them needs a new execution engine. Dogfooding them also pressure-tests the IOutputSink and related extension points before the plugin SDK (milestone #7) makes those shapes public API.
- 主要言語
- C#
- スター
- 169
- フォーク
- 21
- 平均マージ
- 3日 7時間
- マージ済み PR（30日）
- 9
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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