ROACH PI – tiện ích mở rộng mã nguồn mở áp dụng kỷ luật kỹ thuật cho AI coding agent

GitHub: https://github.com/tmdgusya/roach-pi

---

Gần đây, sau khi mã nguồn Claude Code bị rò rỉ, việc người dùng hoàn toàn không thể biết những prompt nào được đưa vào bên trong AI coding agent và các hành vi nào đang diễn ra lại một lần nữa trở thành chủ đề được bàn tán

ROACH PI là phần mở rộng của coding agent pi (https://github.com/badlogic/pi-mono), là một dự án mã nguồn mở công khai toàn bộ prompt, định nghĩa agent, công cụ và event hook

Làm gì

AI coding agent vốn làm khá tốt việc viết mã, nhưng một cấu trúc trong đó nó làm việc không có kế hoạch và tự kiểm chứng đoạn mã do chính nó viết ra thì khó có thể tin cậy

ROACH PI giải quyết vấn đề này bằng điều phối đa tác tử

• Áp dụng vòng đời kỹ thuật phần mềm làm rõ → lập kế hoạch → thực thi → kiểm chứng → dọn dẹp cho AI agent
• Agent thực thi (Worker) và agent kiểm chứng (Validator) được tách thành các tiến trình riêng biệt, và bên kiểm chứng không thể thấy đầu ra của bên thực thi (cô lập thông tin)
• Bảo đảm chất lượng bằng vòng lặp Worker-Validator sẽ chạy lại khi kiểm chứng thất bại

Tính năng chính

• 12 agent chuyên biệt: khám phá, thực thi, lập kế hoạch, kiểm chứng, dọn dẹp mã + 5 reviewer độc lập (khả năng thực hiện, kiến trúc, rủi ro, phụ thuộc, giá trị người dùng)
• Ultraplan: sau khi 5 reviewer phân tích song song các tác vụ phức tạp, hệ thống sẽ phân rã chúng thành DAG phụ thuộc theo milestone
• Long Run: chia công việc quy mô lớn theo từng milestone để lặp lại lập kế hoạch - thực thi - kiểm chứng. Có thể tiếp tục dựa trên checkpoint ngay cả khi bị mất ngữ cảnh
• Guardrail hành vi: các quy tắc Karpathy (không ghi trước khi đọc, chỉ chỉnh sửa mang tính phẫu thuật), quy tắc Rob Pike (không tối ưu hóa khi chưa đo lường), debug có hệ thống (ưu tiên tái hiện trước) được tự động đưa vào agent
• AI Slop Cleaner: sau khi thực thi, tự động dọn dẹp các “mùi mã” đặc trưng của LLM qua 6 bước
• Session Loop: lên lịch tác vụ lặp theo kiểu cron (/loop 5m git trạng thái 체크)

Tính minh bạch

• Có thể theo dõi tỷ lệ trúng prompt cache theo thời gian thực
• Mức sử dụng context window, công cụ đang hoạt động, branch và thông tin model được hiển thị ở footer
• Định nghĩa agent là các tệp Markdown có YAML frontmatter, skill là Markdown thuần — có thể xem toàn bộ đến từng dòng mã
• Không có system prompt ẩn. Mọi hành vi đều nằm nguyên vẹn trong mã nguồn

Cài đặt

pi install git:github.com/tmdgusya/pi-engineering-discipline-extension  

[tmdgusya]

Bạn có thể xem video ở bên dưới.

• https://github.com/tmdgusya/roach-pi/wiki