MURASAME / CONCEPT RUNTIME

実装する前に、要件を動かす。

Concept Runtimeは、自然言語の要件をActor・Entity・State・Flow・Rule・Decisionからなる設計モデルへ変換し、コードを書かずにデータフローと検証を実行する開発環境です。

確認したモデルは、Excel・PDF・Markdown・実際のコード骨格へレンダリング。設計の妥当性を確かめてから、実装へ進めます。

CLI / QUICK STARTまずはCLIをインストール

curl -fsSL https://murasame.xenophy.com/install | bash

リモート利用では、管理者から発行されたトークンで murasame login を先に実行します。

CONCEPT RUNTIME / FIRST RUNインストール後に自然言語の要求を入力

murasame concept run "匿名利用者が商品を検索し、顧客が注文し、管理者が発送済みに更新できるEC"

初回のConcept Model生成はLLM応答を待つため、数十秒〜数分かかる場合があります。確認質問や要求の具体化で数回の往復になることもあります。経過秒数を表示し、Ctrl-Cで中断できます。

質問・dry-run・停止時の手順を見る

Concept Runtime / v1.5.92実装前の設計環境設計・検証・レンダリングを一つのModelに束ねる。

自然言語の要求がConcept Runtimeの核を通り、設計・検証・実装へ分岐する抽象ビジュアル

01 / PROBLEM

回答は残っても、判断の条件は残らない。

検索と生成は、必要な情報へ近づくための有効な手段です。一方で、どのSourceを使い、どのConstraintを適用し、過去のDecisionとどう関係したかは、会話の外へ残りにくい。 MURASAMEはその情報をKnowledge、Evidence、Relation、Traceとして扱います。

責務の違いを、同じ画面で追う

MURASAMEは既存のAIやRAGを否定しません。情報へ近づく経路に、判断の条件と仕事の履歴を接続します。

Knowledgeの構造を見る

SEARCH PATH

情報へ近づく

01Document

02Chunk

03Vector Search

04Answer

WORK LOOP

判断を仕事へ戻す

01Knowledge

02Evidence

03Decision

04Constraint

05Trace

06Work

↺ Feedback

02 / CONCEPT RUNTIME

コードを書く前に、設計とデータフローを実行する。

Concept Runtimeは、要件を会話のメモで終わらせません。自然言語から構造化したConcept Modelを作り、人が曖昧さをDecisionとして確認し、Flow・権限・状態・Invariantを実行してから、チームが使う成果物へ変換します。

要件が複数の人間の判断ゲートを通り、構造化されたConcept Modelへ変換されるビジュアル — 要件の曖昧さを、見えるDecisionとして残す。

現行実装 / local-first

要求を、話し合える構造へ。

LLMは候補形成を支援しますが、仕様を勝手に確定しません。Actor、Entity、State Machine、Flow、RuleをModelに置き、決めきれない事項は、回答によって結果が変わる1-bitのYes / No Decisionとして人へ返します。

01Requirement自然言語の要求

02Concept ModelActor / Entity / State / Flow

03Decision人が1-bitで確定

04Simulation Trace状態・権限・Invariant

保存前に検証。未定義の権限、所有者、実行前提、状態Invariant、意味のない確認質問を見つけます。

実行結果をTraceへ。どのStepで、どの状態が変わり、何が警告・停止したかを残します。

外部作用は分離。Coreは設計と検証を担い、ファイル変更や公開は別の承認境界へ渡します。

止まったら要求へ戻る。要件の不足は自動で埋めず、必要な役割・状態・遷移を追記して再検証します。

ハンズオンで試す Concept Runtimeの現行仕様を見る VS Code Viewerをインストール公開Demo JSONを開く

CLIのheadless Modelは、exportした concept.json を VS Code の読み取り専用Viewerでも観測できます。既存Flowのstep順だけを表示し、推測した接続や保存操作は行いません。

一つのConcept Modelを中心に、要件から検証を経てExcel、PDF、Markdown、コード骨格へデータが分岐するビジュアル — 一つの正本を、決定論的な検証と複数の開発Viewへ渡す。

ONE MODEL / MANY VIEWS

一つのConcept Modelから、チームの使う形式へ。

正本はConcept Modelのまま、レビュー、共有、編集、実装の入口を分けて出力できます。 ExcelやPDFは説明のためのView、Markdownは編集の入口、Codeは現行ではtypes・permissions・MODELの骨格です。

ExcelDecisionをレビューする表

PDF設計とTraceの共有資料

Markdown編集できる設計ノート

Codetypes / permissionsのコード骨格

一つのConcept Modelから表計算、ドキュメント、Markdown、コード骨格へ接続するビジュアル — 同じ正本を、レビュー・共有・編集・実装の入口へ。

Concept Runtimeの設計ワークベンチで、要件、構造化モデル、人のDecision、Simulation Traceを一つの流れとして確認するビジュアル — 要件・Model・人のDecision・Simulation Traceを、一つの設計ワークベンチでつなぐ。

03 / NEW MODEL

知識を、検索するものから、継承し検証し使い続ける資産へ。

Knowledge Cardは回答へ渡す候補を管理し、Verified Knowledgeは再実行可能な検証を管理し、 Project KGは意図と設計判断の関係を保持します。出所と確度を失わないため、候補と確定知識を分けます。

KNOWLEDGE ASSET LIFECYCLE

候補を、状態と根拠を保ったまま次の仕事へ。

CandidateからVerifiedへの境界にはHuman Reviewがあります。

Candidate候補を隔離

Evidence出所を残す

Evaluation評価する

Human Review人が確定

Verified検証済み

Usage仕事へ渡す

Feedback次へ戻す

運用中

Knowledge Card

candidateを隔離し、評価済みのverified / referenceだけを検索・注入する共有知識の層。

実装済み

Verified Knowledge

Claim、Spec、Run、EvidenceをCardとは別のライフサイクルで検証する層。

現行構成

Project / Global KG

Requirement、Decision、Constraint、EvidenceをProposal-firstで関係づけるSQLiteの垂直スライス。

Knowledge Architectureを見る

04 / SEMANTIC RUNTIME

コードになる前の仕様を、条件付きで実行する。

Concept Runtimeは、自然言語の要求を確認質問付きでActor、Entity、State Machine、Flow、Permission、Invariant、Decisionへ形成し、 simulate、validate、verify、renderを実行します。現在は、明示入口と、仕様形成の意図を保守的に検出する通常TUI Routerから動く限定された実装範囲です。通常の質問・調査・コード修正は通常会話へ残ります。MURASAMEはこの決定論的な核を、Knowledgeと仕事実行へ接続していきます。

現行実装Concept Runtime

SEMANTIC EXECUTION NUCLEUS

同じModel Versionに、状態・検証・Traceを束ねる。

model:v0.1 · trace:bounded

Concept Model

Actor / Entity / State / Rule

Simulation Trace

simulate / state transition

Verification

validate / verify / invariant

Specification View

render / Code Skeleton

決定論的な検証仕様・骨格候補↺ execution result → Evidence

Concept Runtimeが処理の流れを検証し、正常なTraceと停止した分岐を区別するビジュアル — Simulation TraceとBlocking Failureを同じModel Versionで確認。

BEFORE IMPLEMENTATION / AFTER CLARITY

「動くはず」を、条件付きの事実へ。

simulateはLLMを使わず、Flowを解決し、Permission・状態遷移・Invariantを決定論的に評価します。validateは未解決の設計漏れを先に示し、verifyは状態機械をQuintへ射影します。

WARN 検討不足を可視化BLOCKING 違反地点で停止TRACE 状態と根拠を保存

できることの境界。 現行の実行核はモデルに明示された状態、権限、規則を検査します。現実の売上・品質・事故・組織行動を完全に予測するシミュレータではありません。入口はmurasame concept run、/concept、または通常TUIへの「設計したい」「仕様化したい」といった入力です。

現行仕様と構成 Knowledge Society Commands

05 / KNOWLEDGE SOCIETY

知識を、社会の議論からゆっくり育てる。

Knowledge Societyは、murasamed上でPersonaを必要なときだけ呼び出し、同じPlayerが視点を切り替えながらCouncilを進める常駐ランタイムです。発話はClaim、Question、Conflictへ分解され、Evidence・Verification・Human Reviewを経るまで確定知識へ入りません。

明示有効化MURASAME_SOCIETY=1

PERSISTENT KNOWLEDGE EXPANSION

CLIはクライアント。社会の時間はmurasamedが持つ。

queue · lease · trace · bounded

Persona Context

relevant memory / belief

Council Turn

one Player / many views

Claim / Question

conflict / open issue

Evidence Gate

verify / human review

Candidateを隔離根拠を追跡↺ next question → Job

嬉しいこと。 回答を一度返して終わるのではなく、Persona、議論、根拠、検証結果、未解決の問いがdaemon側に残ります。 OpenCode / Coding Planを使うときも、呼び出しは既定60秒間隔で制御され、急がない社会の成長を保てます。

Knowledge Societyの仕様 CLI操作を見る

06 / KNOWLEDGE FIELD

組織の知識が、どこから来て、何に使われているかを観測する。

Local Project KnowledgeとGlobal MURASAME Knowledgeを同じ画面へ置いても、出所と権限を混ぜない。 Bridge、Provenance、Confidence、Verification、Current Reasoningを、既定read-onlyの観測層として表示します。現在はScopeのtext/JSON、Sixel/Kitty対応・ANSI/UnicodeフォールバックのTUI、metrics、Reasoning/Evidence overlayまで実装済みです。明示した操作はProposal/Ledger境界で止まります。

LocalProject Knowledge

GlobalMURASAME Knowledge

Requirement

Decision

Evidence

Knowledge Card

Verified Claim

Relation

Bridge / Suggestedscore: bounded metricprovenance retainedverification: inspect

Current Reasoning通常ターン overlay

OBSERVABILITY, NOT A DECORATIVE GRAPH

遠景からEvidenceまで、3段階で降りる。

01Galaxy View概念の分布 / Cluster / Scope

02Cluster ViewRelation / Bridge / Status / Confidence

03Evidence ViewCard / Claim / Source / Trace / Verification

実装済みの第一段階

murasame kg scope はLocalとGlobalをread-onlyで読み、既定はローカルembeddingのsemantic Bridgeをtext/JSON/TUIで表示します。利用できない場合は決定的なToken Overlapへfallbackします。

Knowledge Graphの現行仕様

07 / ENTERPRISE

知識の場所と、実行する計算資源を選べる。

Private Knowledge、Project Knowledge、Global Knowledgeを分離し、必要に応じてLocal LLM、専用GPU、社内ネットワーク、Private Runtimeを組み合わせます。構成は利用人数、Knowledge量、 GPU要件、Security要件、Integration範囲で設計します。

◎

導入は要件から設計する。

即時SaaS登録を前提にせず、Knowledgeの場所と実行境界を確認して相談を始めます。

Employee CLIから、会社の境界内にあるRuntimeへ接続。

LLM、KG、Tools、Private GPUを同じ管理境界に置く。

Global Knowledgeは、出所と状態を確認できる配信候補として外側に置く。

設計のみPrivate Deploymentの正式な製品パッケージ、導入自動化、SLA、監査資料は現在の提供範囲に含めません。

GlobalGlobal KnowledgeSuggested / Contribution Candidate

Gateway公開Relay

PRIVATE / COMPANY BOUNDARY秘密情報とKnowledge DBを外へ出さない

Employee CLI

Private Runtime

LLM / KG

Tools / GPU

導入条件を相談する構成の現行Docs

08 / TRUST BOUNDARY

探索は自動化する。確定は、根拠と状態を残す。

Distiller、LLM、外部解析はCandidateまたはProposalを作れます。verified Card、confirmed Graph、 Globalへの共有は、Evidence、Evaluation、人間レビューの状態を経て確定します。 auto-approveはProposal操作の自動化であり、未検証の知識を確定する機能ではありません。

自動化する

探索・候補生成・Provenance保存

止まっても再開できる探索と、出力をCandidate / Proposalとして残す運用。

人が確認する

共有・確定・不可逆操作

Evidenceと評価の状態を見て、人の承認境界を越えてから確定する。

PROPOSAL-FIRST CONTROL

candidate ≠ verified

Candidate / Proposal

LLM・Distiller・外部解析の出力

Evidence + Evaluation

Source、Run、評価状態を保持

REVIEW GATE

Human Review

共有・確定の前に人が確認

Verified Card / confirmed Graph

状態とProvenanceを残して利用

auto-approveProposalの状態操作まで≠confirmed / verified

Trust BoundaryをDocsで確認する

09 / START WITH THE JUDGMENT ASSET

自社の判断資産を、どこからモデル化するか相談する。

導入条件、Knowledgeの境界、検証対象を確認しながら、最初の一歩を設計します。

導入について問い合わせる公式Docs 現行の検証仕様