grift — AI時代に痩せない証拠

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Method = TEP / Tool = grift（CodeScene 型の二層。方法論名は TEP、コマンドは grift）。 Named after the Grift product line.

量は誰でも作れる。残るものと、検証が伴った変更を測る。技量スコアではない。

コミット数・行数・「活動量」は、エージェントと生成コードの時代に簡単に膨らむ。grift は git だけから、TEP の帰属（誰の仕事か）と検証層（test co-change ほか）を決定論的に出す。LLM は使わない。合成スコアも等級語彙も出さない。

5分で始める

pipx install grift-cli
grift analyze ./my-repo --scope repo

• --scope tenant（既定）: .tep/identity.toml に載った人の仕事 = 証拠用
• --scope repo: bot 以外の全人間コミット = プロセス観測・参照分布用

参照分布 v2026.09 は repo スコープ同士でのみ照合する。tenant の値を repo 分布に載せない（混ぜたら分布が嘘になる）。

実レポート例

自リポで grift analyze . --format md を実行する。各数値に単位と provenance（method=TEP・tool=grift・定義版・分析 SHA・analysis_scope）が付く。

例（click、tenant スコープ。ゴールデン G1）:

• test co-change: 0.2664 ratio（73 of 274）
• corrective rework: 0.0109 ratio（3 of 274）— 観測値。証拠主張ではない
• path retouch: 0.573 ratio — 観測のみ

母数 20 未満では率も分布位置も出さない（insufficient_population。件数の生表示のみ）。

指標と限界

参照位置は「第N十分位」の1行だけ。n<30 の指標は位置を出さない（reference_too_small）。v2026.09 の観測 n: test co-change 33 / corrective rework 42（観測）/ survival 0。

判別力の現況（repo スコープ・基準 5f2665e）

出典: corpus/DISCRIMINANT-v2026.09.md Run 2。verdict はファイルから逐語。

• test_cochange A vs C → separated（median_A 0.2379, median_other 0.0306, gap 0.2073, Cliff δ 0.7143, n 18/7）
• test_cochange A vs D → inconclusive_small_n（n 18/1。D の narratable 観測が 1）
• corrective_rework A vs C → fail_tier2（median_A 0.0522, median_other 0.1063, gap -0.0541, Cliff δ -0.7083, n 18/8）。観測診断のみ。証拠主張には使わない
• survival: 本コーパスでは未計測。参照分布は v2027 予定

WP4 Run 1 の記録（separated / inconclusive_small_n / fail_tier2）は同ファイルに履歴として残してある。

倫理

• 実在個人のスコアカード・順位表は公開も内部共有も禁止
• 等級語彙（シニア/ジュニア/素晴らしい）を出さない
• コーパスの manifest（リポ名+SHA）は再現用に公開してよい。個別リポ値のリーグテーブルは公開しない
• 対照群 E（私的 ground truth）はこのリポに入れない

公開状態

• 公開リポ: https://github.com/Cor-Incorporated/grift-cli
• コマンド名: grift（方法論名 TEP はレポートに残す）
• PyPI: 配布名 grift-cli。本公開は別ゲート（未了ならソースから pipx install .）

License

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