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。

利用規範（norms）

「TEP 準拠」を名乗る利用の条件を docs/norms.md に定める（不在を負に読まない・単独足切り禁止・申告を負に読まない・同意なき第三者プロファイリング禁止・監視転用非準拠・選択性の明示・重み付け禁止の7条・日英併記）。本規範への適合を「TEP」の名の使用条件とする。

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 --out ./out

• --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

初回の簡単導線: リポジトリ内で grift report だけでも現在の HEAD を分析して ./out/report.md と report.json を書き出します（既存の ./out/report.json があっても常に再分析します）。確実に指定条件で測りたいとき・CI では grift analyze . --scope repo --out ./out を使ってください（report は repo スコープ固定の省略形です）。

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。

終了コードと stdout / stderr 規約

--format json の stdout は JSON 1 件のみ（機械消費向けの純度保証）。--format md は markdown のみ、--format both は markdown → 空行 → JSON の順。診断とエラーは常に stderr。--out DIR を使っても stdout 規約は変わらない（report.md / report.json の追記のみ）。

report.json の全フィールド定義は docs/report-schema.md（schema report-v1・凍結済み・追加互換）。

機械取込用 export（opt-in）

grift analyze <repo> --export <dir> で commits.ndjson（1行=1コミット・origin/actor/cochange）・actors.json（canonical_id ごとの帰属と活動）・export-meta.json（config_digest つき）を書く。生メールアドレス・生 author 文字列は一切出力しない。顧客向け叙述に載る数値は report.json の集計値が正。詳細は docs/export-schema.md。

データ提出（grift contribute・明示的 opt-in）

grift contribute <repo-scopeのreport.json> --out contribution.json は TEP Report 集計と参照分布 vNext への提出 payload を組み立てる。CLI は何も送信しない（自動送信は恒久禁止） — payload 全文を表示し、「この提出は公開リポジトリに載る」ことを明示した上で、提出はあなた自身が PR で行う。payload は repo スコープ集計値 + context_profile（クラス級）+ 定義版のみで、canonical_id・メール・パス・repo 名・tenant スコープ値は含まない（docs/norms.md 保持・削除条項参照）。

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）。現行 v2026.11 の観測 n: test co-change 68 / corrective rework 101（観測）/ survival 0（v2027 予定）。旧 v2026.09 は不変のまま --reference-version で選択可能。

判別力の現況（repo スコープ・基準 5f2665e）

出典: corpus/DISCRIMINANT-v2026.11.md（n=117・v2026.09 全行 + v2026.11 admission 70 件）。verdict はファイルから逐語。

• test_cochange A vs D → separated（median_A 0.2379, median_other 0.0718, gap 0.1661, Cliff δ 0.9198, n 18/18）— 初めて n が立った分離。「量は誰でも作れる」テーゼの最初の強い実証
• test_cochange A vs C → fail_tier2（median_A 0.2379, median_other 0.0769, gap 0.161, Cliff δ 0.291, n 18/21）— v2026.09 では separated（δ 0.7143）だったが、C 群が「tests を持つ AI 駆動 repo」に広がり分離が低下。登録済み基準は下げず転回をそのまま公開する
• corrective_rework A vs C / A vs D → 方向要件なし（観測専用・v0.5.0 から不変）。A vs C δ -0.8333 / A vs D δ 0.0139
• 母数の正直な記録: C narratable = 14（目標 30 に不足・admission 実測で訂正）/ D total 29（目標 20 達成）
• survival: 参照分布は v2027 予定

v2026.09 の記録（Run 2: A vs C separated ほか）は corpus/DISCRIMINANT-v2026.09.md に履歴として残してある。

GitHub Action（観測のみ）

uses: Cor-Incorporated/grift-cli@v0.5.4
with:
  scope: repo

• grift analyze を実行し、$GITHUB_STEP_SUMMARY に共有ブロックを出力、report.md / report.json を artifact に upload
• 合否・閾値・fail は実装しない（観測のみ・ゲート化は恒久にしない）
• PR コメント投稿は comment: true の明示オプトインのみ（既定 off）
• permissions は最小限（contents: read を推奨。comment: true のみ pull-requests: write が必要）

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（公開済み: pipx install grift-cli・最新版は PyPI を参照）

License

MIT. See LICENSE.