進化をネイティブに扱うマルチエージェント・ランタイム。

インストール#

すでに使っているパッケージマネージャーを選んでください。3 つのチャンネルは 同じリリースを配布します —— 同じ semver、同じバイナリ、同じ自動更新の挙動。 慣れているもので構いません。

Homebrew (macOS / Linux)

brew install nowa/lineage/lineage

npm

npm install -g @lineage/cli

直接インストール（curl）

curl -fsSL https://www.lineagent.ai/install.sh | sh

インストーラーはプラットフォーム別の tarball をダウンロードし、 公開されている checksums.txt に対して SHA-256 を検証してから、 lineage を ~/.local/bin に配置します。 root での実行は拒否され、~/.local/bin が $PATH に含まれていない場合は警告します。

確認：

lineage --version
lineage status

Lineage とは？#

Lineage は、Agent 自身が育っていくシステムです。

YAML を書く必要はありません。プロンプトエンジニアリングを知っている必要もありません。 やってほしいことを伝えるだけ —— 「SRE インシデントトリアージを担って」「リリースノートをもっと上手く書いて」—— Founder Agent があなたのコードベースを読み、仕様を設計し、プロンプトを書き、 ツールポリシーを構成し、納品前にオフライン評価を実行します。 曖昧なアイデアから使える Agent までの間にある「下準備」を、 Lineage が代わりにやります。

さらに重要なのは、最初のバージョンで止まらないこと。 すべての会話が評価可能な痕跡を残します。 Lineage は何が効いて何が効かなかったかを観察し、 改善案を自動的に提案し、過去のトレースで安全に再現実行し、 「現在のバージョンを上回ったと証明された」変更だけを出荷します。 Agent 自体は精緻になっていきます —— プロンプトが正確になり、ツールポリシーが引き締まる —— 同時にその「業務マニュアル」も厚くなります —— 試行錯誤の積み重ねが再利用可能な how-to として書き残され、 同じドメインの将来の Agent はそれを継承します。 Agent が学び、チームの集合知も積み上がっていきます。

基盤の Agent Kernel は実ワークロードのために設計されています —— 長い会話でゴールを見失わない、複数日のタスクがクラッシュ後も 再開できる、コンテキストエンジニアリングのフルセットがデフォルトで 有効、プロバイダ越えの自動プロンプトキャッシュでトークンを 70-90% 節約、 そして任意のベースモデルで使える advisor パターン —— 日常は安価なモデルで走らせ、難所は Opus や GPT-5 に委譲します。 agentic ベンチマークで、Lineage は Hermes・Claude Code に対して タスク通過率が平均約 15% 高く、タスク 1 件あたりのトークン消費は 約 30% 少ない結果になっています。

Lineage が他のエージェント製品では実現できていない 8 つのこと：

• 曖昧なアイデアからでも、最初から高品質な Agent。 Lineage に大まかな要望を伝えるだけ —— 「SRE インシデントトリアージを担う Agent が欲しい」 「リリースノートを上手く書きたい」など。 Lineage の Founder Agent があなたのコードベースを読み、 その Agent の仕様を設計し、プロンプトとツールポリシーを書き、 あなたに見せる前にオフライン評価を実行します。 YAML を書く必要はありません。仕事の内容を説明するだけです。
• 使えば使うほど良くなる。すべての会話が評価可能な 痕跡を残します。Lineage は何が機能し何が機能しなかったかを観察し、 改善を提案し、過去のトレース上で安全に評価を再実行し、 現在の Agent を上回ったものだけを出荷します。 毎週金曜にプロンプトを調整する必要はありません —— Lineage が調整し、あなたは承認するだけです。
• Agent が育つ 2 つの道筋。Agent 自体が鋭くなる —— プロンプトは精度を増し、ツールポリシーは引き締まる —— ただし各変更が評価を通過した場合のみ、次世代に受け継がれます。 さらに、Agent の「業務マニュアル」も厚くなる —— 試行錯誤の中で蓄積されたノウハウが再利用可能な how-to として 書き残され、同じドメインの将来のあらゆる Agent がそれを継承します。 Agent が学ぶことと、チームの集合知が積み上がることが、 同時に進行します。
• 既存の作業スタイルにそのまま乗れる。 2 つのモードが同時に有効：personal モードは あなたについて回る（OpenClaw に近い —— あなたの習慣、あなたの記憶、あなたのショートカット、 どのディレクトリにいるかに関係なく）。 project モードはプロジェクト境界を尊重する （Claude Code に近い —— 各コードベースは独自の memory、 信頼状態、ルールを持つ）。切り替え操作は不要です。
• 業界最高水準の agentic 推論能力。 Lineage の Agent Kernel は「誰が実際に仕事を片付けられるか」を 決める箇所のために設計されています —— ゴールを見失わない長い会話、クラッシュからも復帰する複数日タスク、 完全なコンテキストエンジニアリング・スコープ （プログレッシブ・ディスクロージャ + just-in-time 検索 + コンテキスト・オフロード）をデフォルトで配線、 プロバイダ越えの自動プロンプトキャッシュ （反復作業で 70-90% のトークン削減）、 そしてこれまで Claude Code 専売だった advisor パターン。 Hermes・Claude Code と agentic ベンチマークで並べて比較した結果、 Lineage はタスク通過率が平均約 15% 高く、タスク 1 件あたりの トークン消費は約 30% 少ないという結果になりました。
• ソフトウェアを信頼する自然な感覚で権限を制御。 3 層の override が日常の信頼感覚と一致 —— グローバルデフォルト（「このノート PC では、Agent に sudo を絶対許さない」）、 プロジェクト単位の引き締め（「このクライアントリポジトリでは .env にも触れさせない」）、 個人 / ローカル層（「自分のマシンではテスト用に X を許可」）。 3 層すべてが閲覧可能・ロールバック可能なプレーン JSON ファイル —— 設定 UI に隠された何かはありません。
• どのモデルでも advisor。日常は速くて安い主力モデルを 走らせ、難所に当たれば kernel が同じターン内でより強い advisor に 問い合わせる —— Claude Opus、GPT-5、あなたが設定した任意のモデル。 これまで Claude Code 専売だった能力を、Lineage は任意のベースモデル （ノート PC で動くオープンソース含む）に提供します。
• 近日：進化させた Agent を信頼する人と共有。 AMP（Agent Marketplace Protocol）は P2P 方式で、 進化させた Strain と Genome を友人・同僚・家族に送れる仕組み —— 訓練し上げた Agent のプレイリストを共有するような感覚です。 彼らの評価フィードバックも返ってきます。 どの Agent が生き残るかを中央権威が決めることはなく、 ネットワークはランキングではなく信頼で育ちます。 予定：MVP-B Alpha。

これを支える 4 つのプリミティブ：

その下では 4 つの協調するサブシステムが動きます。リクエストは Control から入り、AgentKernel 内で実行され、 Capability からツールとメモリを取得し、 Evolution ループに観察されます。リクエストが あなたのターミナル由来でも、IM チャネル経由でも、API からでも、 形は同じです。

ファイルが Source of Truth で、SQLite DB はマテリアライズドなインデックスであり、 いつでも data/ から再構築できます。

クイックスタート#

Lineage は TUI ファーストのプロダクトです。プロジェクトディレクトリに移動して lineage chat を実行します：

$ cd ~/your-project
$ lineage chat
∴ lineage 0.123.x — pal ready

> review the auth middleware for timing-attack risks

  ● filesystem.read    crates/auth/src/middleware.rs
  ● filesystem.grep    "compare|hmac|verify"  crates/auth/

  Found one — line 47 compares HMAC tags with `==`, which short-
  circuits on first byte mismatch. A sufficiently noisy attacker
  can recover the tag byte-by-byte from response timing.

  Constant-time compare via `subtle::ConstantTimeEq` would fix it.
  Want me to write the patch and run the test suite?

> yes, patch it

  ● filesystem.edit    crates/auth/src/middleware.rs   (1 hunk)
  ● cli.execute        cargo test -p auth --lib
                       passed  17/17  in  3.4s

  Done. Diff is ready to commit.

初回起動時はプロバイダ設定 （Anthropic / OpenAI / OpenAI 互換 / Codex サブスクリプション）の ウィザードに誘導され、プロジェクトディレクトリを信頼するか確認したのち、 3 ペインのチャットレイアウトに入ります —— 中央が会話、下部がステータスバー、サイドにコンテキストペイン（任意）。

セッションは永続化されます。lineage chat --resume で続きから再開できます。 lineage agents で系譜ツリーの一覧、 lineage cost でトークン使用量、 lineage soul で現在の strain のパーソナリティ編集ができます。

対応モデルと内蔵 Strain#

対応する LLM プロバイダ

Lineage はマルチプロバイダ・レジストリを通じて LLM と対話します。 必要なプロバイダだけを設定し、ルーティングはモデル名のプレフィックスで決まります。 Strain ごとに別々のモデルを使うこともでき —— pal は Claude Sonnet、explore は安価な Qwen、というように同一セッション内で混在可能です。

claude-*

Anthropic —— Claude Opus / Sonnet / Haiku 4.x ファミリ。

gpt-* / o3-* / o4-*

OpenAI —— Chat Completions と Responses API。 さらに OpenAI Codex サブスクリプション（ネイティブ帰属、 ブラウザ OAuth ペアリング、API キー不要）にも対応。

deepseek-*

DeepSeek —— V3 / R1 ファミリ。

qwen*

Qwen（DashScope 経由）—— Qwen 3 / Qwen Max / Qwen Coder。

moonshot-* / kimi-*

Moonshot —— Kimi K2 / Kimi Latest。

groq / llama-* / mixtral-*

Groq —— Llama / Mixtral / DeepSeek を Groq LPU ホスティングで提供（非常に高速）。

openrouter/*

OpenRouter —— 200+ モデルのメタルーター （Anthropic / OpenAI / Google / Meta / Mistral など）。

minimax-* / fireworks-*

MiniMax（M2、abab）と Fireworks AI（DeepSeek / Llama / Qwen を Fireworks インフラで提供）。

内蔵 Strain

Lineage には 6 つの Strain が組み込まれています。それぞれに不変な seed genome があり、fork して独自のバリアントを作れます。 ユーザー向けが 3 つ、進化パイプライン内部で動くのが 3 つです。

ユーザー向け

pal

あなたのメインエージェント。すべてのリクエストはまず pal を通り —— 自分で処理できる場合は直接、ドメイン専門性が必要な場合は スペシャリストに委譲します。

explore

読み取り専用のコードベース・ナビゲータ。 パターンの発見、レポートの生成、「X はどこで定義されている？」 といった問いへの回答が速く、ファイルは一切変更しません。

founder

システムエンジニア。新しい Strain の設計、Agent の ブートストラップ、Skill のインポートを行います。Lineage の エージェント・エコシステム自体を拡張したいときに使います。

進化パイプライン

analyzer

診断エンジン。評価結果を検査して集約スコアでは見えない パターンを見つけ、失敗を根本原因に帰属させ、進化パイプラインが 次にどの mutation operator を適用するかを決定します。

grader

評価のオラクル。EvalContract の各次元に対して Agent の 出力を採点し、根拠を必ず示します。進化の意思決定を駆動 —— 正確性がすべてです。

comparator

ブラインド・ジャッジ。2 つの Agent 出力を比較しますが、 どちらがチャンピオンでどちらが候補かは知りません。 どちらかへのバイアスはパイプライン全体を汚染します。

Tools#

Tools は Agent が世界に働きかける手段です。Lineage には Rust ネイティブの ツールボックスが同梱され、コーディング/オプス用エージェントに必要な動作を カバーします —— ファイルの読み書き、シェル実行、ブラウザ制御、Web 取得、 他 Agent への委譲、バックグラウンドジョブのスケジュール。すべてのツールは Strain の genome 重みでゲートされ、宣言していない Strain は呼び出せません。 外部ランタイムも Node サイドカーも MCP 必須のフォールバックもありません。

filesystem

read · write · edit · grep · glob · multi-edit。 現在の project_dir にスコープされ、編集は差分で追跡されます。

cli

シェルコマンドを実行。Strain ごとの allowlist（正規表現）、 実行ごとのサンドボックス階層選択、書き込み系コマンドには任意で human-in-the-loop 確認。

delegate

別の Agent を起動または呼び出します —— 同期 wait、非同期 fire、 ポーリングチェック。サブ会話は独立した ExecutionTrace を持ち、 再生可能です。

browser

navigate · click · type · evaluate · screenshot を、 同梱の agent-browser CDP クライアント経由で実行します。 専用 Chromium プロファイル、制御はループバック限定、cookie は共有しません。

web

URL を取得して Markdown に変換（htmd）、設定済み検索プロバイダ経由の 検索、RSS プル。既定では headless ブラウザにフォールバックしません。

memory

Strain スコープの JSONL メモリ：save · recall · forget。プロジェクトメモリは project_key 単位で、クロスプロジェクトの strain メモリとは分離されます。

task

マルチステップの長時間タスクを作成・管理 （Task → Step → Job、ADR-053）。File-first 状態 + スタック検出ウォッチドッグ付き。

system

ランタイムの自己検査 —— エージェント一覧、系譜ツリー、 進化ステータス（CUSUM シグナル、進行中の候補）、コスト台帳。

schedule / file_watch

cron スタイルの定期トリガとファイルシステム変更トリガ。 どちらもバックグラウンドキューに流れ、インタラクティブ chat には割り込みません。

email / calendar / channel

副作用系ツール。DB レイヤで idempotency key による重複排除を行い、 同一呼び出しの再実行で二重送信になりません。

ask_user / checklist / progress

会話補助ツール —— ユーザー入力待ち、TUI 内 checklist 表示、 進捗マーカーのストリーミング。

ここには「MCP の壁」はありません —— 上記のすべてのツールは型付き schema 付きの Rust 関数です。 MCP サーバーを追加面として読み込むこともできますが、コアツールはそれに依存しません。

Agent Kernel#

Agent Kernel は Lineage が「1 ターンの対話」を 「実際のアクション」に変換するコア —— プロンプトを組み立て、LLM を呼び、 ツール呼び出しを配送し、結果をストリームで返します。私たちはこれを 純粋計算コア（Ports & Adapters）として構築しました —— だからこそ同じ Agent が、プロバイダ・トランスポート・インタラクション面を 問わず、一行も書き換えずに動きます。kernel には 6 つの能力が組み込まれており、 長セッション・多段階タスク・プロバイダ切替という多くのエージェントが 崩れる場面で、Lineage が崩れない理由がここにあります。

コンテキストエンジニアリング

コンテキストエンジニアリング —— モデルの有限な注意ウィンドウに「高シグナルなトークン」だけを収める 工学規律 —— こそが、Agent が数週間にわたって冴えたままでいるか、 それとも昼食後には劣化しているかを分けます。Lineage は領域で 標準的な 6 種のスロットすべてをファーストクラスとして扱います： システム指令、プロジェクトプロファイル、再取得メモリ、 会話履歴、ツール状態、few-shot 例示 —— それぞれに明示的なトークン予算が割り当てられ、決定論的な PromptCompiler が毎ターン同じ規則で組み立てます （同じ入力 → 同じプロンプト）。さらに業界で確立された 3 つの高度技法をデフォルトで配線済み： プログレッシブ・ディスクロージャ —— ツールとメモリは名前 + スタブとして窓に入り、Agent は tool_search / memory_search で 必要に応じて展開（ツールカタログが厚いほど効果大、通常 90% 以上の トークン削減）；just-in-time 検索 —— 事前ロードのスナップショットではなく、ターンごとに必要分だけ取得； コンテキスト・オフロード —— 大きなツール出力やコンパクト前の履歴はディスクに永続化し、 窓には参照だけ残します。稼働中の会話はそのままディスクの JSONL にストリームされ —— ターン途中でクラッシュしても その瞬間から再開でき、最初からやり直しにはなりません。

コンパクション — 3 つの操作、3 つの時間スケール

多くの製品ではコンパクションは二値的です —— 窓が埋まれば要約するか、失敗するか。Lineage は 3 つの異なる タイムスケールで 3 つの操作を実行します —— Prune（毎ターン、LLM コストゼロ、 古い成功ツール結果をプレースホルダに置換）、 Compact（窓が予算に近づいた時、 LLM 支援の構造化サマリ、ゴール / 制約 / 決定 / 次ステップを保持、 圧縮前にフル会話を JSONL + Markdown でアーカイブし原典は失われない）、 Distill（節境界で、汎用知識を再利用可能な アイテムに蒸留）。カットポイントはメッセージ境界を厳守 —— tool_result の途中、tool_call バッチの途中で切ることはありません。 この粒度こそが、1 つの Agent が複数日にわたる長タスクを、 ターン 1 で受け取ったゴールを忘れずに走り切れる理由です。

メモリ — 4 層、すべてあなたのディスク上に

Anthropic が 2026 年 4 月の Managed Agents リリースで 「memory = ファイルシステム」をブレイクスルーとして打ち出しましたが —— Lineage は初日からそのアイデアを実装しており、さらに先まで踏み込んでいます。 1 階ではなく 4 階：Conversation （このターンのライブ・ワーキングセット）→ Project（プロジェクト単位の知識、 data/projects/{key}/memory.jsonl）→ Strain（クロスプロジェクトのドメイン知見、 data/memory/{strain_id}.jsonl）→ Genome（不変、進化によってのみ強化される）。 状態ベースの階層昇格（mem0 と同じ思想）—— 情報は証拠を伴ってのみ 上位に昇格し、漏洩で上がることはありません。下位層には書き込みレート 上限があり、騒がしいセッションがシグナルを押し流すことはありません。 memory のすべてはあなたのディスク上のプレーン JSONL —— 閲覧・編集・削除・バージョン管理が可能。ベンダー SaaS に 保管を委ねる必要はありません。

長時間タスク

本当の仕事は 1 ターンでは終わりません。Lineage は多段階計画を Task → Step → Job としてモデル化します —— Task はあなたが定めたゴール、Step は個別にチェックポイント可能な 作業単位、Job は Step 内部で実行されます。Task 状態は Agent の 頭の中ではなく、まずディスクに置かれます （data/tasks/{id}/task.json）—— だから Step は 人間レビューのために一時停止、休憩後に再開、Agent 間での 引き継ぎが可能です。バックグラウンド watchdog が N 分動いていない Step を拾い上げるので、計画が途中で静かに死に、3 日後に 「ところで、あれどうなった？」と気づくことはありません。 Anthropic はまさにこの問題を扱うため Managed Agents の永続 memory を 2026 年 4 月にパブリック・ベータで出しましたが、 Lineage は同等の形をあなたのローカルディスク上で提供し、 マネージドクラウドへの依存はありません。

プロンプトキャッシュ

プロバイダ側キャッシュをデフォルトで配線済み —— Anthropic、OpenAI、DeepSeek、ほかキャッシュ API を持つ任意のバックエンド。 kernel はすべてのプロンプトを cache-friendly に構成します —— 安定したシステム接頭辞は上に、揮発するコンテキストは下に。 長セッションでは繰り返しターンごとに cache-read 価格で課金され —— 通常 1 トークンあたり 70-90% 削減 —— アプリ側のコード変更なしに自動で効きます。

Advisor パターン — Anthropic 専売の解放

これまで advisor パターン —— コスト効率の良い高速モデルが日常作業をこなし、難所だけより強いモデルに 委譲する仕組み —— は事実上 Anthropic 専売の能力でした （Claude Code に組み込まれており、他では使えない）。 Lineage はこれを任意のプロバイダ、オープンソースのローカルモデルでも 動くようにします。日常の 90% のターンはコスト効率の良い主力モデル （qwen-coder や deepseek-v3 など）で走らせ、 kernel が難所を検出するとその場で SOTA advisor （Claude Opus、GPT-5 など）に自動エスカレーション —— 手動でのモデル切替も Agent の引き継ぎも不要です。 Claude Code 級の推論品質を、Claude Code とは違うコスト構造で。

競合との位置取り：大半のコーディング・エージェント製品は、コンテキスト エンジニアリングを自社 UI 内に閉じ込め、単一プロバイダにルーティングし、 会話境界で軌跡を途切れさせます。Lineage は、すべてのターンを再生可能な アーティファクトとして保存し、その再生に基づいて Agent を進化させ、 明日には基盤モデルを差し替えることもできます。kernel こそが、 「セッション越え・プロバイダ越え・モデル越えの連続性」を本当に成立させている 部分です。

自動更新#

lineage self-update はチャンネルを認識します。 Homebrew 経由でインストールされた場合は brew upgrade lineage に、 npm の場合は npm update -g @lineage/cli にリダイレクトします。 直接インストール（install.sh）の場合のみ、その場で POSIX rename によるアトミックな入れ替えを行い、 .prev ハードリンクのバックアップを残します。

バックグラウンド更新はオプトインです。デフォルトでは通知のみ —— 30 分ごとに GitHub をチェックし、新バージョンがあれば起動時にバナーを出すだけです。 サイレントインストールを有効にするには、 ~/.config/lineage/lineage.toml を編集してください：

[updates]
auto_check_enabled = true
auto_install_enabled = true   # default false
check_interval_minutes = 30

テレメトリとプライバシー#

Lineage は匿名の使用テレメトリをデフォルトで有効にして配布します。 このデータは機能の優先順位付けと、本当のリグレッションの早期発見に役立ちます。 初回同意ダイアログを意図的に排除しました —— あなたがこれまで CLI ツールで目にしてきた同意ダイアログは、 すべて反射的に「いいえ」を押すよう訓練してしまっています。 つまりデフォルト off のテレメトリは自己選択された部分集団のみを測定し、 あらゆる製品判断を歪めます。デフォルト on + キルスイッチであれば、 代表的なサンプルを得つつ、コントロールはあなたの手元に残ります。

収集される情報：

• ツール呼び出し名と回数（filesystem.read、 delegate_wait など —— 引数は決して送信しません）。
• 各ターンの所要時間、セッション長、エラー回数。
• Strain キー（どの Agent を使ったか）。
• Lineage バージョン + OS / アーキテクチャ。

絶対に収集しない情報：

• ファイルシステムパス。
• プロンプト、LLM の応答、ツールの入出力一切。
• 送信元 IP アドレス（Cloudflare エッジで削除され、PostHog エンドポイントには届きません）。
• 個人データに該当しうるすべての情報。

3 つのオプトアウト経路：

# 1. プロセス単位で無効化（環境変数）
LINEAGE_DISABLE_TELEMETRY=1 lineage chat

# 2. インストール単位で無効化（lineage.toml に書き込み）
lineage telemetry disable usage

# 3. ローカル JSONL 監査ログをプロセス単位で無効化
LINEAGE_DISABLE_LOCAL_TELEMETRY=1 lineage chat

テレメトリ送信先は自社ホストの PostHog インスタンス （telemetry.lineagent.ai）です —— PostHog Cloud ではなく、サードパーティでもありません。

FAQ#

なぜ Rust？

Control / Execution / Capability の各プレーンには予測可能なレイテンシと、 ホットパスにおける GC ポーズゼロが必要です。 Rust のツーリングは十分に成熟しており、生産性の犠牲なしにこれらが手に入ります。 特に TUI が恩恵を受けます —— Ratatui は非常に高速で、 トークンを 3 ペインにストリーミング表示するレンダリングを GC 付きランタイムで tear-free に保つのは難しいでしょう。

データはどこに保存されますか？

あなたのマシン上です。会話履歴は data/conversations/ 下の JSONL、 Genome と Strain は data/ 下の YAML/JSON、 メモリは data/memory/ 下の JSONL に保存されます。 SQLite DB は純粋にインデックスであり、いつでも lineage rebuild-index で再構築可能です。 ファイルが Source of Truth です。

Agent は自律的に動作しますか？安全性は？

Capability プレーンは階層化されたサンドボックスで実行されます —— MVP は Wasm/WASI、Phase 1 は Linux namespace + seccomp + cgroups、 Phase 2 は MicroVM。 ツールポリシーは strain ごとに genome の重みで管理されます —— allowlist に cli_execute がない strain は文字通りシェルを呼べません。 ブラウザ自動化は専用の Chromium プロファイルを使い、ループバックのみにバインドします。

「genome」とは？

ある Agent のプロンプト、planner 設定、tool-policy の重みの 不変 JSON スナップショットです。Genome は SHA-256 によるコンテンツアドレシング —— 編集すると新しい Agent（子）が生成され、古い genome は再生用に保管されます。 これにより系譜は監査可能になります —— 「何が変わったか？」は親と子の genome を diff すれば常に答えられます。

Linux / macOS のみ？

現時点では。パスとサンドボックスの規約はすべて POSIX を前提 （XDG ディレクトリ、flock、アトミックな rename セマンティクス）。 Windows は需要があれば Phase 1 で対応します。WSL 2 上では現在動作します。

完全にアンインストールするには？

lineage telemetry disable usage --purge
rm -rf "${XDG_DATA_HOME:-$HOME/.local/share}/lineage" \
       "${XDG_STATE_HOME:-$HOME/.local/state}/lineage" \
       "${XDG_CONFIG_HOME:-$HOME/.config}/lineage" \
       "$HOME/.local/bin/lineage"

最初のコマンドが中央 PostHog にアップロード済みのイベントを削除し、 今後のアップロードを無効化します。rm は XDG 変数が未設定の場合も デフォルトディレクトリを使うため、実際のローカルデータ、状態、設定、 バイナリのパスを削除します。

Claude Code / Cursor / Copilot をそのまま使うのではダメ？

使ってください —— これらは優秀なツールです。Lineage が向くのは別のニーズ —— Agent そのものを評価に基づいて時間とともに進化させたい場合です。 Claude Code はツールであり、Lineage の Agent は fitness 履歴を持つ系譜ノードです。 必要なのが「このファイルを編集、このバグを修正、このテストを書く」だけなら、 Lineage は不要です。「どのエージェント人格がどんなタスクで週単位で安定して勝つか」を 機械的に（直感ではなく）選別したい場合、そこから Lineage が真価を発揮します。