タイトル:Crit:ローカルファースト、単一バイナリCLIによるエージェント計画と差分のレビュー

Crit は、シングルバイナリとしてパッケージされたローカルファーストのレビューツールです。GitHub風のインターフェースでファイルやコードの差分をブラウザに表示し、コメントを残すと、エージェントが自動的にフィードバックに基づいて動作します。満足するまで繰り返せます。すべてGitHubにプッシュする前に行えます。
コアループ: コメント、エージェントの更新、差分のリフレッシュ
行の範囲をドラッグしてコメントを残し、Finish Review をクリックします。エージェントがフィードバックを拾い、ファイルを編集し、Critが更新された差分を再読み込みします。以前のコメントはそのまま表示され、満足したときにのみ解決します。計画とコードの両方で動作します。同じUIで、190以上の言語に対応したシンタックスハイライト付きの美しいMarkdownレンダリングを提供します。
1コマンドでインストール
$ brew install crit $ go install github.com/tomasz-tomczyk/crit@latest $ nix profile install github:tomasz-tomczyk/crit # Windows: PS> iwr https://github.com/tomasz-tomczyk/crit/releases/latest/download/crit-windows-amd64.exe -OutFile crit.exe
その後、crit または crit plan.md を実行します。ARM64、WSL向けのビルド済みバイナリも利用可能です。
11のエージェントと連携
Claude Code、Cursor、Copilot、Codex、OpenCode、Gemini、Qwen、Hermes、Windsurf、Cline、Aiderに対応したワンコマンドセットアップ。例:
$ claude plugin add tomasz-tomczyk/crit $ claude plugin install crit@crit $ crit install cursor $ crit install github-copilot $ crit install codex
各エージェントの詳細はフルセットアップドキュメントをご覧ください。
マルチラウンドと並行レビュー
1ファイルに対して複数ラウンドの反復が可能です。複数のレビューを並行して実行しても互いに干渉しません。複数のエージェントを同時に扱う場合に便利です。
オプションの共有とセルフホスティング
レビューはデフォルトでローカルに保存されます。ワンクリックで公開リンクを生成できます。視聴者はインストール不要、ログイン不要です。プライバシーのために共有ターゲット(crit-web)をセルフホストすることも可能です。共有しない場合、レビューは30日間の非アクティブ状態で自動削除されます。
小さなQoL機能
- Vimキーバインド
- Git差分(分割・統一表示)
- ラウンド間差分
- Mermaid図
- 目次
- ダーク・ライトテーマ
- 下書き自動保存
- 挿入提案
対象ユーザー
AIが生成した計画やコード差分を頻繁にレビューし、専用のローカルUIでフィードバックを一括処理し、ワークフローを離れずに反復したい開発者向け。
📖 全文を読む: HN AI Agents
👀 See Also

6GB GPUでのミーティング要約: qwen3.5:0.8Bは57秒で動作、Granite 4 350Mは幻覚を起こす
VoiceFlow v1.6.0 は、ローカルの会議録音と要約機能を追加しました。6GBのRTX 3060でサブ10億パラメータモデルをベンチマーク: qwen3.5:0.8Bは2.2GB VRAMで57秒かけて構造化された要約を生成し、Granite 4 350Mはひどく幻覚を起こします。

Claudeカウンター:AndroidアプリでClaudeの使用制限をリアルタイム通知で追跡
開発者がClaude Counterという無料のAndroidアプリを構築しました。このアプリはClaudeのAPIをポーリングして、ライブセッションと週間使用制限を表示します。アプリはプログレスバーを表示し、残りパーセンテージを含むリッチな通知を提供し、制限がリセットされるとアラートを送信します。

印刷可能なClaudeコードチートシート(週次自動更新付き)
開発者が、Claude Code用の印刷可能なチートシートを作成し、毎週自動更新されるようにしました。このシートは、ドキュメントやGitHubの機能を調査した後、Claude自体を使用して生成されました。

M1 Ultraで1MトークンコンテキストのNemotron 3 Super 120Bをベンチマーク
ユーザーがM1 Ultra上でllama.cppを使用し、Q4_K_M量子化モデルでNemotron 3 Super 120Bをテストし、約90GBのVRAMを消費する100万トークンのコンテキストウィンドウを実現しました。パフォーマンスベンチマークでは、トークン生成速度が512プロンプト処理時の255 t/sから、10万トークンコンテキスト時の22.37 t/sまで低下することが示されています。