CommitWitness

誰のための案か: AI コード禁止(OpenJDK 型、ディストリや curl 界隈)を採るプロジェクトのメンテナと従う貢献者。次点で無 AI コード方針を明文化した企業(銀行・防衛隣接)。今は PR テンプレのチェックボックス、DCO 署名、怪しい PR の手動嗅ぎ分け、当てにならない事後 AI 検出でしのぐ

どんな困りごとか: 法務 + 時間。AI 出力の著作権・ライセンスが未整理でコピーレフトは汚染リスクを負うのに、防御は『雰囲気』以外なく、メンテナは貢献者を問い詰めるか事後に大量差し戻す。唯一の既存策(チェックボックス)は監査や紛争で証拠価値ゼロ

どう作るか: 貢献者側は CLI セッション記録 + VS Code プラグイン(ハッシュ連鎖の編集ログ・所要時間・貼り付け回数の要約。コードは端末外に出ない)。repo ルートの ai-policy.yml を読み PR に合否チェックと公開検証 URL を出す GitHub Action。誰でも開ける小さな静的検証ページ

どう稼ぐか: 貢献者は永年無料。買い手は無 AI コード方針を明文化した組織(銀行・防衛請負・ライセンスに慎重な企業)で、強制 PR チェック・組織横断の証明ダッシュボード・監査エクスポートに開発者 1 人あたり月 $10〜20 を払う。彼らの現状は方針 PDF + 証拠ゼロの申告チェックだけで、Sigstore は身元は証明してもコードの作り方は何も記録しないため

なぜまだ無いのか: GitHub/Microsoft は Copilot で稼ぐので『AI を使っていない証跡』は戦略的に死んでおり、AI 検出ベンダーは学術剽窃予算を追う(事後のコード検出は証明不能に近い)。個人開発の隙: 中立の自己証明プロトコルは AI を売っていない者からしか信用されない(DCO ツールがベンダーでなく Linux Foundation から出たのと同じ)。技術的な完全証明でなく法的トリップワイヤー兼労力の壁として効く

最初の利用者: AI コード禁止や slop 疲れを公言済みのメンテナ(Oracle 後の OpenJDK スレ、ディストロ ML、curl 型の投稿)。GitHub Action を配り、まず 1 つの目立つ repo で証明を必須にすると、その貢献者が他プロジェクトへ持ち運ぶ。AI slop な PR を弾いた直後の Show HN は今よく伸びる

作る規模: 2 人 × 8〜10 週。含む: ローカルのハッシュ連鎖セッションログと貼り付け集計つき CLI 記録、VS Code プラグイン、ai-policy.yml パーサと PR チェックの GitHub Action、最小検証ページ。除く: JetBrains/Neovim プラグイン、AI 検出の主張、画面録画、v1 でのホスト型マルチテナントダッシュボード

一番のリスク: GitHub が出自メタデータや Copilot 透かしを検証バッジ付きで全 PR にネイティブ提供し、第三者証明を一夜で不要にする。次点はキーストローク再生で証明を偽造する公開デモが拡散し、法的トリップワイヤーの枠組みが浸透する前にカテゴリを失墜させること

的中の判定(6ヶ月後): GitHub でこの形の repo が 2,000+ スター、または GitHub Action/App が公開 1,000 repo で稼働、または 5,000+ スターの repo 3 つが CONTRIBUTING.md/CI でこの証明を必須化(2027-02-08 までに検証可能)(判定日 2027-02-08)

AI自己確度 42/100 — 判定条件を満たす見込みの自己申告で、事業の成功率ではありません