AIの「はみ出し」を根絶する二層防衛
「一行だけ変えてほしかったのに、AIがファイル全体を書き換えた。変えたくないコードが全部消えた。」
プロンプト層で SCOPE ENFORCEMENT（「surgery robot」の比喩で範囲限定を強制）を指示し、さらに実装層で Diff Sanitizer が許可範囲外の変更を 機械的に除去 する。LLMの出力を「信じず」、二つの独立した防衛が同時に動作する。はみ出しは物理的に不可能になる。
正確性を証明しなければ実行しない
「Aを修正したらBが壊れた。Bを修正したらCが壊れた。無限ループに陥った。」
修正を実行する 前に、LLMに3つの正確性証明を強制する。LOCALITY（範囲が限定されているか）・ISOLATION（他のファイルに干渉しないか）・NON-RECURRENCE（体系的問題ではないか）。いずれかでも証明できなければ、別の戦略に 自動でエスカレーション される。「やって失敗してから」ではなく「正当性を確認してから実行」する。
見えない構造破綻を検知し、自動で修復する
「コードは動く。テストも通る。でも後になって深刻なバグを発見した。原因は構造の微妙な崩壊だった。」
Python の ast モジュール で修正前後の構造スナップショットを比較する。クラス消滅・属性モジュールレベル漏れ・型ヒント消失など 5種類の破綻パターン を検知する。SIC失敗時は「DNA（元のコード）」を基準にした 3者比較リカバリー で自動に修復を試みる。
フレームワーク固有のバグを自動で撲滅する
「生成されたコードを動かしたら「relationship 'xxx' is not defined」。原因を理解するまで数時間かかった。」
SQLAlchemy・Flask・Marshmallow・HTML/CSS/JS間の整合性を 32種類の検証（G-1〜G-32） で自動チェックする。検出したバグを 29種類の自動修正 で解決する。外部キー参照・リレーションシップの重複・予約語の衝突など、開発者がハンドリングすべき問題が 生成時点で消える。
大規模プロジェクトも整合性を維持して生成する
「大きなプロジェクトを一気に生成したら、ファイル間の依存関係がバラバラになった。」
Phase 1（基盤層） で models・schemas・config を先に生成し、Phase 2（アプリ層） で routers・services を構築し、Phase 3（環境設定） で仕上げる。各フェーズで前のフェーズの出力を確認してから生成するため、ファイル間の整合性が 設計で保障される。
生成後に抜けたファイルを自動で補完する
「生成直後に ModuleNotFoundError が出る。ファイルが生成されていなかった。」
生成されたファイルの 全import文を解析 し、参照先が存在するか検証する。抜けたファイルを自動で検知し、既存ファイルのコンテキストを活用して 補完生成 する。「import error で起動できない」という問題が生成時点で消える。
動かないコードは返してくれない
「生成されたコードを実行したら、即座にクラッシュ。生成には「成功」と表示されたのに。」
修正後のコードを 実際にインポート実行 し動作確認する。インポートに失敗した場合は、失敗したファイルの変更を 自動で巻き戻し、廃棄する。静的チェックを超えて実行検証まで行うため、「見た目は正しいが動かないコード」が出力されることがない。
25種類の問題を見逃さない
「構文は正しい。Lintも通る。でも『保存』ボタンを押しても保存されない。気づいたのは1週間後。」
構文を超え、Lintを超え — 25種類の意味的問題 を徹底的に追跡する。TODO残存、デッドコード、動作しないボタン、保存/読込の不整合、await漏れ、未処理のPromise、セキュリティホール、リソースリーク、残存デバッグコード。すべての生成ファイルがこの 論理的完全性スキャン を通過する。「コンパイルは通るが動かない」がなくなる。