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Bajutsu（馬術）は、自然言語で書いた、あるいは記録したテストシナリオを受け取り、アプリを操作し（タップ、入力、スワイプ、待機）、結果を機械が検証できるアサーションで確かめます。プラットフォームに依存する箇所は一つだけで、それは UI を操作するバックエンドです。バックエンドを差し替えれば、同じシナリオが別のターゲットで動きます。

核となる姿勢

• AI は著者であり失敗の調査役であって、判定者では決してない。 AI はシナリオを書くことと失敗を調べることを助けますが、run は完全に決定的で、合否は機械によるアサーションだけから決まります。モデルは判定に関わりません。
• 二つのティア。 ティア1は AI による実操作（探索と著述）、ティア2は CI を守る決定的なランナーです。
• 決定性の最優先。 固定の sleep は使わず、条件待ちだけを使います。曖昧なセレクタは、最初に一致したものをタップせず、その場で失敗します。
• プラットフォームは一つのバックエンド。 決定的なコアは特定のプラットフォームを前提としません。バックエンドを足すか差し替えれば、同じシナリオ形式とランナーと CLI が、変わらないまま新しいプラットフォームを対象にします。

状況（pre-alpha）

決定的なコア、AI の著述ループ（record と crawl）、evidence サブシステム、codegen、自己修復の triage は、いずれも実装済みでユニットテストも揃っており、シミュレータは要りません。iOS の idb / XCUITest バックエンドはシミュレータ上で end-to-end に検証済み、Android（adb）バックエンドはエミュレータ上で end-to-end に検証済みで、web（Playwright）バックエンドは Linux のゲートでブラウザに対して決定的な run を動かします。

クイックスタート

uv sync --group dev                                       # .venv と依存と開発ツール
bajutsu record --target <name> --goal "..." [--out f.yaml]  # ティア1: AI が探索して記録
bajutsu run    --target <name> [--scenario f.yaml]          # ティア2: 決定的な合否

Getting started のチュートリアルが、導入からユニットテスト、シナリオ、実機実行、レポートまでを順にたどります。Mac のないマシンでは、web トラックが同じループをブラウザ（Playwright backend）に対してたどります。Xcode も Simulator も要りません。

機能のハイライト

• AI で著述：record と crawl がアプリを探索し、手で直せるシナリオを書きます。
• 決定的なランナー：条件待ち、安定度のはしご、曖昧なときは推測で進めず失敗するセレクタ。
• evidence サブシステム：スクリーンショット、UI 階層、ネットワークを、指定したポリシーで取得します。
• 自己修復の triage：AI が失敗を調べ、修正案を出します。CI の経路の外です。
• codegen：シナリオを、同等のネイティブテスト（iOS 向け XCUITest、web 向け Playwright、Android 向け UI Automator）に変換します。
• MCP と web UI：MCP クライアントから、あるいはローカルの serve UI から Bajutsu を操作します。

バックエンドとプラットフォーム

プラットフォーム	バックエンド	状況
iOS シミュレータ	idb / XCUITest	実機上で end-to-end に検証済み
Web	Playwright	Linux のゲート上で end-to-end に検証済み
Android	adb	エミュレータ上で end-to-end に検証済み
Flutter	（予定）	次

さらに詳しく

• ドキュメント概要：推奨読書順に並べた、機能ごとのリファレンス。
• Getting started · Concepts · 用語集 · API リファレンス
• ロードマップ · 設計の根拠（DESIGN.md） · GitHub