大規模言語モデルは、関数レベルおよびファイルレベルのコード生成において優れた性能を発揮するが、完全に新しいリポジトリを生成するという課題は依然として根本的な難題である。このプロセスには、提案段階と実装段階の両方において一貫性があり信頼性の高い計画が求められる。一方、自然言語は曖昧さや冗長性を含むため、複雑なソフトウェア構造を正確に表現するには不適切である。これを解決するため、本研究では「リポジトリ計画グラフ（Repository Planning Graph, RPG）」を提案する。RPGは、能力、ファイル構造、データフロー、関数を一つのグラフに統合して表現する永続的表現であり、提案段階と実装段階の計画を統一する。RPGは曖昧な自然言語を明示的な設計図に置き換えることで、長期にわたる計画とスケーラブルなリポジトリ生成を可能にする。RPGを基盤として、ゼロからリポジトリを生成するグラフ駆動型フレームワーク「ZeroRepo」を開発した。ZeroRepoは3段階のプロセスで動作する：まず提案段階の計画と実装段階の精緻化によりグラフを構築し、その後、グラフをガイドとしてコードを生成し、テスト検証を行う。本手法の有効性を検証するため、実際の6つのプロジェクトを対象とした1,052のタスクを含むベンチマーク「RepoCraft」を構築した。RepoCraftにおける実験結果によると、ZeroRepoは平均して約36,000行のコード（LOC）を生成し、最も強力なベースライン（Claude Code）の約3.9倍、他のベースラインの約64倍に達した。機能カバレッジは81.5％、テスト通過率は69.7％を達成し、それぞれClaude Codeに対して27.3ポイントおよび35.8ポイントの向上を示した。さらに詳細な分析から、RPGは複雑な依存関係を適切にモデル化でき、近似的に線形にスケーリングすることで、段階的により高度な計画が可能になることが明らかになった。また、LLMによるリポジトリ理解の向上を促進し、エージェントの局所化を加速する効果も確認された。