# Hermes Agentの機能と実践的な使い方 🚀 エージェントが作業している間も会話を止めたくない人へ。モダンなTUIは、ノンブロッキング入力・マウス操作・リッチなオーバーレイで、長時間タスクを眺めつつ追加指示を投げ込めます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: TUI (Ink terminal UI) URL: 📝 概要 TUIはHermes向けのモダンなターミナルUIで、PythonのCLIからサブプロセスとして起動されます。Node.js（≥20）製で、同じPythonランタイム・セッション・スラッシュコマンドを共有しつつ、よりクリーンで応答性の高い操作感を提供します。 🔧 機能の説明 ・即時の初回フレーム描画でフリーズ感のない起動、差分更新によるストリーミング中のちらつき防止、モデル選択やセッション選択・承認のためのリッチなモーダルオーバーレイを備えます。 ・ノンブロッキング入力でセッション準備中もメッセージをキューでき、マウスでの選択（端末の反転表示でなく均一な背景ハイライト）に対応します。 ・LaTeX数式（インライン `$E = mc^2$`、ブロック `$$...$$`）をレンダリングします。 ・ステータス行が状態を実況します（starting agent… / ready / thinking… / running… / interrupted、作業ディレクトリとgitブランチ、経過時間、自動圧縮回数、`/background` タスク数、YOLO警告バッジなど）。 🛠 実践的な使い方 ・起動は `hermes --tui`、最新セッション再開は `hermes --tui -c`、特定セッションは `hermes --tui -r `、クラシックCLIへの強制は `hermes --cli` です。 ・既定にするには環境変数 `HERMES_TUI=1`、または `~/.hermes/config.yaml` の `display.interface: tui` を設定します。 ・TUI固有のスラッシュコマンドが充実しています。`/model`（プロバイダ別のコスト表示付きピッカー）、`/sessions` または `/switch`（ライブセッション切替）、`/skin`（テーマのライブプレビュー）、`/details`（ツール詳細の表示切替）、`/agents` または `/tasks`（サブエージェントツリーの可観測オーバーレイ）、`/mouse`、`/reload` などです。 ・`Ctrl+X` でライブセッション切替を開き、1つの端末内で複数セッションを同時に並走させられます。 🎯 ユースケース ・長時間タスクの進行をライブパネルで眺めつつ、ノンブロッキング入力で途中指示を投げ込む。 ・1つの端末から複数の同時エージェントセッションをディスパッチし、オーケストレーションする。 ・SSH切断後も `HERMES_TUI_RESUME` の自動再開でセッションを継続する。 ⚠️ 注意点 ・Node.js ≥20 が必要で（`hermes doctor` が確認）、初回起動時にTUIのNode依存を `ui-tui/node_modules` へ一度だけインストールします。 ・TTY接続が前提で、パイプや非対話環境では単発質問モードにフォールバックします。 ・リモートゲートウェイへの接続はできません（TUIは自前のプロセス内ゲートウェイを起動します）。ライトテーマ検出は `COLORFGBG` やOSC 11に依存し、全端末が対応するわけではありません。 #HermesAgent# #DevTools#

# Hermes Agentの機能と実践的な使い方 🚀 開発者がエージェントと向き合う日常の窓口がCLIです。リポジトリ直下で `hermes` と打つだけで、対話・スラッシュコマンド・ワンショット実行まで全部こなせます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: CLI URL: 📝 概要 Hermes CLIはターミナル対話インターフェースです。会話ストリーム・固定の入力欄・現在のモデルやトークン使用量を示すステータスバーで構成され、スラッシュコマンドで挙動を細かく調整しながら作業できます。対話モードのほか、単発質問やセッション再開にも対応します。 🔧 機能の説明 ・起動モードは、対話（`hermes` または `hermes chat`）、単発質問（`hermes chat -q "..."`）、再開（`hermes --continue` / `hermes --resume `）があります。 ・ステータスバーはモデル名・トークン使用量（例 12.4K/200K）・色分けされたコンテキスト残量・推定コスト・圧縮回数・バックグラウンドタスク数・経過時間を表示します。 ・スラッシュコマンドが豊富です。`/model`（モデル切替）、`/personality`（人格切替: helpful, concise, technical, teacher など）、`/voice on|off|tts`、`/reasoning high`、`/background `、`/sessions`、`/usage`、`/tools`、`/status` などがあります。 ・長い会話はコンテキスト上限に近づくと自動要約（圧縮）され、既定で先頭3ターンと直近20ターンを保持して中間を要約します。 🛠 実践的な使い方 ・起動フラグで挙動を変えられます。`--model` / `--provider` でモデル指定、`-s`（`--skills`）でスキルのプリロード、`-w` で隔離されたgit worktree、`--tui` でモダンUI、`--yolo` でツール承認の自動許可です。 ・複数行入力は `Alt+Enter` / `Ctrl+J`、外部エディタ起動は `Ctrl+G`、エージェント中断は `Ctrl+C`（2秒以内に2回で強制終了）です。 ・`~/.hermes/config.yaml` の `quick_commands` にLLMを介さず実行するシェルコマンドを定義し、`/status` のように呼び出せます。 ・`busy_input_mode` を steer にすると、作業中の入力を `/steer` で現在の実行に注入できます。 🎯 ユースケース ・リポジトリ直下で「テストが落ちてる原因を調べて直して」と依頼し、進行を見ながら `/model` や `/reasoning` で調整する。 ・`/background` で並列の隔離セッションを立て、別タスクを同時進行させる。 ・`hermes chat -q "..."` を使い、スクリプトやパイプラインからワンショットで呼び出す。 ⚠️ 注意点 ・`Shift+Enter` の改行は端末依存で、標準のWindows TerminalやmacOS ・`/background` セッションはメインの会話履歴から完全に独立しており、前景の文脈を一切共有しません。 ・CLIは可読性のため最終応答からMarkdownの囲みや装飾を取り除きます（コードブロックやリストは保持）。音声モードは対応端末が必要です。 #HermesAgent# #DevTools#

# Claude Codeの機能と実践的な使い方 🤖 ログや検索結果でメイン会話を汚したくない。そんなとき、専用のコンテキストで作業して要約だけ返すサブエージェントが役立ちます。読み取り専用のレビュアーや調査役を切り出せます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: サブエージェント URL: 📝 概要 サブエージェントは特定タスクを担当する専用AIアシスタントです。独自のコンテキストウィンドウ、固有のシステムプロンプト、ツールアクセス、権限を持ち、独立して動いて結果の概要だけをメイン会話に返します。詳細な出力をメインから隔離でき、ツール制限でできることを絞れます。 🔧 機能の説明 ・組み込みサブエージェントとしてExplore（Haikuの読み取り専用・コードベース探索）、Plan（プランモードの調査役）、general-purpose（探索と変更の両方を行う複雑タスク向け）があります。 ・カスタムサブエージェントはYAMLフロントマター付きMarkdownで定義します。必須は name と description のみです。 ・主なフィールドは tools（許可ツール）、disallowedTools（拒否ツール）、model（sonnet/opus/haiku/inherit）、permissionMode、skills、memory などです。 ・description をもとにClaudeが委譲を判断します。「use proactively」などの語を入れると積極的に委譲されます。 ・サブエージェントは他のサブエージェントを生成できません（無限ネスト防止）。 🛠 実践的な使い方 ・/agents コマンドでタブ付きUIを開き、ガイド付きまたはClaude生成でサブエージェントを作成・編集・削除できます（推奨）。 ・保存先でスコープが決まります。プロジェクト用は .claude/agents/ 、全プロジェクト用は ~/.claude/agents/ です。前者はバージョン管理でチーム共有に向きます。 ・明示的に呼ぶには自然言語（「test-runnerサブエージェントで〜」）、@メンション、またはセッション全体を claude --agent code-reviewer で実行する方法があります。 ・読み取り専用レビュアーなら tools: Read, Grep, Glob, Bash のように絞ります。 ・memory: project を設定すると、会話をまたいで知見を蓄積する永続メモリを持てます。 🎯 ユースケース ・コードを変更しないコードレビュアーや、長い調査を担う読み取り専用の調査役を定義する。 ・テスト実行やログ処理など大量出力を生む作業を隔離し、失敗テストの概要だけを返させる。 ・独立した複数モジュールの調査を、別々のサブエージェントで並行実行する。 ・安価で高速なHaikuにタスクをルーティングしてコストを抑える。 ⚠️ 注意点 ・サブエージェントは毎回新しいコンテキストで開始し、会話履歴や既読ファイルは引き継ぎません。立ち上げに時間がかかる場合があります。 ・多数のサブエージェントが詳細な結果を返すと、かえってメインのコンテキストを消費します。 ・ディスク上のファイルを直接編集した場合、読み込みにはセッション再起動が必要です（/agents経由なら即時反映）。 ・bypassPermissions は権限チェックを飛ばすため慎重に使ってください。 #ClaudeCode# #DevTools#

📚 リポジトリ全体のドキュメントを、図つきで自動生成。最大140万行・8言語に対応し、DeepWikiを上回る品質を出すAIフレームワークCodeWikiです（ACL 2026採択）。 タイトル: FSoft-AI4Code/CodeWiki URL: 📦 概要 CodeWikiは、ソフトウェアリポジトリ全体に対して包括的なドキュメントを自動生成する、AI駆動のフレームワークです。単純なAPIリファレンスにとどまらず、アーキテクチャ図・データフロー図・シーケンス図・散文の説明を含む「システムレベル」の文書を作ります。大規模・多言語のコードベースで、ドキュメントを最新かつ完全に保つという課題に取り組みます。 ❓ 解決する課題 従来のドキュメントツールはスケールと文脈の扱いが苦手でした。CodeWikiは、モジュール間の相互依存の文書化、規模を保ったままのアーキテクチャ文脈の維持、孤立した部品ではなくシステム全体の相互作用を捉えること、という3つの核心課題に取り組みます。 🛠 方法論と提案手法 3段階で動作します。 ・階層的分解：動的計画法に着想を得たアルゴリズム的クラスタリングで、コードベースを一貫したモジュールに分割します ・再帰的マルチエージェント処理：複雑なモジュールにはタスクを動的に委譲する適応的なエージェントシステムを使います ・マルチモーダル合成：テキストと視覚成果物（Mermaid図）を統合し、図はNode.jsで検証します ・Python・Java・JavaScript・TypeScript・C・C++・C#・Kotlinに対応し、Claude# CodeやCodex CLI経由でトークン課金なしに実行できます 🎯 ユースケース 大規模・多言語コードの「生きたドキュメント」生成、新メンバーのオンボーディング資料、GitHub Pages互換のインタラクティブなHTML出力などに使えます。 📊 実験結果 ・独自評価CodeWikiBenchで、高水準言語（Python、JS）が79.14%、マネージド言語（C#、Java）が68#.84%の品質スコアを記録しました ・DeepWiki比で+4.73ポイント改善し、22.9万行のOpenHandsプロジェクトで82.45%を達成しました ・GitHubスター1.2k、フォーク193、ACL 2026採択で、8.6万〜140万行のコードベースを扱えます ・リポジトリ自身のドキュメントもCodeWikiで生成されており、その実力を体現しています #AIエージェント# #DevTools#

🧩 「外側は裁量、内側は決定論」。プロンプトだけで手順を守らせると脆い——という課題を、Skillsと埋め込み型インタプリタを統合し、実行可能なコードで解くアプローチです。 タイトル: Building workflows for agents with Skills and Interpreter URL: 📝 概要 本記事は、再利用可能な振る舞いパッケージ「Skills」と、エージェントのハーネスと並んで動く埋め込み型TypeScriptランタイム「Interpreter」を統合したInterpreter Skillsを解説します。SKILL.mdが「いつ使うか」を、index.tsが「どう実行するか」を担い、エージェントは適用判断と入力だけを決め、モジュールが決定論的な実行を担います。 ❓ 解決する課題 エージェントは裁量的な判断は得意でも、決定論的な手順の遂行は苦手です。プロンプトだけの手順遵守は脆く、ステップを飛ばしたり順序を入れ替えたりします。300以上の項目を処理するような複雑な多段ルーチンでは、コンテキストをまたいで一貫性を保たせると「コンテキスト不安」が生じていました。 💡 方法論と提案手法 ・Skillsは段階的開示を用い、コンパクトなスキル一覧を見て関連するものだけ詳細を読み、プロンプトから分離してバージョン管理・共有可能な単位にします ・Interpreterはデフォルトでアクセスが制限され、ファイルシステム・ネットワーク・ツール・サブエージェントは明示的に公開した分だけ使えます ・スキルモジュールはサブエージェントをコードからプログラム的に生成・管理し、モデル介在のステップでなくコードから複雑なタスクグラフを編成します ・パースやフィルタ、グルーピングといったローカル操作はTypeScriptコードで表し、ツール面を絞ってモデルが扱いやすくします 🎯 ユースケース GitHubのIssue・PR・ディスカッションを取得し、項目ごとにサブエージェントで要約を作り、別のサブエージェントで分類・クラスタリングするトリアージなど、状態の多い多段ワークフローに向きます。 📊 評価と意義 ・「概ね指示に従ったか」ではなく「期待した関数を呼んだか」という具体的な問いを立てられ、必要な手順が正しい入力で実行されたかを測定できます ・モデルは一度呼び出すだけで、モジュールがワークフロー全体を決定論的に編成し、コンパクトな構造化オブジェクトを返します ・モデルは戦略的制御を保ちつつ、重要な手順はレビュー可能・テスト可能なコードで実行され、エージェントの作業をバージョン管理・テスト・コードレビューといったソフトウェア工学の実践へ移行させます #AIエージェント# #DevTools#