ある AI エージェントから別の AI CLI(devin / codex / claude / cursor-agent / opencode / gemini / grok)を非対話で呼び出すときの実行規則。print モードの 選び方、認証・権限・cwd の罠、出力フォーマット、ACP 起動の注意をまとめる。 「codex に投げて」「devin を CLI から呼んで」「別エージェントに委譲」 といった依頼で使う。ユーザーが /agent-cli と入力したら使う。
jev
Jev hooks の運用を支援する。「Jevの状態を診断」「利用量や費用を確認」「モードを変更」「判定を評価」「配備や不具合を調査」といった依頼で使う。該当する依頼では明示的なスキル名がなくても使い、ユーザーが /jev と入力したら必ず使う。
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SKILL.md(原文)
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Jev hooks の管理
診断、利用量と推定費用の確認、モード設定、判定の評価、配備と不具合調査を行う。現行 CLI、設定、評価、配備の詳細は jev-hooks/README.md を正本として参照する。
CLI の場所と基本操作
作業対象の dotfiles リポジトリを特定してから CLI を呼ぶ。スキルファイルの物理パスを解決し、そのパスが .agents/skills/jev/SKILL.md なら親階層からリポジトリ root を得る。配置先がリンクの場合もリンク先を解決する。必要なら jev-hooks/jev.py を含むリポジトリを確認する。固定の cwd や HOME から root を推測しない。
python3 <dotfiles-root>/jev-hooks/jev.py doctor
python3 <dotfiles-root>/jev-hooks/jev.py usage --days 30
python3 <dotfiles-root>/jev-hooks/jev.py usage --days 30 --cwd .
python3 <dotfiles-root>/jev-hooks/jev.py usage --days 30 --json
python3 <dotfiles-root>/jev-hooks/jev.py usage --days 30 --html <output-path>
usage の日数指定は --days 30 のようにフラグと値を分ける。費用は既知モデルに対する推定値で、未知モデルの呼び出しは別に表示する。単価設定が必要な場合は README の現行手順と JEV_HOOKS_INPUT_USD_PER_MILLION を確認する。
usage --cwd PATH は任意の作業ディレクトリに帰属する記録だけを集計する。. はコマンドを実行したディレクトリとして解決され、オプションを省略すると全体を表示する。doctor は実行中プロセスのcwdに帰属する過去30日の件数と直近policy判定を表示する。判定のmodeは記録時点の値であり、現在の機能有効状態を示すものではない。旧記録などcwdがNULLの行は特定のrepoへ割り当てず、cwd別集計に含めない。cwdはローカルmetadataで、APIへ送るstateには自動追加しない。
設定と秘密情報
既定の設定ファイルは ~/.config/jev-hooks/config.json。JEV_HOOKS_CONFIG があればそのパスを使う。環境変数は設定ファイルより優先され、モードは JEV_HOOKS_MODE=on|observe|off で指定できる。
モードや他の設定を変更するときは、依頼されたキーだけを更新し、既存の他の値を保って JSON を一時ファイル経由で atomically 書き換える。TYPESAFE_API_KEY は環境変数からのみ読み、秘密ファイルを探したり source したりしない。キーの値を保存・表示・ログ出力しない。キーが無い場合 hook.sh は Python を起動せず、記録も行わない。
判定・記憶関連コマンド
CLI の skills は stdin JSON の query と任意の cwd、memory-annotate と memory-rerank は query と results、memory-classify は summary と context を受け取る。スキーマや実行手順は README と CLI の実装で確認する。
memory-annotate、memory-rerank、memory-classify は記憶内容を外部 Jev へ送る。READMEの送信範囲とユーザーの承認範囲を守る。既に承認された接続や実行を毎回確認し直さない。ai-ltm recallは候補を保持して任意の注記を付け、採否はmainが決める。送信先や範囲を拡張する場合はその変更への承認を確認する。
評価・配備・障害調査
評価では README の方法に従い、診断と usage の実測をもとに既知費用・未知費用・判定結果を分けて報告する。配備や障害調査では README の該当手順と参照先の公式仕様を確認し、診断結果、実施した操作、未確認事項を明確にする。設定変更が明示的に依頼されている場合は、同じ変更について再承認を求めず実行する。
レビュー
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同じリポジトリのスキル
概要と使いどころ
明示されたCodex・CursorのSkill運用移行を、指定設計と既存点検に基づき適用する。通常の実装依頼では起動しない。
明示されたリポジトリのSkill・Agent・呼出し・生成配布を点検または移行する。通常の実装・レビュー・調査では起動しない。
プロジェクトのデザインシステムを SSOT として作成・監査・更新する。トークン、デザインシステムに関わるアクセシビリティ、Typography、Motion、aesthetic direction の作業に使う。デザインシステムに紐づかない単発UI実装や個別デザインレビューには使わない。ユーザーが /ai-design-system と入力したら使う。
デザインシステムの作成・監査・保守、デザイントークンやUIの一貫性・個性・アクセシビリティの改善に使う。
AIに日記を書かせるスキル。会話を振り返り、AI視点の自由な日記風テキストを生成して保存する。「日記書いて」「AI日記」「日記風に振り返って」「感想を日記にして」「diary」「write a diary」といった日記・感想の依頼に使う。作業改善の振り返りは /retro、知見の記録や要約は /ai-ltm を使う。ユーザーが /ai-diary と入力したら必ずこのスキルを使う。