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caseSHY/AI-CLI

AICoreUtils ist ein JSON-zentrierter Prototyp eines CLI-Toolkits, das speziell für LLM-Agenten entwickelt wurde.

Was ist AI-CLI?

Dieses Skill definiert `AICoreUtils`, ein experimentelles, JSON-zentriertes Kommandozeilen-Toolkit, das die Interaktion zwischen LLM-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex) und systemnahen CLI-Diensten vereinfacht. Der Hauptvorteil liegt in der strukturierten, maschinenlesbaren Ausgabe: Anstatt unstrukturierten Text zu parsen, geben alle Werkzeuge standardisiertes JSON zurück, das Agenten direkt verarbeiten können – von Dateioperationen über Netzwerkanfragen bis hin zur Systemüberwachung. Dadurch werden Fehler bei der Interpretation reduziert und der Entwicklungsprozess robuster. Das Toolkit ist kontextunabhängig auf jedem System einsetzbar, benötigt keine separate Installation (nur `curl` und `jq`) und eignet sich besonders für automatisierte Workflows in CI/CD-Pipelines, Dev-Umgebungen oder orchestrierten Multi-Agent-Systemen, bei denen Präzision und Wiederholbarkeit entscheidend sind.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add caseSHY/AI-CLI

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Dokumentation

Was macht AI-CLI?

AICoreUtils ist ein JSON-zentrierter Prototyp eines CLI-Toolkits, das speziell für LLM-Agenten entwickelt wurde.

Übersicht

Dieses Toolkit stellt eine Sammlung von Kommandozeilenwerkzeugen bereit, die alle Daten im JSON-Format ausgeben. Dadurch können LLM-Agenten die Ausgaben ohne zusätzliches Textparsing direkt nutzen.

Verwendung

Jedes Werkzeug wird über die Kommandozeile aufgerufen und gibt eine JSON-Struktur auf stdout aus. Fehlermeldungen werden auf stderr geschrieben, um die JSON-Ausgabe nicht zu stören.

# Beispielaufruf
toolname --param wert

Verfügbare Werkzeuge

WerkzeugBeschreibung
tool1Kurze Beschreibung von Werkzeug 1
tool2Kurze Beschreibung von Werkzeug 2

JSON-Ausgabeformat

Jedes Werkzeug gibt eine JSON-Struktur mit den folgenden Feldern zurück:

{
  "status": "erfolg" | "fehler",
  "daten": { ... },
  "nachricht": "Optionale menschenlesbare Nachricht"
}

Voraussetzungen

  • curl für HTTP-Anfragen
  • jq für JSON-Verarbeitung

Integration in LLM-Agenten

Agenten können die Werkzeuge über Subprozess-Aufrufe einbinden und die JSON-Ausgabe direkt in ihren internen Zustand übernehmen. Beispiel:

import subprocess
import json

ergebnis = subprocess.run(["tool1", "--param", "wert"], capture_output=True, text=True)
ausgabe = json.loads(ergebnis.stdout)

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

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