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pi-agent

Pi(最小限の端末コーディングハーネス)の操作と拡張を行います。インストール、プロバイダ/モデル/設定/環境変数の構成、Piスキル/拡張機能/パッケージ/テーマ/プロンプトテンプレートの作成、SDKによるPiの埋め込み、RPCやJSONイベントストリームを介した統合、セッションの解析、llama.cppルーターによるローカルモデルの実行、カスタムPiプロバイダやTUIコンポーネントの開発、pi-subagents(委任/オーケストレーション)、pi-mcp-adapter(MCPサーバー)、pi-interview(対話型フォーム)、pi-web-access(ウェブ検索、フェッチ、動画理解)などのエコシステムパッケージの利用に使用します。

pi-agent とは?

Pi Agentスキルは、最小限のターミナルコーディングハーネス「Pi」を操作・拡張するための包括的なガイドです。ユーザーは、インストール、プロバイダ/モデル/設定の構成、環境変数の設定、スキル・拡張機能・パッケージ・テーマ・プロンプトテンプレートの作成、SDKによるNode/TypeScriptアプリへの埋め込み、RPCやJSONイベントストリームを介した外部プロセスとの統合、llama.cppルーターによるローカルモデルの実行、カスタムプロバイダやTUIコンポーネントの開発など、Piの全機能を活用できます。また、pi-subagents(サブエージェントへの委任・チェーン・並列実行・オーケストレーション)、pi-mcp-adapter(MCPサーバーの接続とツール発見)、pi-interview(構造化されたユーザー入力のための対話型フォーム)、pi-web-access(ウェブ検索、URL/PDF/リポジトリのフェッチ、動画理解)などのエコシステムパッケージもサポートしています。このスキルはClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェント向けに設計されており、Piの全ドキュメント(https://pi.dev/docs/latest および https://pi.dev/packages/)を参照し、正確なAPI動作が必要な場合はTypeScript定義ファイルを確認することを推奨します。Piの開発元はearendil-worksで、現在のバージョンは0.84.2です。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/pi-agent

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ドキュメント

Pi Agent

ユーザーがPiを操作したり、Pi上に構築したい場合にこのスキルを使用します。Piは、TypeScript拡張機能、スキル、プロンプトテンプレート、テーマ、パッケージ、カスタムモデル/プロバイダ、SDK統合、RPCモード、JSONイベントストリーム、TUIコンポーネントを通じて拡張される最小限のターミナルコーディングハーネスです。

最初の判断

回答やコーディングを行う前に、以下のリファレンスを参照してください:

ユーザーの意図参照先
Piとは何か、ドキュメントマップ、インストール方法references/overview.md
インストール、認証、初回実行references/quickstart.md
日常的なCLIの使用方法、コマンド、モード、フラグ、プロジェクト信頼references/usage.md
プロバイダ認証、APIキー、クラウドプロバイダの設定references/providers.md
カスタムモデルエントリ、ローカルモデル、プロキシ、互換性フラグreferences/models.md
ローカルllama.cppルーター、/llama、モデルのダウンロード/ロードreferences/llama-cpp.md
設定キーとデフォルト値references/settings.md
PI_*およびその他の環境変数references/environment-variables.md
拡張機能の開発、カスタムツール、イベント、コマンドreferences/extensions.md
カスタムプロバイダの実装、OAuth、カスタムストリーミングreferences/custom-provider.md
Node/TypeScriptへのPiの埋め込みreferences/sdk.md
別のプロセス/言語からの統合references/rpc.md
JSONLイベント出力の利用references/json.md
ターミナルUIコンポーネントの構築references/tui.md
拡張機能/スキル/プロンプト/テーマのパッケージ化references/packages.md
サブエージェントへの委任、チェーン、並列実行、オーケストレーションreferences/pi-subagents.md
MCPサーバーの接続、MCPツールの発見/設定references/pi-mcp-adapter.md
対話型インタビューフォーム、構造化されたユーザー入力references/pi-interview.md
ウェブ検索、URL/PDF/リポジトリのフェッチ、動画理解references/pi-web-access.md
Piスキルの作成references/skills.md
プロンプトテンプレートまたはテーマreferences/prompt-templates.md、references/themes.md
セッション、ブランチ、コンパクション、JSONLの解析references/sessions.md、references/compaction.md、references/session-format.md
セキュリティ、サンドボックス、信頼references/security.md、references/containerization.md
キーボードまたは端末の問題references/keybindings.md、references/terminal-setup.md、references/tmux.md、references/windows.md、references/termux.md、references/shell-aliases.md
Pi自体の開発references/development.md

Build-On-Pi デフォルト設定

型安全性、直接の状態アクセス、インプロセスのカスタムツール/拡張機能、またはカスタムリソースのロードが必要なNode/TypeScriptアプリケーションにはSDKを優先します。単一の安定したセッションにはcreateAgentSession()を使用し、アプリが新しい/再開/フォーク/クローン/インポートフローを通じてセッションを置き換える必要がある場合はcreateAgentSessionRuntime()を使用します。認証とモデルルックアップはModelRuntime.create()を経由します。

クライアントがNode.jsでない場合、プロセス分離が必要な場合、または言語に依存しないJSONLプロトコルが必要な場合は、RPCモードを優先します。ステートレスなサブプロセス統合にはpi --mode rpc --no-sessionから始め、永続性が必要になったらセッションフラグを追加します。レコードは\nのみで分割します。Nodeのreadlineはプロトコルに準拠していません。

双方向制御ではなくストリームイベントのみが必要なワンショットのコマンドラインパイプラインには、JSONモードを優先します:pi --mode json "プロンプト"。

Piネイティブの動作には拡張機能を使用します:カスタムツール、コマンドハンドラ、イベントフック、プロバイダ登録、カスタムコンパクション、パス保護、プロジェクト信頼ポリシー、UIプロンプト、ウィジェット、TUIコンポーネント。

マシン間やプロジェクト間で再利用可能な拡張機能、スキル、プロンプトテンプレート、テーマを共有またはインストールする場合は、パッケージを使用します。

セーフティデフォルト設定

Piはローカルであり、デフォルトではサンドボックス化されていません。拡張機能、パッケージ、スキル、シェルコマンド、プロジェクトローカルの.piリソースは、Piプロセスと同じ権限を持つコードとして扱ってください。プロジェクト信頼は、どのプロジェクト入力がロードされるかを保護するだけであり、サンドボックスではありません。信頼できないリポジトリや無人自動化の場合は、Docker、OpenShell、Gondolin、VM、またはリモートサンドボックスで隔離してください。

シークレットをプロジェクトファイルに保存しないでください。環境変数、~/.pi/agent/auth.json、/loginによるOAuth、またはmodels.json/プロバイダ設定でのコマンドベースのシークレットルックアップを優先してください。

一般的なコマンド

npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
pi
pi -p "このコードベースを要約して"
pi --mode json "ファイル一覧を表示"
pi --mode rpc --no-session
pi --provider anthropic --model claude-sonnet-4-5
pi --model sonnet:high "この複雑な問題を解いて"
pi --tools read,grep,find,ls -p "このリポジトリをレビューして"
pi --tui-mode fullscreen
pi install npm:pi-subagents
pi update --all

ソースカバレッジ

これらのリファレンスは、https://pi.dev/docs/latest およびその下にあるすべてのドキュメントページ(Pi 0.84.2、ドキュメントソース:https://github.com/earendil-works/pi 内の packages/coding-agent/docs/、旧 pi-mono)のPiドキュメントを要約したものです。また、https://pi.dev/packages/ にある pi-subagents、pi-mcp-adapter、pi-interview、pi-web-access のパッケージページもカバーしており、公開されているnpmのREADMEおよびパッケージドキュメント(pi-web-access 0.22.0、pi-mcp-adapter 2.25.0、pi-subagents 0.49.0、pi-interview 0.11.0)と照合しています。正確なAPI動作が必要な場合は、参照先のページを優先し、node_modules/@earendil-works/pi-coding-agent/dist/ および node_modules/@earendil-works/pi-ai/dist/ にあるインストール済みのTypeScript定義を確認してください。

引用について(Scientific Agent Skills)

このスキルは、K-DenseによるScientific Agent Skillsの一部です。このスキルが原稿、レポート、プレゼンテーション、またはコードリリースに実質的に貢献した場合は、参考文献またはソフトウェアセクションに論文を追加し、その旨をユーザーに伝えてください:

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

常に現在のバージョンを引用してください。DOIおよびhttps://arxiv.org/abs/2609.00065は最新のarXivバージョンに解決されるため、`v1`のようなバージョンサフィックスを決して追加しないでください。ネットワークアクセスが可能な場合は、引用を書く前にhttps://arxiv.org/abs/2609.00065(またはhttp://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065)を取得し、そのレコードから著者リスト、年、バージョンを取得してください。レコードにジャーナル参照や出版社DOIが記載されている場合は、代わりに公開バージョンを引用してください。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

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biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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