aibridge は何をしますか？
aibridge を使用すると、他のプロバイダーのモデルを駆動できます。このマシンにインストールされているAI CLIを起動し、その出力を検証します。あなたが判断とプロンプト作成を担当し、CLIが脆い実行を担当します。委譲により、あなたが持っていない可能性のあるもの（異なるトレーニングと盲点（真の相互チェック）、画像レンダリング、高負荷な推論シート）がもたらされ、バックエンドCLIの既存のログインで同時に実行されるため、APIキーは必要ありません。各委譲は、そのバックエンドCLI自身のクォータを消費します（クォータがあなたのものになるケースについては、Model seatsを参照してください）。
実行方法
aibridge <command> [options] # `aibridge` がPATH上にある場合
npx -y @aibridge/cli <command> [options] # ゼロインストール — どこでも動作
インストール手順は不要です。2番目の形式は、オンデマンドでnpmからCLIを取得します。以下のリファレンスドキュメントでは、すべてのコマンドを aibridge <command> と表記しています。aibridge がPATH上にない場合は、aibridge を npx -y @aibridge/cli に置き換えてください。他の部分はすべて同じです。Node.js 24.11以降が必要です。
セットアップ（インストールではなく、1回限りのプローブ）
- 最小CLIバージョン: 0.1.0。
- プローブ:
aibridge --versionを実行します。コマンドがない場合は、npx -y @aibridge/cli --versionを実行し、以後はnpx形式を使用します。出力されたバージョンを0.1.0（semver）と比較します。 - npx経由で最小バージョンを下回る場合（キャッシュが古い）:
npx -y @aibridge/cli@latestとして再実行します。グローバルインストール経由で最小バージョンを下回る場合:npm i -g @aibridge/cliでアップデートするようユーザーに提案します。 node --versionが24.11未満の場合: CLIは実行できません — ユーザーにNode.jsのアップグレードを依頼します（例：nvm install 24/mise use node@24）。- オプションで、
aibridgeコマンドを直接PATH上に配置したいユーザー向け:npm i -g @aibridge/cli。グローバルインストールを実行する前に、ユーザーに確認を取ってください。
バックエンドCLIが PATH 上にあり、認証されている必要があります: grok（推奨されるプランナー/レビューアー — 明示的に指定）、agy（推奨される実装者 — 明示的に指定）、codex（推奨される画像生成シート — 明示的に指定、さらに openai-codex/* 委譲）、およびオプションで anthropic-claude/* 委譲階層用の claude。
サブコマンド
| コマンド | 説明 | リファレンス |
|---|---|---|
plan | タスクを詳細な実装計画ファイルに展開する | reference/plan.md |
implement | 作業ツリーをその場で変更し、実際のゲートを実行して計画ファイルを実装する | reference/implement.md |
review | 計画契約に対して作業ツリーの差分（または計画）をレビューする | reference/review.md |
subagent | 自己完結型のタスクを別のモデルに委譲する | reference/subagent.md |
image-gen | モデルシート（codex、agy、またはgrokバックエンド）を介してラスター画像を生成する | reference/image-gen.md |
runs | 実行を監視および検査する | — |
quota | バックエンドのクォータとリセット時間を表示する（grok、agy、codex、claude） | — |
models | レジストリ内のすべてのモデルシートを一覧表示する（スラッグ、努力量、画像形式） | — |
ルーティング
-
最初の単語がサブコマンド名の場合 → そのリファレンスファイルをロードし、それに従います。 これは譲れません: リファレンスには、出力を良好にするプロンプト作成技術が含まれています。それをスキップすると、一般的な結果しか得られません。
-
サブコマンドが指定されていない場合 → リクエストから推測します:
- 画像/アイコン/グラフィックの作成 →
image-gen; - 明確に指定された自己完結型のタスクを別のモデルに委ねる、またはクロスモデルによるセカンドオピニオン/レッドチーム →
subagent; - かなりの規模またはリスクのある実装作業 → 3つの動詞からなるワークフロー:
plan→ あなたが計画ファイルを読み、編集し、承認する →implement→review --plan <file>。リスクの高い設計の場合は、実装前のゲートを追加します: クリーンなツリー上でのreview --planは計画自体をレビューします。
真に曖昧な場合は、上記の表を表示して質問します。
- 画像/アイコン/グラフィックの作成 →
-
現在のフラグがわからない場合?
aibridge <command> --helpを実行します — 機能は時間とともに拡張されます（新しいモデル、新しいフラグ）。
モデルシート（推奨される選択肢 — 明示的に指定）
--model はすべてのコマンドで必須です。何も自動選択されません。大まかな出発点 — ベンチマークではなく、単にうまくいく傾向があるものです:
| スラッグ | plan | implement | review | image-gen |
|---|---|---|---|---|
xai-grok/grok-4.5 | ✅ 小〜中、適切にスコープされた | ✅ 任意の忠実度 | ✅ | ○ JPEG |
openai-codex/gpt-5.6-sol | ✅ 中〜大、曖昧 | ○ | ✅ | ✅ PNG |
anthropic-claude/opus-5 | ✅ 中〜大、曖昧 | ○ | ✅ | ✗ |
google-antigravity/gemini-3.6-flash | ○ | ✅ 高〜超高詳細が必要 | ○ | ○ JPEG |
anthropic-claude/sonnet-5 | ○ | ✅ 高詳細が必要 | ○ | ✗ |
✅ 推奨 · ○ 動作可 · ✗ 未サポート。plan の場合、修飾子はシートが吸収する曖昧さの程度です。implement の場合、それは計画がどの程度具体的でなければならないかです。
これらは大まかな推奨であり、測定値ではありません。タスクが行に明確に適合しない場合、またはユーザーが作業をどのようにルーティングするかを指定している場合は、推測するのではなくユーザーに確認してください。
その他の登録済みシートも同じルールが適用されます: openai-codex/gpt-5.6-terra / -luna（より安価なコーディング階層）、anthropic-claude/fable-5（最も困難で長時間の作業）、anthropic-claude/haiku-4-5（クイックアンサー）、google-antigravity/gemini-3.1-pro（-high/-low のみ）、およびagyの claude-sonnet-4-6 / claude-opus-4-6-thinking / gpt-oss-120b-medium — AntigravityのクォータでのClaudeおよびGPTグレードの作業。これは、同じプロバイダーのシートを避けている場合に重要です。aibridge models [--json] を実行すると、シートごとの正確な情報（受け入れられる努力量、画像形式、固定モデルID）が表示されます。aibridge <command> --help にはすべてのシートがリストされます。
- grokは積極的に制限されています（約30 req/min、約1k msgs/day;
aibridge quotaで週間クレジット使用量を追跡）: 一度に1つのgrokステージのみ実行します。これは、曖昧な依頼に耐えられる唯一のシートであるため、詳細な計画がすでに存在する場所ではなく、入力が不明確な場所で使用してください。 - レビューアーは実装者と異なるモデルにしてください — モデルが自身の差分をレビューすると、自身の盲点を共有することになります。推奨されるシートはすでに異なります。一方のシートをオーバーライドする場合は、もう一方も確認してください。同じロジックがあなたにも適用されます。自分自身が作成した作業については、自分のモデルファミリー外のレビューアーを選択してください。
- クォータはオーケストレーター相対です。 すべてのバックエンドは、自身のCLIのログイン/クォータを消費します。このスキルを実行しているエージェントとクォータを共有するバックエンド（
anthropic-claude/*はClaudeベースのエージェントの場合 — claude CLIのサブスクリプションに課金されます、google-antigravity/*はAntigravityベースのエージェントの場合、…）は、最後の手段です。使用する前にその旨を伝えてください。 - クォータに応じてシートを切り替える:
openai-codex/gpt-5.6-sol[-<effort>]（自身のChatGPTログイン）は、任意のシートの通常の代替です。 - クォータの事前チェックは、すべての委譲の前に自動的に実行されます。
aibridge quotaは、パイプラインを計画する際の手動の2秒チェックです。
セキュリティと信頼モデル
- aibridgeは設計上、実際の委譲を実行します。ツールモードでは、バックエンドCLIはファイルの読み取り/書き込みとシェルの実行を行います — これは、このスキルを実行しているエージェントと同じ信頼レベルです。ここでの何も、ユーザーがエージェントとそれらのCLIをインストールして認証した際にすでに付与した以上のアクセス権を付与するものではありません。
- 委譲は、タスクプロンプト（およびデリゲートが読み取りを選択したもの）をバックエンドCLIのプロバイダーに送信します。ユーザーがそのプロバイダーに送信したくないコンテンツを委譲しないでください。信頼できない入力には
--no-toolsを使用してください。デリゲートはファイルやシェルアクセスを取得せず、推論のみを行います。 - CLIはnpm上の
@aibridge/cliであり、公開リポジトリ（https://github.com/ycmjason/aibridge）からOIDCを介したSLSA出所情報とともに公開されています。そのパッケージにはインストール時のスクリプトはなく、監査可能な単一のランタイム依存関係ツリーがあります。 - ユーザーがこのスキルをインストールし、CLIが自身のアカウントでnpx/npmを介して実行されるまで、何も実行されません。