Tencent/teamai-cli

TeamAI CLI – AIアシスタントツールの共有リポジトリマネージャ

何であるか

• npm経由で配布されるコマンドラインツール（teamai-cli）で、複数のAIコーディングアシスタント（Claude Code、Codex、Cursor、Qoder、CodeBuddy、OpenCode、WorkBuddyなど）が使用するスキル、ルール、ドキュメント、環境設定、フック、その他のリソースを、チーム全員で同期できるようにします。
• リソースは共有Gitリポジトリ（GitHub、GitLab、GitCode、CNB、TGit、または任意のプライベートGitサービス）に格納されます。チームメンバーは変更をマージリクエストとしてプッシュし、マージされるとteamai pullが自動的に各ローカルAIツールに更新を反映します。

コアコンセプト

レイヤー	目的	CLIサポート
チーム実行	各エージェントがチームの規則（スキル、ルール、ドキュメント、環境、フック、MCPサーバー）に従うようにする	init, pull, push, install, hooks, mcp, source
チームコンテキスト	エージェントに共有知識ベース（学習済みセッション、コードベースグラフ、チームWiki）を提供する	recall, import, codebase --lint
チーム改善	摩耗の多いセッションをチーム全体の学びとダッシュボードに変換する	session save, digest, dashboard, recall promote/maintenance

主な機能

• 分散型スキル/フックリポジトリ – Claude、Codex、Cursorなどのスキルファイルを~/.<agent>/skills/に格納し、バージョン管理可能にします。
• ロールおよびタグベースのフィルタリング – 管理者が各ロールやタグにどのスキルを配信するかを定義できます（teamai roles, teamai tags）。
• ソースサブスクリプション – 他のチームや共有組織リポジトリから追加のスキルリポジトリを取得できます（teamai source add …）。
• MCP（モデル制御プレーン）サーバー設定 – 一度リモート推論エンドポイントを宣言し、各ツールのネイティブ設定に自動的に書き込みます。
• 自動セッション学習 – セッションで「摩擦」（中断、ツールの再試行、修正）が発生した場合、CLIは体験の要約を提案し、リポジトリにプッシュできるようにします。
• チーム知識グラフ – teamai importはソースコード（TS/JS/Python/GoについてはTree-SitterによるAST解析、その他の言語はヒューリスティックな正規表現）をteamwiki/下に保存されるグラフに変換します。このグラフはリコール結果の再ランク付けに使用されます。
• リコールサブエージェント – オプションのプラグインで、対応するAIツールがタスクに答える前に共有知識ベースを照会できます（teamai recall enable）。
• ダッシュボードとディジェスト – 週次使用レポート、リアルタイムのセッション状態、KB健全性ページにより、トークン消費量、介入率、知識ベースカバレッジをチームが監視できます。
• CI統合 – teamai ci extract-mrはマージリクエストの議論から知識を自動抽出し、コメントを投稿できます。

一般的なワークフロー

1. 共有リポジトリの作成（またはteamai-hub組織のテンプレートを使用）。
2. teamai init <repo-url>を実行 – ログインし、ユーザーを登録し、初期フックを挿入。
3. ローカルでスキル/ルールを編集または追加し、teamai push → レビュー用のマージリクエストを開く。
4. MRがマージされると、各メンバーの次のAIセッションでteamai pullが自動実行（SessionStartフック経由）され、最新のリソースがローカルAIツールに同期されます。
5. セッションに「摩擦」がある場合、/teamai-share-learnings（またはteamai session save）を実行して要約をキャプチャし、新しい知識エントリとして登録。
6. 定期的にteamai digestを実行するか、teamai dashboardを開いてチーム全体のメトリクスとKB健全性を確認。

インストール

npm install -g teamai-cli   # Node.jsが必要

インストール後、teamai init …を実行できます。

対応AIエージェント（README時点） – Claude Code、Codex、Cursor、Qoder、CodeBuddy、OpenCode、WorkBuddy、OpenClaw、Hermes、DeepSeek Harness。READMEの表には、各エージェントで現在実装されている機能（スキル、ルール、ドキュメント、環境、エージェント、フック、MCP）が示されています。

ライセンス

• MIT（LICENSEを参照）。

誰が使うべきか

• AIコーディングアシスタントに大きく依存し、プロンプト、プラグイン、ポリシーの単一の真実源を求めるエンジニアリングチーム。
• AI生成コードレビューまたはデバッグルールをロールベースで配布する必要がある組織。
• AI支援デバッグセッションから得た「トライバル知識」をキャプチャし再利用したいチーム。

---

上記のすべての詳細は、リポジトリのREADMEから直接取得したものであり、追加の機能は推測されていません。