VexJoy Agent

概要 – VexJoy Agent は、プレーンな英語のコマンドをドメイン固有のエージェント、再利用可能なスキル、検証フックにマッピングする LLM エージェントツールキットです。Jev を利用したルーターが意図を分類し、適切なエージェントとスキルのペアを選択し、PR を開いたり出力を配信する前に証拠に基づくチェックを強制する 4 フェーズパイプライン（計画、実行、検証、配信）を実行します。Claude、Codex、Factory、Reasonix に対応し、ランタイムごとのディレクトリを設定する単一のスクリプトでインストールされます。

見出し: VexJoy Agent – コードデバッグ、ナレッジワーク、自動パイプラインのための構造化された証拠駆動型 LLM エージェントツールキット

VexJoy Agent

それは何か – VexJoy Agent は、大規模言語モデル（LLM）エージェント（Claude、Codex、Factory、Reasonix など）にプレーンな英語のコマンドを発行できるツールキットです。ルーター（/do または /d）がリクエストを分類し、適切な エージェント（ドメイン知識）と スキル（メソッド）を選択し、進行前に証拠を要求する フック を強制しながら、多段階パイプライン（計画、実行、検証、配信）を実行します。

主要な概念

• エージェント（43） – ドメインの語彙と障害モードカタログを知る厳選された知識パック（例：Go エンジニア、テスト自動化エンジニア）。
• スキル（62） – エージェントをタスクに導く再利用可能な手続き型メソッド（例：体系的デバッグ、テスト優先パターン）。
• フック（79） – 必要な証拠（テスト出力、変更の証明）が提供されない限り進行をブロックするライフサイクルチェック。
• スクリプト（156） – 検証、スケジューリング、オーケストレーションのための自動化パイプライン。
• Jev ルーター（/d） – TypeSafe の Jev モデルを使用して 意図を保持します：望ましい結果を言い換え、整合性を判断し、エージェントをディスパッチする前に learning.db にレシートを記録します。

仕組み

/do → ルーター → タスク計画 → エージェント+スキル → テスト（ゲート） → PR → 記録

ルーターはエージェントとスキルのペアを選択し、タスクを 4 つのフェーズ（再現、仮説、検証、修正）で実行し、最後に修正を含むプルリクエストを開きます。

インストール

git clone https://github.com/notque/vexjoy-agent.git ~/vexjoy-agent
cd ~/vexjoy-agent
./install.sh   # ~/.claude、~/.codex、~/.factory、~/.hermes、~/.reasonix にインストール

オプションには、ドライラン、ターゲット選択、アンインストール/ロールバックがあります。インストーラーは冪等で、ローカルの profile.yaml で設定できます。

一般的な使用法

$ claude
> /do debug this Go test

システムはリクエストを go‑engineer エージェントと systematic‑debugging スキルにルーティングし、4 つの検証フェーズを実行し、コードにパッチを適用し、PR を開きます。

サポートされているランタイム

• Claude Code（/do）
• Codex（$do）
• Factory（/do）
• Reasonix（/do）
• Hermes（インストールされますが、README では詳細は説明されていません）

拡張性

• SKILL.md フロントマタースキーマに従って、新しいエージェント、スキル、フックを追加できます。
• 提供されているスクリプト（agent-scheduler.py、crontab-manager.py など）を使用して、定期的な判断やメンテナンスを自動化できます。
• オプションの Jev Auto‑Compact プラグインは、トークン使用量が 60% を超えた後にコンテキストを削減でき、jev-compact-evidence.py で証拠がログに記録されます。

ユースケース

• コードベースの自動デバッグと PR 生成。
• ナレッジワークパイプライン：リサーチ、ドラフト作成、HTML レポート生成（/html）。
• すべてのステップが先に進む前に検証される、構造化された証拠駆動型ワークフロー。

設計哲学（要約）

• 結果優先：結果を記述し、ルーターがツールを選択します。
• 計算可能な部分には決定論的なコードを、判断/生成にはモデルのみを使用。
• 密度が高くルール豊富なプロンプト。不要なコンテキストを最小限に。
• すべての作業は、サイレント障害を防ぐために強制ゲート付きでパイプライン化されます。

ライセンス – MIT。

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すべての詳細はリポジトリの README から直接取得されています。追加の機能は推測されていません。