kaiyuan/chatgpt-on-wechat
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docs: add CLI system docs

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zhayujie
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49
docs/ja/README.md
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@@ -20,13 +20,14 @@
> CowAgentは、すぐに使えるAIスーパーアシスタントであると同時に、高い拡張性を持つAgentフレームワークでもあります。新しいモデルインターフェース、チャネル、組み込みツール、Skillシステムを拡張することで、さまざまなカスタマイズニーズに柔軟に対応できます。
- ✅ **自律的タスク計画**: 複雑なタスクを理解し、自律的に実行計画を立て、目標達成までツールを呼び出しながら継続的に思考します。ツールを通じてファイル、ターミナル、ブラウザ、スケジューラなどのシステムリソースにアクセスできます。
- ✅ **自律的タスク計画**: 複雑なタスクを理解し、自律的に実行計画を立て、目標達成までツールを呼び出しながら継続的に思考します。
- ✅ **長期記憶**: 会話の記憶をローカルファイルやデータベースに自動的に永続化します。コアメモリとデイリーメモリを含み、キーワード検索やベクトル検索に対応しています。
- ✅ **Skillシステム**: Skillの作成・実行エンジンを実装しており、複数の組み込みSkillを備え、自然言語での会話を通じたカスタムSkillの開発もサポートしています。
- ✅ **Skillシステム**: Skillの作成・実行エンジンを実装。[Skill Hub](https://skills.cowagent.ai)、GitHubなどからSkillをインストールでき、会話を通じたカスタムSkill作成もサポートしています。
- ✅ **ツールシステム**: ファイル読み書き、ターミナル実行、ブラウザ操作、スケジュールタスク、メッセージ送信などの組み込みツールを提供。Agentが自律的に呼び出して複雑なタスクを完了します。
- ✅ **CLIシステム**: ターミナルコマンドとチャットコマンドを提供し、プロセス管理、Skillインストール、設定変更などの操作をサポートします。
- ✅ **マルチモーダルメッセージ**: テキスト、画像、音声、ファイルなど、さまざまなメッセージタイプの解析・処理・生成・送信に対応しています。
- ✅ **複数モデル対応**: OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen、Kimi、Doubaoなど、主要なモデルプロバイダーに対応しています。
- ✅ **マルチプラットフォームデプロイ**: ローカルPCやサーバー上で実行でき、WeChat、Web、Feishu、DingTalk、WeChat公式アカウント、WeComアプリケーションに統合可能です。
- ✅ **ナレッジベース**: [LinkAI](https://link-ai.tech) プラットフォームを通じて、企業向けナレッジベース機能を統合できます。
## 免責事項
@@ -66,7 +67,7 @@ bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
実行後、デフォルトでWebサービスが起動します。`http://localhost:9899/chat` にアクセスしてチャットを開始できます。
スクリプトの使い方: [ワンクリックインストール](https://docs.cowagent.ai/en/guide/quick-start)
スクリプトの使い方: [ワンクリックインストール](https://docs.cowagent.ai/ja/guide/quick-start)。インストール後は `cow start`、`cow stop` などの [CLI コマンド](https://docs.cowagent.ai/ja/commands/index)でサービスを管理できます。
### 手動インストール
@@ -84,7 +85,25 @@ pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -r requirements-optional.txt # 任意ですが推奨
```
**3. 設定**
**3. Cow CLI のインストール（推奨）**
```bash
pip3 install -e .
```
インストール後、`cow` コマンドでサービス管理（起動、停止、更新など）やSkill管理ができます。[コマンドドキュメント](https://docs.cowagent.ai/ja/commands/index)を参照してください。
**4. ブラウザのインストール（任意）**
Agentにブラウザ操作（Webページへのアクセス、フォーム入力など）が必要な場合：
```bash
cow install-browser
```
`playwright` と Chromium を自動インストールします。[ブラウザツールドキュメント](https://docs.cowagent.ai/ja/tools/browser)を参照してください。
**5. 設定**
```bash
cp config-template.json config.json
@@ -92,13 +111,25 @@ cp config-template.json config.json
`config.json` にモデルのAPIキーとチャネルタイプを記入してください。詳細は[設定ドキュメント](https://docs.cowagent.ai/en/guide/manual-install)を参照してください。
**4. 実行**
**6. 実行**
```bash
python3 app.py
cow start # 推奨、Cow CLI が必要
python3 app.py # または直接実行
```
サーバーでバックグラウンド実行する場合：
サーバーデプロイでは、`cow` コマンドでサービスを管理できます：
```bash
cow start # バックグラウンドで起動
cow stop # サービス停止
cow restart # サービス再起動
cow status # 実行状態を確認
cow logs # ログを表示
cow update # 最新コードを取得して再起動
```
または従来の方法で実行：
```bash
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
@@ -195,7 +226,7 @@ FAQ: <https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs>
## 🛠️ コントリビューション
新しいチャネルの追加を歓迎します。[Feishuチャネル](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/feishu/feishu_channel.py)を参考にしてください。また、新しいSkillのコントリビューションも歓迎します。[Skill Creatorドキュメント](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/skills/skill-creator/SKILL.md)を参照してください。
新しいチャネルの追加を歓迎します。[Feishuチャネル](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/feishu/feishu_channel.py)を参考にしてください。また、新しいSkillのコントリビューションも歓迎します。[Skill作成ドキュメント](https://docs.cowagent.ai/ja/skills/create)を参照してください。
## ✉ お問い合わせ

101
docs/ja/commands/general.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,101 @@
---
title: 汎用コマンド
description: ステータスの確認、設定管理、コンテキスト制御などのよく使うコマンド
---
以下のコマンドはチャットで `/` プレフィックス、ターミナルで `cow` プレフィックスで使用できます（一部はチャット専用）。
<Tip>
Web コンソールでは `/` を入力すると自動補完メニューが表示され、キーボードのナビゲーションと Tab 補完に対応しています。
</Tip>
## help
使用可能なすべてのコマンドのヘルプ情報を表示します。
```text
/help
```
## status
現在のセッションとサービスの実行状態を表示します。プロセス情報、モデル設定、メッセージ数、読み込み済みスキル数を含みます。
```text
/status
```
## config
実行時設定の表示または変更を行います。変更は即座に反映され、再起動は不要です。
**すべての設定項目を表示：**
```text
/config
```
**単一の設定項目を表示：**
```text
/config model
```
**設定項目を変更：**
```text
/config model deepseek-chat
```
**変更可能な設定項目：**
| 項目 | 説明 | 例 |
| --- | --- | --- |
| `model` | AI モデル名 | `deepseek-chat` |
| `agent_max_context_tokens` | 最大コンテキストトークン数 | `40000` |
| `agent_max_context_turns` | 最大コンテキスト記憶ターン数 | `30` |
| `agent_max_steps` | タスクごとの最大判断ステップ数 | `15` |
<Note>
`model` を変更すると、システムが対応するモデル API を自動的にマッチングします。設定は `config.json` に永続的に保存されます。
</Note>
## context
現在のセッションのコンテキスト統計情報を表示します。メッセージ数やコンテンツの長さを含みます。
```text
/context
```
**現在のセッションのコンテキストをクリア：**
```text
/context clear
```
<Tip>
コンテキストをクリアすると、Agent は以前の会話内容を「忘れます」。話題の切り替えやコンテキストスペースの解放に便利です。
</Tip>
## logs
最近のサービスログを表示します。デフォルトでは最近の 20 行を表示し、最大 50 行です。
```text
/logs
```
**行数を指定：**
```text
/logs 50
```
## version
現在の CowAgent のバージョンを表示します。
```text
/version
```

84
docs/ja/commands/index.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,84 @@
---
title: コマンド概要
description: CowAgent コマンドシステム — ターミナル CLI とチャットコマンド
---
CowAgent は2つのコマンド操作方法を提供しています：
- **ターミナル CLI** — システムターミナルで `cow <コマンド>` を実行し、サービス管理やスキル管理を行います
- **チャットコマンド** — 会話で `/<コマンド>` または `cow <コマンド>` を入力し、ステータス確認、スキル管理、設定変更を行います
## Cow CLI
ワンクリックインストールスクリプトでデプロイすると、`cow` コマンドが自動的に利用可能になります。手動インストールの場合は以下を実行してください：
```bash
pip install -e .
```
インストール後、任意の場所で `cow` コマンドを使用できます：
```bash
cow help
```
出力例：
```
🐮 CowAgent CLI
Usage: cow <command>
Service:
start Start the CowAgent service
stop Stop the CowAgent service
restart Restart the CowAgent service
update Update code and restart service
status Show service status
logs View service logs
Skills:
skill Manage skills (list / search / install / uninstall ...)
Others:
help Show this help message
version Show version
```
## チャットコマンド
Web コンソールや接続されたチャネルの会話で `/` を入力すると、コマンドの候補が表示されます。使用可能なコマンド：
| コマンド | 説明 |
| --- | --- |
| `/help` | コマンドヘルプを表示 |
| `/status` | サービスの状態と設定を表示 |
| `/config` | 実行時設定の表示・変更 |
| `/skill` | スキル管理（インストール、アンインストール、有効化、無効化など） |
| `/context` | 現在のセッションのコンテキスト情報を表示 |
| `/context clear` | 現在のセッションのコンテキストをクリア |
| `/logs` | 最近のログを表示 |
| `/version` | バージョン番号を表示 |
<Tip>
`/start`、`/stop`、`/restart` などのサービス管理コマンドは、プロセス操作を伴うため、ターミナルでの使用を案内します。
</Tip>
## コマンド対応表
| コマンド | ターミナル (`cow`) | チャット (`/`) |
| --- | :---: | :---: |
| help | ✓ | ✓ |
| version | ✓ | ✓ |
| status | ✓ | ✓ |
| logs | ✓ | ✓ |
| config | ✗ | ✓ |
| context | — | ✓ |
| skill（サブコマンド） | ✓ | ✓ |
| start / stop / restart | ✓ | ✗ |
| update | ✓ | ✗ |
| install-browser | ✓ | ✗ |
<Note>
`context` はターミナルではチャットでの使用を案内するのみです。`config` はチャットでのみ利用可能です。
</Note>

123
docs/ja/commands/process.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,123 @@
---
title: プロセス管理
description: cow コマンドで CowAgent プロセスのライフサイクルを管理
---
プロセス管理コマンドは CowAgent バックグラウンドプロセスのライフサイクルを制御します。これらのコマンドはターミナルでのみ使用可能です。
## start
CowAgent サービスを起動します。デフォルトではバックグラウンドデーモンとして実行され、自動的にログを表示します。
```bash
cow start
```
**オプション：**
| オプション | 説明 |
| --- | --- |
| `-f`, `--foreground` | フォアグラウンドで実行（デーモンとして起動しない） |
| `--no-logs` | 起動後にログを自動表示しない |
## stop
実行中の CowAgent サービスを停止します。
```bash
cow stop
```
## restart
CowAgent サービスを再起動します（停止してから起動）。
```bash
cow restart
```
**オプション：**
| オプション | 説明 |
| --- | --- |
| `--no-logs` | 再起動後にログを自動表示しない |
## update
コードを更新してサービスを再起動します。自動的に以下を実行します：
1. 最新コードをプル（`git pull`）
2. 現在のサービスを停止
3. Python 依存パッケージを更新
4. CLI を再インストール
5. サービスを起動
```bash
cow update
```
<Warning>
`git pull` が失敗した場合（ローカルの未コミットの変更がある場合など）、更新は中止され、サービスには影響しません。
</Warning>
## status
CowAgent サービスの実行状態を確認します。プロセス情報、バージョン、現在のモデルとチャネルの設定を含みます。
```bash
cow status
```
## logs
サービスログを表示します。
```bash
cow logs
```
**オプション：**
| オプション | 説明 | デフォルト値 |
| --- | --- | --- |
| `-f`, `--follow` | ログ出力を継続的に追跡 | いいえ |
| `-n`, `--lines` | 最近の N 行を表示 | 50 |
例：
```bash
# 最近の100行を表示
cow logs -n 100
# ログを継続的に追跡
cow logs -f
```
## install-browser
[ブラウザツール](/ja/tools/browser)のために Playwright と Chromium ブラウザをインストールします。
```bash
cow install-browser
```
<Tip>
ブラウザツール（Web ブラウジング、スクリーンショットなど）を使用する場合にのみ必要です。
</Tip>
## run.sh との互換性
Cow CLI がインストールされていない場合は、`run.sh` でサービスを管理できます：
| cow コマンド | run.sh 相当 |
| --- | --- |
| `cow start` | `./run.sh start` |
| `cow stop` | `./run.sh stop` |
| `cow restart` | `./run.sh restart` |
| `cow update` | `./run.sh update` |
| `cow status` | `./run.sh status` |
| `cow logs` | `./run.sh logs` |
<Note>
`cow` コマンドの使用を推奨します。よりシンプルな構文と豊富な機能を提供します。ワンクリックインストールスクリプトで自動的にインストールされます。
</Note>

192
docs/ja/commands/skill.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,192 @@
---
title: スキル管理
description: コマンドでスキルのインストール、アンインストール、有効化、無効化、管理を行う
---
スキル管理コマンドは CowAgent のスキルのインストール、検索、管理に使用します。チャットでは `/skill <サブコマンド>`、ターミナルでは `cow skill <サブコマンド>` を使用します。
## list
インストール済みスキルとその状態を一覧表示します。
<CodeGroup>
```text チャット
/skill list
```
```bash ターミナル
cow skill list
```
</CodeGroup>
**スキル広場を閲覧**（利用可能なすべてのスキルを表示）：
<CodeGroup>
```text チャット
/skill list --remote
```
```bash ターミナル
cow skill list --remote
```
</CodeGroup>
**オプション：**
| オプション | 説明 | デフォルト値 |
| --- | --- | --- |
| `--remote`, `-r` | Skill Hub のリモートスキルリストを閲覧 | いいえ |
| `--page` | リモートリストのページ番号 | 1 |
## search
スキル広場でスキルを検索します。
<CodeGroup>
```text チャット
/skill search pptx
```
```bash ターミナル
cow skill search pptx
```
</CodeGroup>
## install
統一された `install` コマンドで、Cow スキル広場、GitHub、ClawHub、任意の URL（zip アーカイブ、SKILL.md リンク）からスキルをワンクリックでインストールできます。手動ダウンロードや設定は不要です。
**スキル広場からインストール（推奨）：**
<CodeGroup>
```text チャット
/skill install pptx
```
```bash ターミナル
cow skill install pptx
```
</CodeGroup>
**GitHub からインストール：**
<CodeGroup>
```text チャット
# リポジトリ内のすべてのスキルをインストール（SKILL.md を含むサブディレクトリを自動検出）
/skill install larksuite/cli
# サブディレクトリを指定して単一スキルをインストール
/skill install https://github.com/larksuite/cli/tree/main/skills/lark-im
# # でサブディレクトリを指定
/skill install larksuite/cli#skills/lark-minutes
```
```bash ターミナル
# リポジトリ内のすべてのスキルをインストール（SKILL.md を含むサブディレクトリを自動検出）
cow skill install larksuite/cli
# サブディレクトリを指定して単一スキルをインストール
cow skill install https://github.com/larksuite/cli/tree/main/skills/lark-im
# # でサブディレクトリを指定
cow skill install larksuite/cli#skills/lark-minutes
```
</CodeGroup>
完全な GitHub URL と `owner/repo` 省略形に対応しています。モノリポ（1つのリポジトリに複数のスキル）の場合、サブディレクトリを省略するとすべてのスキルを自動検出して一括インストールします。サブディレクトリを指定した場合は、そのスキルのみをインストールします。
**ClawHub からインストール：**
<CodeGroup>
```text チャット
/skill install clawhub:baidu-search
```
```bash ターミナル
cow skill install clawhub:baidu-search
```
</CodeGroup>
**URL からインストール：**
<CodeGroup>
```text チャット
# zip アーカイブからインストール（単一またはバッチ）
/skill install https://cdn.link-ai.tech/skills/pptx.zip
# SKILL.md リンクからインストール
/skill install https://example.com/path/to/SKILL.md
```
```bash ターミナル
# zip アーカイブからインストール（単一またはバッチ）
cow skill install https://cdn.link-ai.tech/skills/pptx.zip
# SKILL.md リンクからインストール
cow skill install https://example.com/path/to/SKILL.md
```
</CodeGroup>
zip / tar.gz アーカイブ URL からのインストールに対応しており、自動的に解凍して `SKILL.md` を含むディレクトリを検出し、単一またはバッチインストールをサポートします。`SKILL.md` ファイルの URL から直接インストールすることもでき、スキル名と説明を自動的に解析します。
## uninstall
インストール済みスキルをアンインストールします。
<CodeGroup>
```text チャット
/skill uninstall pptx
```
```bash ターミナル
cow skill uninstall pptx
```
</CodeGroup>
<Warning>
アンインストールするとスキルディレクトリ内のすべてのファイルが削除されます。この操作は元に戻せません。
</Warning>
## enable / disable
スキルの有効化・無効化を行います。無効化されたスキルは Agent から呼び出されません。
<CodeGroup>
```text チャット
/skill enable pptx
/skill disable pptx
```
```bash ターミナル
cow skill enable pptx
cow skill disable pptx
```
</CodeGroup>
## info
インストール済みスキルの詳細情報を表示します。`SKILL.md` のプレビューを含みます。
<CodeGroup>
```text チャット
/skill info pptx
```
```bash ターミナル
cow skill info pptx
```
</CodeGroup>
## スキルのソース
インストールされたスキルはソース情報を記録しており、`/skill list` で確認できます：
| ソース | 説明 |
| --- | --- |
| `builtin` | プロジェクト内蔵スキル |
| `cowhub` | CowAgent Skill Hub からインストール |
| `github` | GitHub URL から直接インストール |
| `clawhub` | ClawHub からインストール |
| `url` | SKILL.md URL からインストール |
| `local` | ローカルで作成されたスキル |

42
docs/ja/guide/manual-install.mdx
View File

@@ -30,7 +30,25 @@ pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -r requirements-optional.txt
```
### 3. 設定
### 3. Cow CLI をインストール
サービスとスキルを管理するためのコマンドラインツールをインストールします：
```bash
pip3 install -e .
```
インストール後、`cow` コマンドが使用可能になります：
```bash
cow help
```
<Note>
このステップは推奨です。インストール後、`cow start`、`cow stop`、`cow update` でサービスを管理でき、`cow skill` でスキルを管理できます。CLI をインストールしない場合は、`./run.sh` または `python3 app.py` で実行できます。
</Note>
### 4. 設定
設定テンプレートをコピーして編集します：
@@ -40,22 +58,32 @@ cp config-template.json config.json
`config.json` にモデルの API キー、チャネルタイプ、その他の設定を入力します。詳細は[モデルのドキュメント](/ja/models/index)を参照してください。
### 4. 実行
### 5. 実行
**ローカルで実行：**
**Cow CLI を使用して実行（推奨）：**
```bash
cow start
```
**またはローカルでフォアグラウンド実行：**
```bash
python3 app.py
```
デフォルトではWebサービスが起動します。`http://localhost:9899/chat` にアクセスしてチャットできます。
デフォルトでは Web コンソールが起動します。`http://localhost:9899` にアクセスしてチャットできます。
**サーバーでバックグラウンド実行：**
**サーバーでバックグラウンド実行（CLI 未使用時）：**
```bash
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
```
<Tip>
サーバーにデプロイする場合は、ファイアウォールまたはセキュリティグループでポート `9899` を開放して Web コンソールにアクセスできるようにしてください。セキュリティのため、特定の IP のみにアクセスを制限することを推奨します。
</Tip>
## Docker によるデプロイ
Docker デプロイでは、ソースコードのクローンや依存パッケージのインストールは不要です。Agent モードを使用する場合は、より広範なシステムアクセスが可能なソースコードによるデプロイを推奨します。
@@ -84,6 +112,10 @@ sudo docker compose up -d
sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
```
<Tip>
サーバーにデプロイする場合は、ファイアウォールまたはセキュリティグループでポート `9899` を開放して Web コンソールにアクセスできるようにしてください。セキュリティのため、特定の IP のみにアクセスを制限することを推奨します。
</Tip>
## 主要な設定項目
```json

25
docs/ja/guide/quick-start.mdx
View File

@@ -18,22 +18,27 @@ bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
1. Python環境の確認（Python 3.7以上が必要）
2. 必要なツールのインストール（git、curlなど）
3. プロジェクトを `~/chatgpt-on-wechat` にクローン
4. Pythonの依存パッケージをインストール
4. Pythonの依存パッケージと Cow CLI をインストール
5. AIモデルとチャネルの対話式設定
6. サービスの起動
デフォルトでは、インストール後にWebサービスが起動します。`http://localhost:9899/chat` にアクセスしてチャットを開始できます。
デフォルトでは、インストール後に Web コンソールが起動します。`http://localhost:9899` にアクセスしてチャットを開始できます。
## 管理コマンド
インストール後、以下のコマンドでサービスを管理できます：
インストール後、`cow` コマンドでサービスを管理できます：
| コマンド | 説明 |
| --- | --- |
| `./run.sh start` | サービスを起動 |
| `./run.sh stop` | サービスを停止 |
| `./run.sh restart` | サービスを再起動 |
| `./run.sh status` | 実行状態を確認 |
| `./run.sh logs` | リアルタイムログを表示 |
| `./run.sh config` | 再設定 |
| `./run.sh update` | プロジェクトコードを更新 |
| `cow start` | サービスを起動 |
| `cow stop` | サービスを停止 |
| `cow restart` | サービスを再起動 |
| `cow status` | 実行状態を確認 |
| `cow logs` | リアルタイムログを表示 |
| `cow update` | コードを更新して再起動 |
詳細は[コマンドドキュメント](/ja/commands/index)を参照してください。
<Note>
`cow` コマンドが利用できない場合は、`./run.sh <コマンド>`（例：`./run.sh start`、`./run.sh stop`）で代替できます。機能は同等です。
</Note>

27
docs/ja/guide/upgrade.mdx
View File

@@ -3,20 +3,25 @@ title: アップデート
description: CowAgent のアップグレード方法
---
## スクリプトによるアップグレード（推奨）
## コマンドによるアップグレード（推奨）
`run.sh` でサービスを管理している場合、以下のコマンドでワンクリックアップグレードできます：
`cow update` でコードの更新とサービスの再起動をワンクリックで実行できます：
```bash
./run.sh update
cow update
```
このコマンドは以下のフローを自動的に実行します：
1. 現在実行中のサービスを停止
2. 最新コードをプル
3. 依存関係を再チェック
4. サービスを起動
1. 最新コードをプル（`git pull`）
2. 現在のサービスを停止
3. Python 依存パッケージを更新
4. CLI を再インストール
5. サービスを起動
<Note>
Cow CLI がインストールされていない場合は、`./run.sh update` でも同様の操作が可能です。
</Note>
## 手動アップグレード
@@ -25,15 +30,19 @@ description: CowAgent のアップグレード方法
```bash
git pull
pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -e .
```
更新完了後、サービスを再起動します：
```bash
# run.sh で管理している場合
# Cow CLI を使用
cow restart
# または run.sh を使用
./run.sh restart
# nohup で直接実行している場合
# または nohup で直接実行
kill $(ps -ef | grep app.py | grep -v grep | awk '{print $2}')
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
```

6
docs/ja/intro/index.mdx
View File

@@ -28,6 +28,12 @@ CowAgent は自ら思考しタスクを計画し、コンピュータや外部
<Card title="マルチモーダルメッセージ" icon="image" href="/ja/channels/web">
テキスト、画像、音声、ファイルなどのメッセージタイプの解析、処理、生成、送信をサポートします。
</Card>
<Card title="ツールシステム" icon="wrench" href="/ja/tools/index">
ファイル読み書き、ターミナル実行、ブラウザ操作、スケジュールタスク、メッセージ送信などの組み込みツールを提供。Agent が自律的にツールを呼び出して複雑なタスクを完了します。
</Card>
<Card title="コマンドシステム" icon="terminal" href="/ja/commands/index">
ターミナル CLI とチャット内コマンドを提供し、プロセス管理、Skill インストール、設定変更、コンテキスト確認などの一般的な操作をサポートします。
</Card>
<Card title="複数モデル対応" icon="microchip" href="/ja/models/index">
OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen、Kimi、Doubao など、主要なモデルプロバイダーをサポートしています。
</Card>

80
docs/ja/memory/context.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,80 @@
---
title: 短期記憶
description: 会話コンテキスト — メッセージ管理、圧縮戦略、コンテキスト操作
---
会話コンテキストは Agent の短期記憶であり、現在のセッション内のすべてのメッセージ（ユーザー入力、Agent の返信、ツール呼び出しと結果）を含みます。適切なコンテキスト管理は、Agent の推論品質とコスト制御にとって重要です。
## コンテキストの構造
各会話ターンは以下で構成されます：
```
ユーザーメッセージ → Agent の思考 → ツール呼び出し → ツール結果 → ... → Agent の最終返信
```
1 つのターンには複数のツール呼び出しが含まれる場合があります（`agent_max_steps` で制御）。すべてのツール呼び出しと結果は、圧縮またはトリミングされるまでコンテキストに保持されます。
## 主要な設定
| パラメータ | 説明 | デフォルト値 |
| --- | --- | --- |
| `agent_max_context_tokens` | コンテキストの最大トークン予算 | `50000` |
| `agent_max_context_turns` | コンテキストの最大会話ターン数 | `20` |
| `agent_max_steps` | ターンあたりの最大判断ステップ数（ツール呼び出し回数） | `15` |
`config.json` またはチャットの `/config` コマンドで設定できます。
## 圧縮戦略
コンテキストが制限を超えた場合、システムは自動的に圧縮を実行してスペースを解放します。このプロセスには複数の段階があります：
### 1. ツール結果の切り詰め
各判断ループの開始前に、過去のターンのツール呼び出し結果を確認します。**20,000 文字** を超えるツール結果は切り詰められ、先頭と末尾のみが保持されます。現在のターンの結果は影響を受けません。
### 2. ターンのトリミング
会話ターン数が `agent_max_context_turns` を超えた場合：
- **最も古い半分** の完全なターンがトリミングされます（ツール呼び出しチェーンの完全性を保証）
- トリミングされたメッセージは LLM によって要約され、**日次記憶ファイルに書き込まれます**
- 残りのターンはそのまま保持されます
### 3. トークン予算のトリミング
ターンのトリミング後、トークン数がまだ予算を超えている場合：
- **5 ターン未満の場合**：すべてのターンで**テキスト圧縮**を実行 — 各ターンは最初のユーザーテキストと最後の Agent 返信のみを保持し、中間のツール呼び出しチェーンを削除
- **5 ターン以上の場合**：**前半のターン**を再度トリミングし、破棄されたコンテンツも記憶に書き込まれます
### 4. オーバーフロー緊急処理
モデル API がコンテキストオーバーフローエラーを返した場合：
1. 現在のすべてのメッセージを要約して記憶に書き込み
2. 積極的なトリミングを適用（ツール結果は 10K 文字に制限、ユーザーテキストは 10K、最大 5 ターン）
3. それでもオーバーフローする場合は、会話コンテキスト全体をクリア
## セッションの永続化
会話メッセージはローカルデータベースに永続化され、サービス再起動後に自動的に復元されます。復元戦略：
- 最近の **`max(3, max_context_turns / 6)`** ターンを復元
- 各ターンの**ユーザーテキストと Agent の最終返信のみ**を保持し、中間のツール呼び出しチェーンは復元しません
- **30 日** を超える過去のセッションは自動的にクリーンアップされます
## 操作コマンド
チャットで以下のコマンドを使用してコンテキストを管理できます：
| コマンド | 説明 |
| --- | --- |
| `/context` | 現在のコンテキスト統計を表示（メッセージ数、ロール分布、合計文字数） |
| `/context clear` | 現在のセッションコンテキストをクリア |
| `/config agent_max_context_tokens 80000` | コンテキストトークン予算を調整 |
| `/config agent_max_context_turns 30` | コンテキストターン上限を調整 |
<Tip>
コンテキストをクリアすると、Agent は以前の会話内容を「忘れます」。すでに長期記憶に書き込まれたコンテンツは、記憶検索を通じて引き続き取得できます。
</Tip>

39
docs/ja/memory.mdx → docs/ja/memory/index.mdx
View File

@@ -1,25 +1,25 @@
---
title: 記憶
description: CowAgent 長期記憶システム
title: 長期記憶
description: CowAgent の長期記憶システム — ファイル永続化、自動書き込み、ハイブリッド検索
---
記憶システムにより、Agent は重要な情報を長期にわたって記憶し、継続的に経験を蓄積し、ユーザーの好みを理解し、真に自律的な思考と継続的な成長を実現できます。
長期記憶はワークスペースのファイルに保存され、セッション間で永続化されます。Agent は会話中に検索ツールを通じて過去の記憶をオンデマンドで読み込み、コンテキストのトリミング時に会話の要約を自動的に長期記憶に書き込みます。
## 記憶の種類
### コア記憶 (MEMORY.md)
### コア記憶（MEMORY.md）
`~/cow/MEMORY.md` に保存され、長期的なユーザーの好み、重要な決定、主要な事実など、時間が経っても薄れない情報を含みます。毎回の会話ターンでバックグラウンド知識としてシステムプロンプトに自動的に注入されます。
`~/cow/MEMORY.md` に保存され、長期的なユーザーの好み、重要な決定、主要な事実など、時間が経っても薄れない情報を含みます。Agent はツールを通じてこのファイルを読み書きし、長期的な知識を維持します。
### 日次記憶 (memory/YYYY-MM-DD.md)
### 日次記憶（memory/YYYY-MM-DD.md）
`~/cow/memory/` ディレクトリに保存され、日付で命名されます（例：`2026-03-08.md`）。日々の会話の要約と主要なイベントを記録します。空ファイルの生成を避けるため、最初の書き込み時にのみファイルが作成されます。
## 記憶の書き込み
## 自動書き込み
Agent は以下のメカニズムにより、会話内容を日次記憶に自動的に永続化します：
Agent は以下のメカニズムにより、会話内容を長期記憶に自動的に永続化します：
- **コンテキストトリミング時** — 会話ターン数またはトークン数が設定上限を超えた場合、コンテキストの古い半分が一括でトリミングされ、破棄されたコンテンツは LLM によって要約されて重要な情報として日次記憶ファイルに書き込まれます
- **コンテキストトリミング時** — 会話ターン数またはトークン数が設定上限を超えた場合、最も古い半分のコンテキストがトリミングされ、LLM によって要約されて日次記憶ファイルに書き込まれます
- **毎日のスケジュール要約** — 毎日 23:55 に自動的にフル要約がトリガーされ、アクティビティが少ない日でも記憶が保存されます（内容が変更されていない場合はスキップ）
- **API コンテキストオーバーフロー時** — モデル API がコンテキストオーバーフローエラーを返した場合、緊急措置として現在の会話要約が保存されます
@@ -40,27 +40,10 @@ Agent は以下のメカニズムにより、会話内容を日次記憶に自
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
</Frame>
## 記憶の検索
記憶システムはハイブリッド検索モードをサポートしています：
- **キーワード検索** — キーワードに基づいて過去の記憶をマッチング
- **ベクトル検索** — セマンティック類似性検索により、異なる表現でも関連する記憶を発見
Agent は必要に応じて会話中に自動的に記憶検索をトリガーし、関連する過去の情報をコンテキストに組み込みます。コア記憶（`MEMORY.md`）は常にシステムプロンプトに注入され、日次記憶は検索を通じてオンデマンドで読み込まれます。
## 設定
```json
{
"agent_workspace": "~/cow",
"agent_max_context_tokens": 40000,
"agent_max_context_turns": 20
}
```
| パラメータ | 説明 | デフォルト |
| --- | --- | --- |
| `agent_workspace` | ワークスペースパス、記憶ファイルはこのディレクトリ配下に保存されます | `~/cow` |
| `agent_max_context_tokens` | 最大コンテキストトークン数。超過時に半分がトリミングされ、記憶として要約されます | `40000` |
| `agent_max_context_turns` | 最大コンテキストターン数。超過時に半分がトリミングされ、記憶として要約されます | `20` |
| `agent_max_context_tokens` | 最大コンテキストトークン数。超過時にトリミングされ、記憶として要約されます | `50000` |
| `agent_max_context_turns` | 最大コンテキストターン数。超過時にトリミングされ、記憶として要約されます | `20` |

58
docs/ja/skills/create.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,58 @@
---
title: スキルの作成
description: 会話を通じてカスタムスキルを作成
---
CowAgent には Skill Creator が組み込まれており、自然言語の会話を通じてスキルの作成、インストール、更新を素早く行えます。
## 使い方
会話で作りたいスキルを説明するだけで、Agent が自動的に作成します：
- ワークフローをスキル化：「このデプロイプロセスからスキルを作成して」
- サードパーティ API の統合：「この API ドキュメントに基づいてスキルを作成して」
- リモートスキルのインストール：「xxx スキルをインストールして」
## 作成フロー
1. 作成したいスキルを Agent に伝えます
2. Agent が自動的に `SKILL.md` の説明と実行スクリプトを生成します
3. スキルはワークスペースの `~/cow/skills/` ディレクトリに保存されます
4. 以降の会話で Agent が自動的にそのスキルを認識し使用します
<Frame>
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
</Frame>
## SKILL.md のフォーマット
作成されたスキルは標準の SKILL.md フォーマットに従います：
```markdown
---
name: my-skill
description: Brief description of the skill
metadata:
emoji: 🔧
requires:
bins: ["curl"]
env: ["MY_API_KEY"]
primaryEnv: "MY_API_KEY"
---
# My Skill
Detailed instructions...
```
| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| `name` | スキル名。ディレクトリ名と一致する必要があります |
| `description` | スキルの説明。Agent はこれに基づいて呼び出すかどうかを判断します |
| `metadata.requires.bins` | 必要なシステムコマンド |
| `metadata.requires.env` | 必要な環境変数 |
| `metadata.always` | 常に読み込む（デフォルトは false） |
<Tip>
詳細は [Skill Creator のドキュメント](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/skills/skill-creator/SKILL.md)をご覧ください。
</Tip>

31
docs/ja/skills/image-vision.mdx
View File

@@ -1,31 +0,0 @@
---
title: Image Vision
description: OpenAI の Vision モデルを使用して画像を認識
---
OpenAI の GPT-4 Vision API を使用して画像の内容を分析し、画像内のオブジェクト、テキスト、色などの要素を理解します。
## 依存関係
| 依存関係 | 説明 |
| --- | --- |
| `OPENAI_API_KEY` | OpenAI API キー |
| `curl`, `base64` | システムコマンド（通常プリインストール済み） |
設定方法：
- `env_config` Tool で `OPENAI_API_KEY` を設定
- または `config.json` で `open_ai_api_key` を設定
## 対応モデル
- `gpt-4.1-mini`（推奨、コストパフォーマンスに優れる）
- `gpt-4.1`
## 使い方
設定が完了したら、Agent に画像を送信すると自動的に画像認識がトリガーされます。
<Frame>
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
</Frame>

41
docs/ja/skills/index.mdx
View File

@@ -1,35 +1,32 @@
---
title: Skill 概要
description: CowAgent の Skill システム紹介
title: スキル概要
description: CowAgent のスキルシステム紹介
---
Skill は Agent に無限の拡張性を提供します。各 Skill は説明ファイル（`SKILL.md`）、実行スクリプト（任意）、リソース（任意）で構成され、特定のタスクをどのように遂行するかを記述します。
スキル（Skill）は Agent に無限の拡張性を提供します。各スキルは説明ファイル（`SKILL.md`）、実行スクリプト（任意）、リソース（任意）で構成され、特定のタスクをどのように遂行するかを記述します。
Skill と Tool の違い：Tool はコードで実装された原子的な操作（例：ファイルの読み書き、コマンドの実行）であるのに対し、Skill は説明ファイルに基づく高レベルなワークフローであり、複数の Tool を組み合わせて複雑なタスクを完遂できます。
スキルとツールの違い：ツールはコードで実装された原子的な操作（例：ファイルの読み書き、コマンドの実行）であるのに対し、スキルは説明ファイルに基づく高レベルなワークフローであり、複数のツールを組み合わせて複雑なタスクを完遂できます。
## 組み込み Skill
## スキルの取得
プロジェクトの `skills/` ディレクトリに配置されており、依存条件に基づいて自動的に有効化されます：
CowAgent ではスキルを取得する複数の方法を提供しています：
| Skill | 説明 | 依存関係 |
| --- | --- | --- |
| [`skill-creator`](/ja/skills/skill-creator) | 会話を通じてカスタム Skill を作成 | なし |
| [`openai-image-vision`](/ja/skills/image-vision) | OpenAI の Vision モデルを使用して画像を認識 | `OPENAI_API_KEY` |
| [`linkai-agent`](/ja/skills/linkai-agent) | LinkAI プラットフォームの Agent を統合 | `LINKAI_API_KEY` |
| [`web-fetch`](/ja/skills/web-fetch) | Web ページのテキストコンテンツを取得 | `curl`（デフォルトで有効） |
- **Cow スキル広場** — `/skill list --remote` でコミュニティスキルを閲覧・インストール
- **GitHub** — GitHub リポジトリから直接インストール、バッチインストールにも対応
- **ClawHub** — `/skill install clawhub:名前` で ClawHub のスキルをインストール
- **URL** — zip アーカイブや SKILL.md リンクからインストール
- **会話で作成** — 自然言語の会話を通じて Agent にスキルを自動作成させる
## カスタム Skill
詳細は[スキルのインストール](/ja/skills/install)と[スキル管理コマンド](/ja/commands/skill)を参照してください。会話を通じて[スキルを作成](/ja/skills/create)することもできます。
ユーザーが会話を通じて作成し、ワークスペース（`~/cow/skills/`）に保存されます。任意の複雑なビジネスプロセスやサードパーティシステムとの連携を実装できます。
## スキルの読み込み優先順位
## Skill の読み込み優先順位
1. **ワークスペースのスキル**（最高優先）：`~/cow/skills/`
2. **プロジェクト組み込みスキル**（最低優先）：`skills/`
1. **ワークスペースの Skill**（最高優先）：`~/cow/skills/`
2. **プロジェクト組み込み Skill**（最低優先）：`skills/`
同名のスキルは優先順位に従って上書きされます。
同名の Skill は優先順位に従って上書きされます。
## Skill のファイル構成
## スキルのファイル構成
```
skills/
@@ -60,8 +57,8 @@ Detailed instructions...
| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| `name` | Skill 名。ディレクトリ名と一致する必要があります |
| `description` | Skill の説明。Agent はこれに基づいて呼び出すかどうかを判断します |
| `name` | スキル名。ディレクトリ名と一致する必要があります |
| `description` | スキルの説明。Agent はこれに基づいて呼び出すかどうかを判断します |
| `metadata.requires.bins` | 必要なシステムコマンド |
| `metadata.requires.env` | 必要な環境変数 |
| `metadata.always` | 常に読み込む（デフォルトは false） |

53
docs/ja/skills/install.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,53 @@
---
title: スキルのインストール
description: 統一コマンドで多様なソースからスキルをインストール
---
CowAgent は統一された `install` コマンドで、**Cow スキル広場、GitHub、ClawHub** および任意の URL からスキルをインストールできます。チャットでは `/skill install`、ターミナルでは `cow skill install` を使用します。
## スキル広場からインストール
スキル広場を閲覧してインストール：
```text
/skill list --remote
/skill install pptx
```
## GitHub からインストール
リポジトリからの一括インストールとサブディレクトリ指定に対応：
```text
/skill install larksuite/cli
/skill install https://github.com/larksuite/cli/tree/main/skills/lark-im
```
## ClawHub からインストール
```text
/skill install clawhub:baidu-search
```
## URL からインストール
zip アーカイブと SKILL.md ファイルリンクに対応：
```text
/skill install https://cdn.link-ai.tech/skills/pptx.zip
/skill install https://example.com/path/to/SKILL.md
```
## スキルの管理
```text
/skill list # インストール済みスキルを表示
/skill info pptx # スキルの詳細を表示
/skill enable pptx # スキルを有効化
/skill disable pptx # スキルを無効化
/skill uninstall pptx # スキルをアンインストール
```
<Tip>
上記のすべてのコマンドは、ターミナルでは `/skill` を `cow skill` に置き換えて使用できます。完全なコマンドドキュメントは[スキル管理コマンド](/ja/commands/skill)を参照してください。
</Tip>

47
docs/ja/skills/linkai-agent.mdx
View File

@@ -1,47 +0,0 @@
---
title: LinkAI Agent
description: LinkAI プラットフォームのマルチ Agent Skill を統合
---
[LinkAI](https://link-ai.tech/) プラットフォームの Agent を Skill として使用し、マルチ Agent の意思決定を行います。Agent は Agent 名と説明に基づいてインテリジェントに選択し、`app_code` を通じて対応するアプリケーションやワークフローを呼び出します。
## 依存関係
| 依存関係 | 説明 |
| --- | --- |
| `LINKAI_API_KEY` | LinkAI プラットフォームの API キー。[コンソール](https://link-ai.tech/console/interface)で作成 |
| `curl` | システムコマンド（通常プリインストール済み） |
設定方法：
- `env_config` Tool で `LINKAI_API_KEY` を設定
- または `config.json` で `linkai_api_key` を設定
## Agent の設定
`skills/linkai-agent/config.json` で利用可能な Agent を追加します：
```json
{
"apps": [
{
"app_code": "G7z6vKwp",
"app_name": "LinkAI Customer Support",
"app_description": "Select this assistant only when the user needs help with LinkAI platform questions"
},
{
"app_code": "SFY5x7JR",
"app_name": "Content Creator",
"app_description": "Use this assistant only when the user needs to create images or videos"
}
]
}
```
## 使い方
設定が完了すると、Agent はユーザーの質問に基づいて適切な LinkAI Agent を自動的に選択します。
<Frame>
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234350.png" width="750" />
</Frame>

31
docs/ja/skills/skill-creator.mdx
View File

@@ -1,31 +0,0 @@
---
title: Skill Creator
description: 会話を通じてカスタム Skill を作成
---
自然言語の会話を通じて、Skill の作成、インストール、更新を素早く行えます。
## 依存関係
追加の依存関係は不要で、常に利用可能です。
## 使い方
- ワークフローを Skill 化：「このデプロイプロセスから Skill を作成して」
- サードパーティ API の統合：「この API ドキュメントに基づいて Skill を作成して」
- リモート Skill のインストール：「xxx Skill をインストールして」
## 作成フロー
1. 作成したい Skill を Agent に伝えます
2. Agent が自動的に `SKILL.md` の説明と実行スクリプトを生成します
3. Skill はワークスペースの `~/cow/skills/` ディレクトリに保存されます
4. 以降の会話で Agent が自動的にその Skill を認識し使用します
<Frame>
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
</Frame>
<Tip>
詳細は [Skill Creator のドキュメント](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/skills/skill-creator/SKILL.md)をご覧ください。
</Tip>

31
docs/ja/skills/web-fetch.mdx
View File

@@ -1,31 +0,0 @@
---
title: Web Fetch
description: Web ページのテキストコンテンツを取得
---
curl を使用して Web ページを取得し、読み取り可能なテキストコンテンツを抽出します。ブラウザ自動化を必要としない軽量な Web アクセス方法です。
## 依存関係
| 依存関係 | 説明 |
| --- | --- |
| `curl` | システムコマンド（通常プリインストール済み） |
この Skill は `always: true` が設定されており、システムに `curl` コマンドがあればデフォルトで有効になります。
## 使い方
Agent が URL からコンテンツを取得する必要がある場合に自動的に呼び出されます。追加の設定は不要です。
## browser Tool との比較
| 機能 | web-fetch (Skill) | browser (Tool) |
| --- | --- | --- |
| 依存関係 | curl のみ | browser-use + playwright |
| JS レンダリング | 非対応 | 対応 |
| ページ操作 | 非対応 | クリック、入力などに対応 |
| 最適な用途 | 静的ページのテキスト | 動的な Web ページ |
<Tip>
ほとんどの Web コンテンツ取得シナリオでは、web-fetch で十分です。JS レンダリングやページ操作が必要な場合にのみ browser Tool を使用してください。
</Tip>