vardoger

vardoger

Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、OpenClaw、GitHub Copilot CLI、Devin Local、legacy Windsurf、Cline に対応した、AI コーディングアシスタント向けのクロスプラットフォームプラグインです。対応するローカルの会話履歴形式を読み取り、行動パターンを抽出して、パーソナライズされたシステムプロンプトの追加文を生成することで、アシスタントがあなたの働き方に次第に適応していきます。各プラットフォームの現在の形式上の制限は、ドキュメント化されていないストアを黙って読み取るのではなく、以下に明記しています。

履歴の検出、解析、チェックポイント、生成されたルールは、すべてお使いのマシン上に保存されます。分析は起動したホストアシスタントが実行するため、選択された会話の抜粋には、そのアシスタントとモデルプロバイダーのデータポリシーが適用されます。Vardoger はバックエンドを運用せず、テレメトリーも送信しません。

前提条件

Python 3.11+

プラットフォーム	コマンド
macOS	brew install [email protected]（Homebrew をインストール）、または python.org/downloads/macos
Debian / Ubuntu	sudo apt install python3
Fedora	sudo dnf install python3
Windows	winget install Python.Python.3.13、または python.org/downloads/windows

pipx

vardoger を分離された CLI ツールとしてインストールする場合におすすめです。詳しい手順は pipx.pypa.io/stable/installation をご覧ください。

プラットフォーム	コマンド
macOS	brew install pipx && pipx ensurepath
Debian / Ubuntu	sudo apt install pipx && pipx ensurepath
Fedora	sudo dnf install pipx && pipx ensurepath
Windows	scoop install pipx、または pip install --user pipx && pipx ensurepath

クイックスタート

pipx install vardoger
vardoger setup cursor        # or claude-code, codex, openclaw, copilot, devin, windsurf, cline

次に、アシスタントに 「アシスタントをパーソナライズしてください。」 と伝えます。

アプリ内のプラグイン一覧をお探しですか？各マーケットプレイス（PyPI、Cursor、Claude Code、Codex、Copilot CLI、Devin Desktop、Cline、 ClawHub）の審査状況は、MARKETPLACE_STATUS.md でご確認ください。 Vardoger は現在、PyPI、Claude Code コミュニティカタログ、セルフホスト可能な Codex および Copilot のマーケットプレイス、McpMux、Official MCP Registry で公開されています。以前の Cursor の掲載は現在利用できません。ClawHub は 0.3.1 に差し戻されており、必須の MIT-0 条項がこの Apache-2.0 プロジェクトと競合するため、意図的に更新を停止しています。現在の OpenClaw 履歴には、直接インストール経由で、明示的なオプトインによる全履歴読み取りの Gateway CLI パスがあり、現在も受け入れられています。

以前のプレリリース。 pipx install vardoger で、安定版の 0.4.0 がインストールされるようになりました。以前のリリースを引き続き固定している方向けに、以下のベータ版インストール方法を記載しています。新規インストールでは不要です。

# 今後のプレリリース（0.2.0bN など）を有効にする：
pipx install --pip-args="--pre" vardoger
# または古いプレリリースを指定する：
pipx install vardoger==0.1.0b3
# またはインストールせずに実行する：
uvx vardoger --help

CLI コマンド

コマンド	目的
vardoger setup <platform>	プラットフォーム（cursor、claude-code、codex、openclaw、copilot、devin、windsurf、cline）に vardoger を登録します。
vardoger status [--platform X] [--json]	各パーソナライズが最新か古いかを報告します。
vardoger prepare --platform X [--batch N] [--synthesize]	AI 主導のスキルパイプラインで使用する、バッチ化されたプロンプトを生成します。
vardoger write --platform X	標準入力から合成されたパーソナライズを読み取り、プラットフォームのルールファイルに書き込みます（YAML フロントマター形式の信頼度メタデータに対応）。
vardoger feedback accept|reject --platform X [--reason TEXT]	直近の生成結果を採用したか却下したかを記録します。reject は以前の生成結果に自動で戻します。
vardoger compare --platform X | --all [--window DAYS] [--json]	最新のパーソナライズの前後で、ヒューリスティックな会話品質指標を比較します。
vardoger profile sources [--platform X] [--json]	保存された生成結果と、安定した 1 始まりの選択 ID を一覧表示します。
vardoger profile preview --source X:N [--source Y:latest]	明示的に選択した生成結果を正規化されたクロスホストプロファイルにコンパイルし、書き込みを行わずに、移植可能な AGENTS.md の差分を表示します。
vardoger profile write --source X:N --target ./AGENTS.md [--apply]	同じ差分を表示します。ユーザーが明示的に --apply を追加した場合に限り、Vardoger のフェンス付きブロックのみを更新します。

仕組み

1. 読み取り — オプトインされた Devin ATIF エクスポートを含め、ディスク上にすでに保存されている対応会話ファイルを解析します
2. 分析 — ホスト AI モデルが、コミュニケーションスタイル、技術スタック、ワークフロー、好みのパターンを特定します
3. 生成 — あなたに合わせたシステムプロンプトの追加内容を生成します
4. 適用 — 追加内容をプラットフォーム固有の設定（.cursor/rules/、.claude/rules/、AGENTS.md など）に書き込みます

初回実行と差分実行。 デフォルトでは、vardoger は期間を設定しません。初回実行ではローカルの全履歴を読み取ります（最も豊富な情報が得られるタイミングであり、期間を限定したデフォルト設定によって、二度と読み込ませる機会のない古いセッションが暗黙のうちに除外されるのを防ぎます）。その後は、~/.vardoger/state.json にある会話ごとのチェックポイントストアにより、以降の実行では新規または変更された会話のみが再処理されるため、更新は高速に保たれます。ローカル履歴が非常に大きく、初回実行の負荷を抑えたい場合は、--since DAYS を指定します（例：vardoger prepare --platform cursor --since 90）。チェックポイントを無視して全件を再クロールするには、--full を使用します。

クロスホストプロファイルコンパイラー

プロファイルコンパイラーは、選択した既存の Vardoger 生成結果のみを組み合わせます。生のトランスクリプトを暗黙のうちに再度開くことはありません。生成結果のインデックスは 1 始まりで、latest はそのプラットフォームで最新の保存済み生成結果を指します。

# Discover the reviewed generations available for selection.
vardoger profile sources

# Read-only: render the profile, audit summary, and exact AGENTS.md diff.
vardoger profile preview \
  --source claude-code:latest \
  --source codex:2 \
  --target ./AGENTS.md

# Optional controls are applied before rendering and included in the audit.
vardoger profile preview \
  --source codex:latest \
  --min-confidence medium \
  --max-age 180 \
  --redact '@example\.com' \
  --target ./AGENTS.md

# Still preview-only without --apply. This is the explicit write step.
vardoger profile write \
  --source claude-code:latest \
  --source codex:2 \
  --target ./AGENTS.md \
  --apply

正規化された JSON 監査情報は、profile preview --json で確認できます。監査情報には、ソースプラットフォーム、生成結果、出力ハッシュ／パス、観測時刻、鮮度、信頼度、競合、置き換え状況、除外項目が記録されます。「タブを優先する」と「タブを避ける」のように相反するルールは、確認されるまで有効な指示から除外されます。書き込みでは、と の外側にある内容はすべて保持されます。

対応プラットフォーム

プラットフォーム	履歴の取得元	プロンプトの配信先	インテグレーション
Cursor	エージェントのトランスクリプト JSONL	.cursor/rules/vardoger.mdc	マーケットプレイスプラグイン + MCP
Claude Code	セッション JSONL	.claude/rules/vardoger.md	コミュニティ／カスタムプラグイン
OpenAI Codex	セッションロールアウト JSONL	~/.codex/AGENTS.md	リポジトリのマーケットプレイスプラグイン
OpenClaw	レガシー JSONL、または公式 Gateway CLI 経由のオプトインによる全件読み取り。プライベート SQLite は照会しません	~/.openclaw/skills/vardoger-personalization/SKILL.md	アナライザー + Gateway の互換性状況
GitHub Copilot CLI	~/.copilot/session-state/<session-id>/events.jsonl およびレガシーのフラット JSONL	~/.copilot/copilot-instructions.md（グローバル）、または <project>/.github/copilot-instructions.md（プロジェクト）— `` で囲まれたセクション内で管理	カスタムプラグイン + 公開済みスキル
Devin Local	ユーザーが有効にした Devin CLI の --export による ~/.vardoger/imports/devin/ 内の ATIF JSON	~/.config/devin/AGENTS.md（グローバル、フェンスで囲まれたセクション）、または <project>/.devin/rules/vardoger.md	ATIF + スキル + ルールのインテグレーション
Legacy Windsurf / Cascade	~/.codeium/windsurf/**/*.jsonl	~/.codeium/windsurf/memories/global_rules.md（グローバル、フェンスで囲まれたセクション）、または <project>/.windsurf/rules/vardoger.md（プロジェクト、専用ファイル）	レガシー Cascade スキル + CLI + MCP
Cline	VS Code の globalStorage/.../tasks/*/api_conversation_history.json	~/Documents/Cline/Rules/vardoger.md（グローバル）、または既存の .clinerules プロジェクトレイアウト	CLI + MCP

開発

uv（Python パッケージマネージャー）が必要です。

git clone https://github.com/dstrupl/vardoger.git
cd vardoger
uv sync
.venv/bin/vardoger --help

プロジェクト構成

src/vardoger/          # shared core — history reading, analysis, prompt generation
.agents/plugins/       # repository-level Codex marketplace catalog
plugins/_shared/       # shared analysis/personalization skill authored once
plugins/cursor/        # Cursor MCP server config, install script
plugins/claude-code/   # Claude Code plugin manifest, skills
plugins/codex/         # Codex plugin manifest, skills
plugins/openclaw/      # OpenClaw skill
plugins/copilot/       # GitHub Copilot CLI plugin manifest, skills
plugins/devin/         # Devin Local ATIF export, skill, and rules integration
plugins/windsurf/      # Legacy Cascade install snippet and rules delivery
plugins/cline/         # Cline integration and marketplace install guidance
tests/                 # all tests, mirroring src/ structure

• プラットフォームに依存しないロジックは src/vardoger/ にあります。
• プラットフォーム固有のインテグレーション（マニフェスト、スキル、インストールスクリプト）は plugins/<platform>/ にあります。
• テストは tests/ にあり、ソースツリーと同じ構成になっています。

コーディング規約と品質チェックの詳細は、AGENTS.md を参照してください。

品質ゲート

CI では、プッシュおよびプルリクエストごとに、以下を組み合わせた品質基準を適用します。

• ruff check / ruff format --check — 複雑度、pylint、return、pathlib、tryceratops のルールを含むリンティングとフォーマット。
• mypy src/ — 厳格な型チェック。
• pytest --cov=vardoger --cov-fail-under=80 — Python 3.11～3.13 でのテスト。全体のカバレッジ下限は 80% です。
• 並行して実行されるセキュリティジョブでは、よくあるコード上の問題や依存関係の CVE を検出するため、bandit -r src/ と pip-audit --skip-editable を実行します。

プッシュする前に、ローカルで一連のチェックを実行してください。

uv run ruff check . && uv run ruff format --check . && uv run mypy src/ && uv run pytest --cov=vardoger --cov-fail-under=80

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。手順の概要は次のとおりです。

1. GitHub で dstrupl/vardoger をフォークし、フォークをクローンします。
2. uv sync を実行し、トピックブランチを作成します。
3. テストを追加して変更を行い、上記の品質ゲートを一括実行するコマンドを実行します。
4. フォークにプッシュし、main を対象に PR を作成します。

CI（Python 3.11／3.12／3.13 での test と security ジョブ）は、PR で自動的に実行されます。初めてコントリビューションする場合、最初のワークフロー実行前にメンテナーによる Approve and run のクリックが必要になることがあります。

手順の詳細は CONTRIBUTING.md を、コーディング規約とコミットメッセージの規則は AGENTS.md を参照してください。

PyPI へのリリース

CI はプッシュと PR のたびに自動実行されます（リント、型チェック、Python 3.11～3.13 でのテスト）。新しいバージョンを公開するには、次の手順を実行します。

1. パッケージ、生成されたセットアップマニフェスト、プラットフォームマニフェスト、レジストリのメタデータをまとめて更新し、CHANGELOG.md の該当セクションを閉じます。
2. 品質、セキュリティ、プラグイン検証、ビルドのすべてのチェックを実行します。
3. main にコミットしてプッシュし、必須チェックがすべて完了するまで待ちます。
4. 注釈付きの vX.Y.Z タグを作成し、対応する GitHub リリースを公開します。

publish.yml ワークフローはパッケージをビルドし、トラステッドパブリッシャーを介して PyPI にアップロードします（API トークンは不要です）。完了すると、pipx install vardoger で新しいバージョンをインストールできます。

ステータス

パブリックベータです。バージョン 0.4.0 は PyPI で公開され、GitHub でタグ付けされています。このソースツリーは、そのリリース済みバージョンに対応しています。 公開中のリストと、公式ディレクトリへの未提出分については、MARKETPLACE_STATUS.md を参照してください。 オーナーのみが実施できる提出、レビュー、公開の手順については、MANUAL_SUBMISSION_RUNBOOK.md を参照してください。 製品要件の全容については、PRD.md を参照してください。

プライバシーとセキュリティ

• PRIVACY.md — vardoger が読み書きする内容と、（重要な点として）外部に送信しない内容について説明します。
• SECURITY.md — 脆弱性を非公開で報告する方法について説明します。

ライセンス

Apache License, Version 2.0 の下でライセンスされています。 公開されているプライバシーポリシーと利用規約もご覧ください。