Sounding

Sounding：他のエージェントのための、招かれた意思決定パートナー

Sounding は、重大な影響を伴う業務のための、招かれて意思決定を確認するツールです。提案するアクション、その賛否を裏付ける根拠、意思決定の責任者、そして待つことのコストを渡してください。実行、修正、一時停止のいずれかを推奨し、アクションを変える可能性のある質問を1つ特定して、範囲を限定した次のステップを提案します。計画を承認したり、誰かに代わって行動したりすることはありません。

バージョン 0.1.9：2026年10月5日

0.1.4からの変更点（すべて10月5日。詳細は変更履歴をご覧ください）：

• 0.1.5： 決定を左右する質問が、呼び出し元がすでに把握しているものの記載し忘れた定義やルールである場合、Sounding は一時停止ではなく修正を返し、何を提示すべきかを示します。
• 0.1.6： MCP プロトコルのバージョンネゴシエーションが仕様に準拠しました。サポートされていない MCP-Protocol-Version ヘッダーには HTTP 400 が返されます。
• 0.1.7： 規制対象または重大な影響を伴う分野で、意思決定によって安全策が撤廃または弱体化される場合、Sounding はその後に誰がそのリスクを負うのかを示します。
• 0.1.8： 影響の小さい、容易に取り消せる確認事項は、修正ではなく、想定事項として記載したうえで実行するよう推奨するなど、影響の重大さに応じた判断を返します。
• 0.1.9： モデルの制限時間を90秒、出力上限を3,000トークンに設定しました。評価に失敗した場合は、Assessment unavailable (timeout); try again later のような短い理由コードを返し、記録します。

0.1.7から0.1.9までの変更は、あるビルドから実際の意思決定57件を Sounding に入力して再評価し、その回答を実際に下された判断と比較した結果に基づいています。

バージョン 0.1.4：2026年10月4日

ホストされた Node ランタイムは、バージョンを MCP の serverInfo、/healthz、および各評価結果の _meta["com.aisounding/runtime"] で報告します。これらには、設定された requested_model と、その呼び出しについて OpenAI が報告する served_model も含まれます。デプロイ後のライブ呼び出しでは、requested_model と served_model の両方が gpt-6-sol と報告されました。構造化された評価内容に変更はありません。Python のリファレンスランタイムも同じバージョンを報告しますが、モデルのメタデータは追加しません。

/start のエージェント向け指示に、Sounding が利用できない場合の対応が追加されました。1回再試行した後、そのアクションは未確認であり、承認済みではないものとして扱い、通常の承認プロセスに従ってください。

評価結果（再実行時の一貫性、一方に偏ったフレーミング、合格すべきチェック、別の独立したレビュアーとの比較）は、すべての入力と出力とともに aisounding.com/evaluation で公開されています。公開変更履歴は /docs にあります。

Assessment Support の更新 — 2026年10月3日（0.1.2）

新しいレスポンスでは、従来の confidence フィールドが assessment_support に置き換わります。assessment_support は、level（strong、moderate、tentative）と、短い事例固有の説明を含むオブジェクトです。level は、提示された証拠に基づいて、根拠となる判断がどの程度確定しているかを評価します。strong は、証拠が明確に一方を示しており、不足している事実によって判断が変わる可能性が低いことを意味します。moderate は、一方に傾いているものの、明示された前提が覆れば判断が変わる可能性があることを意味します。tentative は、証拠に矛盾がある、乏しい、または選択肢を区別できないため、次のステップが主に状況を明らかにするためのものであることを意味します。これは、最終的な成功の確率でも、行動の許可でもなく、推奨される次のステップが妥当かどうかを評価するものでもありません。決定的な事実が判明するまで保留する場合は、通常 tentative になります。説明では、何があれば level が最も変わりそうかを示します。

ツールは引き続き sounding_decision_check です。Decision（または proposed_action）と goal のみが必須入力で、既存のコンテキストフィールドはすべて引き続き任意です。これはレスポンス契約の変更です。confidence を読み取っているクライアントは、代わりに assessment_support.level と assessment_support.explanation を読み取り、キャッシュされたツール定義を更新する必要があります。confidence に戻す変換はありません。過去に記録された例は、元の出力を保持し、その旨が明記されています。

元の単一呼び出しアーキテクチャ、モデルのデフォルト、1,200トークンの上限は引き続き維持されます。この限定的な変更では、より広範な V1.1 のレスポンスレイアウトも、廃止されたレビュー済み対話アーキテクチャも採用しません。

リクエスト入力

必須なのは、空でない decision と goal のみです。提案する行動、選択肢、または質問には decision を使用してください。既存の proposed_action という名前も引き続き使用できます。両方を指定する場合は、同じ内容でなければなりません。

{
  "decision": "Try a revised team handoff note next week?",
  "goal": "Reduce missed handoff information."
}

一般に、関連性の高い情報が多いほど、より良いガイダンスにつながります。任意とは、送信に必須ではないという意味であり、評価に不要という意味ではありません。すでに把握している関連コンテキストを含め、不明な点は事実や権限を作り出さずに明示してください。呼び出し元の AI は、すべての任意フィールドについて人に質問するべきではありません。不足情報によって推奨内容が変わる可能性がある場合、Sounding は不確実性を示し、範囲を限定した助言または的を絞った質問を提示する必要があります。リクエストが受け付けられたからといって、行動が承認されたことにはなりません。

任意フィールド：evidence、constraints、affected_people は文字列の配列です（0.1.14 以降、ホスト型エンドポイントと Python CLI、ローカル MCP、HTTP アダプターは、文字列配列 evidence_against、alternatives、prior_decisions も受け付けます）。reversibility、urgency、decision_owner、task_id は文字列です。不明なコンテキストは推測したり null を送信したりせず、省略してください。空の任意リスト／テキストも受け付けられますが、制約や影響を受ける人が存在しないことを示すものではありません。指定する task ID は空でない必要があります。省略した場合は ID が生成され、返されます。実質的な事実や許可のデフォルト値は生成されません。

最小リクエスト と完全互換リクエストは、Node エンドポイント、Python CLI、Python MCP アダプターで使用できます。キャッシュされたツールスキーマを更新するには、MCP クライアントを再接続してください。単一のモデル呼び出しと 1,200 トークンの上限に変更はありません。出力では Assessment Support を使用するようになりました。この任意入力のリリースは、より広範な実験的な 1.1／2.0 の設計とは別のものです。

ローカルで呼び出す

Python 3.10+ と OpenAI API キーが必要です。サードパーティ製の Python パッケージは不要です。

環境変数に OPENAI_API_KEY を設定してから、次を実行します。

python3 sounding_bridge.py --input example_request.json

Windows PowerShell では、環境変数に OPENAI_API_KEY を設定してから、次を実行します。

py sounding_bridge.py --input example_request.json

エージェントはリクエスト JSON ファイルを書き込み、コマンドをサブプロセスとして呼び出し、標準出力から 1 つの JSON オブジェクトを解析できます。運用上のエラーは標準エラーに出力され、終了コードはゼロ以外になります。リクエストの仕様は上記で説明しています。example_request.json には、任意のコンテキストを含む完全な例が記載されています。出力には task_id、disposition、reason、material_question、evidence_basis、assumptions_to_check、next_step、assessment_support が含まれます。計画を進めるべき場合は、material_question が空でも有効です。

MCP クライアントから呼び出す（ローカルプレビュー）

sounding_mcp.py は、stdio の MCP ツール sounding_decision_check を 1 つ公開します。MCP 対応エージェントを設定し、Python を使ってローカルのサブプロセスとして起動してください。ツールの引数として、判断内容と目標に加え、利用可能な任意のコンテキストを指定します。一般的なクライアント設定では、次のようなコマンドと引数が必要です（設定形式はクライアントによって異なります）。

{
  "command": "py",
  "args": ["C:\\path\\to\\Sounding\\sounding_mcp.py"]
}

MCP サーバーを起動するプロセスの環境変数に OPENAI_API_KEY を設定してください。Windows では、ホストが環境変数を引き継がない場合、アダプターはツール呼び出し時に、現在のユーザーの Windows 環境設定に保存されている OPENAI_API_KEY を読み取ります。このリポジトリ内でキーを出力したり保存したりすることはありません。ローカルでテストした Windows デスクトップの設定では、コマンドに py、唯一の引数に sounding_mcp.py の絶対パス、作業ディレクトリに Sounding フォルダーを指定し、環境変数欄は空にします。設定を変更した後は、クライアントを完全に再起動してください。クライアントによっては古いサーバープロセスが起動したままになることがあります。また、デスクトップクライアントでは、ほかの呼び出しが高速に完了する場合でも停止したことがあるため、この設定はまだ信頼性を保証するものではありません。

より詳細な非公開の形成コンテキストを使用するには、設定済みの引数に --private-prototype とローカルのプロトタイプディレクトリを追加します。クライアントは、ツール呼び出しを通じてモデルを設定したり、非公開ディレクトリを選択したりすることはできません。SOUNDING_MODEL または --model はローカル起動時の設定です。上書きしない場合、デフォルトのモデルは gpt-6-sol です。9 月のライブ実行で実際に使われた設定は、独立して記録されていません。バージョン 0.1.4 以降、ホストされたランタイムは各結果の _meta で提供されたモデルを報告します。2026 年 10 月 4 日のライブ呼び出しでは gpt-6-sol が報告されました。サーバーは標準入力／出力を介して改行区切りの JSON-RPC を読み取り、ネットワークポートでは待ち受けません。ツールが呼び出された場合にのみ OpenAI にリクエストを送信し、その後、呼び出し元に助言を返します。モデル呼び出しでは、ブリッジ CLI を子プロセスとして実行し、60 秒の期限を設けます。この制限を超えると、上限付きのエラーを返します。そのため、API が最終的に完了する場合でも、処理が遅いとタイムアウトすることがあります。結果を確認して対応を決める責任は、引き続き呼び出し元にあります。

これはインターフェースのプレビューです。9 件のローカルコントラクトテストで、MCP の初期化、ツールの検出、検証、レスポンスの形式、上限付きタイムアウトを確認しています。2026 年 9 月 28 日の非公開デモでは、架空の公的役割に関するリクエスト 6 件に評価が返されました。内訳は、CLI 経由が 2 件、デスクトップの Codex MCP クライアント経由が 3 件、PowerShell MCP クライアントへの直接呼び出しが 1 件です。5 件では revise、1 件では proceed が推奨されました。ほかにもデスクトップ MCP から複数回試しましたが、モデル呼び出しが約 7 秒で完了したにもかかわらず、停止したケースがありました。こうしたクライアントの停止原因は未解明です。架空の設定に置き換えた入力 6 件と記録された出力は、aisounding.com/cases で公開されています。非公開のエビデンス記録は、このリポジトリには含まれていません。これらのデモは、インターフェースが動作し、確認可能な回答を提供できることを示していますが、デスクトップでの信頼性の高い動作や、現実の意思決定の改善を証明するものではありません。 ローカルでの診断のため、アダプターはイベント時刻、プロセス ID、ステータス、レスポンスのバイト数、経過秒数を、Windows では %LOCALAPPDATA%\Sounding\mcp-diagnostic.log に、それ以外では ~/Sounding/mcp-diagnostic.log に記録します。ログには、ケースの内容、モデルの出力、認証情報は含まれません。MCP レスポンスは、完全な評価を structuredContent に、短いテキストの参照情報を content にそれぞれ一度だけ含みます。クライアントは、完全な回答を得るために structuredContent を読み取ってください。response_serialized、response_written、response_flushed は、アダプターの出力処理の各段階を区別します。response_flushed であっても、クライアントに表示されたことの証明にはなりません。呼び出しが停止した場合の調査では、関連する末尾部分のみを共有してください。

モデルへのリクエストでは、store: false と厳格な JSON スキーマを指定して Responses API を使用します。入力は設定されたモデルに送信されます。このツールには GitHub トークン、フォーラムアカウント、スケジューラー、外部サービスへの書き込み権限はありません。呼び出し元のエージェントは、引き続き証拠を確認し、自身の権限を適用して、行動するかどうかを判断する責任があります。

リモート MCP エンドポイントを通じて外部エージェントを招待する

sounding_http.py は、POST /mcp にあるステートレスな HTTP MCP エンドポイントを提供します。ローカル版と同じオプションのコンテキスト付きリクエスト契約と公開 role.md を使用します。付属の Dockerfile を使い、公開 HTTPS URL を備えたコンテナホストにデプロイできます。Python サービスはホストの TLS イングレスの背後で HTTP を使用します。ポートをインターネットに直接公開しないでください。この方法では GitHub App のインストールは不要です。必要に応じて GitHub リポジトリをプライベートに保てます。

SiteGround の稼働中の Node.js エンドポイント

sounding_siteground.mjs の Node 版は、プライベートな作業用リポジトリの main ブランチから、GrowBig 上の SiteGround Node.js Project としてデプロイされています（この公開リポジトリはそのソースをミラーしています）。公開 MCP アドレスは https://aisounding.com/mcp です。オープンプレビュー中はトークンは不要です。公開接続ガイドにはリクエスト例があります。SiteGround は Node 24 を実行し、HTTPS を終端します。プレーン HTTP は HTTPS にリダイレクトされます。設定後、GET https://aisounding.com/healthz は 200 {"status":"ok"} を返しました。オープンプレビューを有効にする前は、認証されていない POST /mcp は 401 を返しました。2026 年 9 月 29 日、Codex デスクトップクライアントが sample-001 に対する認証済みの mcp__sounding_remote__sounding_decision_check 呼び出しを 1 回記録し、完全な structuredContent 評価（中程度の確信度で revise）を返しました。これは外部エージェントの経路を 1 つ検証したものであり、すべての MCP クライアントでの可用性や動作を示すものではありません。

SiteGround の Site Tools > Node.js > Deployment Options には、OPENAI_API_KEY、SOUNDING_ACCESS_TOKENS、および SOUNDING_OPEN_PREVIEW=1 の切り替え設定があります。これらはホスティング上のシークレットであり、リポジトリのファイルやビルド引数に含めてはいけません。アカウント管理者は SiteGround に保存された値を表示できるため、アカウントへのアクセスを制限してください。OpenAI キーはサーバー上に保持されます。匿名クライアントは認証情報を送信しませんが、以前に発行された Sounding トークンは引き続き有効です。SOUNDING_MODEL のデフォルト値は gpt-6-sol、PORT のデフォルト値は 8080 です。OpenAI キーがない場合、設定された招待トークンのいずれかが 32 文字未満の場合、またはオープンプレビューがオフの状態でトークンが設定されていない場合、サービスは閉じた状態を保ちます。この場合、/healthz は 503 を返し、/mcp は呼び出しを拒否します。トークンなしでのアクセス経路を閉じるには、SOUNDING_OPEN_PREVIEW=0 に設定して再デプロイしてください。既存のトークン保有者は引き続き呼び出すことができます。設定を変更した後は、再デプロイしてください。

オープンプレビュー中に Codex デスクトップクライアントまたは CLI クライアントを使う場合は、config.toml を次のように設定してください。

[mcp_servers.sounding_remote]
url = "https://aisounding.com/mcp"
tool_timeout_sec = 120

Claude Code

ターミナルからホスト型 MCP サーバーを追加します（オープンプレビュー中は Sounding トークンは不要です）。

claude mcp add --transport http sounding https://aisounding.com/mcp

claude mcp get sounding または Claude Code 内で /mcp を実行して確認します。次に、重大な決定を下す前に sounding_decision_check を使うよう Claude に依頼し、提案する行動、賛成と反対の根拠、制約、影響を受ける人々、可逆性、緊急性、決定の責任者を提示します。出力には重要な質問が含まれる場合があります。推奨が proceed の場合、質問が空でも有効です。この設定はAnthropic の HTTP MCP の手順に従っています。2026 年 9 月 29 日に確認済み：Claude Code のセッションがリモート MCP コネクター経由で sounding_decision_check を呼び出し、2 件のテストリクエスト（copilot-test-001：revise、copilot-test-002：proceed）に対する完全な評価を受け取りました。これらの応答では以前の confidence フィールドが使われていましたが、Assessment Support はその後このフィールドを置き換えています。これは Claude Code での接続経路を確認するものであり、すべてのクライアントでの信頼性を示すものではありません。公開接続ガイドを参照してください。

設定を変更した後は、クライアントを再起動してください。decision と goal（または互換性のある proposed_action と goal）に加え、関連する任意のコンテキストを指定し、structuredContent から評価の全体を読み取ってください。トークンの値をチャット、config.toml、スクリーンショット、ログ、リポジトリに記載しないでください。ローカルの stdio sounding 設定が存在する場合、sounding_remote とは別の設定です。

異なる設定形式を使用する MCP クライアントでは、上記の URL を使って Streamable HTTP を利用してください。以前に発行されたトークンは、引き続き Authorization: Bearer <invitation token> として送信できます。無効なトークンが指定された場合は拒否されます。GitHub Copilot クラウドエージェントの場合、リポジトリ管理者は Authorization ヘッダーなしでリモート HTTP サーバーを設定できます。有効にするかどうかはリポジトリの所有者が選択します。この方法では、Sounding の GitHub リポジトリを公開する必要はありません。ChatGPT ではこの Codex 設定は使用しません。ChatGPT では、アプリとコネクターの開発者モードを有効にし、上記の URL を使って認証なしのカスタムコネクターを作成します。所有者はこの方法で Sounding を使用していると報告しています。利用できるかどうかは、ChatGPT のプランとワークスペースの設定によって異なります。利用開始ページを参照してください。

プレビューの公開と運用上の制限

公開されているSounding ページと接続ガイドで、オープンアクセスについて説明しています。利用者向けのプライバシーと利用規約の通知も確認できます。このプレビュー期間中は無料で利用できます。お問い合わせは [email protected] までお寄せください。共通の予算上限に達すると、月の一部の期間、サービスを利用できなくなる場合があります。

トークンの発行、ローテーション、取り消しの手順は、非公開の運用メモで管理しています。GitHub Agents secrets で Copilot 呼び出し元のコピーを保護します。Sounding 側では、SiteGround からトークンを削除して再デプロイすることでアクセスを取り消します。

SOUNDING_ACCESS_TOKENS は、32 文字以上のトークンをカンマ区切りで受け付けます。招待する利用者ごとに、ランダムに生成した別個のトークンを発行し、誰に発行したかをこのリポジトリ以外の場所に記録してください。取り消すには、SiteGround からトークンを削除して再デプロイします。現在のテスト用トークンを、共有の公開認証情報として流通させないでください。トークンを持つ利用者は、サーバーの OpenAI プロジェクトに請求されるモデルリクエストを実行できます。OpenAI の Sounding プロジェクトには、現在、月額 100 ドルのハードリミットと、20 ドルおよび 80 ドルでのアラートが設定されています。これは 2026 年 9 月 29 日に確認済みです。この上限をあてにする前に、SiteGround の現在の API キーがそのプロジェクトに属していることを確認してください。上限の適用時に、わずかに超過する可能性があります。招待を拡大する際は、使用状況を監視してください。

Node サービスでは、オープンプレビュー期間中、トークンなしでの初期化、検出、呼び出しが可能です。匿名の呼び出し元は、プロセスごとに毎分 15 回のモデル呼び出しを共有します。有効な発行済みトークンごとに、プロセスごとに毎分 20 回のモデル呼び出し制限が個別に適用されます。同時に実行できるモデル呼び出しは 4 件です。モデルの呼び出しに失敗した場合は、範囲を限定したエラーを返します。また、リクエスト本文、出力、認証情報を意図的にログに記録することはありません。SiteGround は、IP、URI、ステータスなどのリクエストメタデータを保持する場合があります。サーバーはケースの内容を永続化しませんが、2026 年 10 月 5 日以降、受け付けた各判断リクエストは Anthropic の Messages API（Claude）に送信されます。データの保持期間については、プライバシー通知を参照してください。以下の Python アダプターは、引き続き store: false を指定して OpenAI の Responses API を呼び出します（データ管理については以下を参照）。Node ランタイムには、認証、検出、検証、モックモデル応答を対象とした npm test のテストがありますが、外部へのライブ呼び出しが 1 回成功しただけでは、幅広い信頼性は確認できません。オープンサービスを継続的に提供するには、呼び出し元ごとの永続的なクォータ、課金ポリシー、イングレスでの不正利用対策を追加してください。匿名の呼び出しは、個別の利用者を特定できません。

OpenAI に送信される内容

このセクションでは、別個の Copilot セッションではなく、sounding_bridge.py CLI、ローカルの sounding_mcp.py アダプター、リモートの sounding_http.py エンドポイントについて説明します。それぞれ、判断ツールが呼び出された場合にのみモデルリクエストを送信します。このリポジトリを閲覧またはインストールしただけでは、OpenAI に判断が送信されることはありません。

実行のたびに、指定された JSON 判断リクエスト（decision を proposed_action に正規化し、task_id が省略された場合にのみ生成）、公開されている role.md の指示、簡潔な出力指示、必須の JSON レスポンススキーマ、選択されたモデル名が OpenAI の Responses API に送信されます。API キーは認証ヘッダーで送信され、判断テキストには埋め込まれません。ブリッジは評価結果をローカルに表示します。GitHub には投稿しません。

--private-prototype を指定すると、ローカルの charter.md 全体と sources.json から選択された最大 3 件のカード（タイトル、出所、ステータス、抜粋を含む）もモデルへの指示に含まれます。このオプションを指定しない場合、これらの非公開ファイルは読み込まれず、送信もされません。ブリッジがリポジトリ、ハードドライブ、トランスクリプトのアーカイブ、または別のエージェントのコンテキストを自動的に読み込むことはありません。ただし、呼び出し元のエージェントはそのような情報を JSON リクエストに含めることができます。送信前にリクエストを確認し、内容を最小限にしてください。必要な権限がない場合は、認証情報、個人を特定できるクライアント記録、機密性の高い人事情報、その他の第三者情報を送信しないでください。

リクエストでは store: false を設定し、レスポンスを取得可能な Response オブジェクトとして保存しないようにしています。これは、データが一切保持されないことを保証するものではありません。OpenAI のAPI データ管理に関するドキュメントによると、デフォルトの不正使用監視ログにはプロンプトとレスポンスが含まれる場合があり、記載されている例外を除き、通常は最長 30 日間保持されます。OpenAI は、アカウントがオプトインしない限り、API データをデフォルトでモデルのトレーニングに使用しないとしています。機密情報を送信する前に、組織に適用されるデータ管理設定とプロバイダーの最新の規約を確認してください。

公開されている例

判断チェックのページには、2026 年 10 月 4 日時点の現行形式の例が 4 件掲載されています（評価サポート：強いものが 1 件、中程度のものが 1 件、暫定的なものが 2 件）。これらは AI アシスタントが Claude Code のリモート MCP コネクターを通じて作成・送信したもので、その後に過去の例が 6 件続きます。過去の例には、2026 年 9 月 28 日の、準備された 9 項目の入力と記録された出力が示されています。結果は revise が 5 件、proceed が 1 件でした。実際に適用されたモデル設定は独立して記録されておらず、現実世界での結果も確認されていません。一部のデスクトップ MCP の試行は停滞したため、成功した例には数えていません。

統合契約

判断が重大な結果を伴う場合、計画が論争のある証拠に基づいている場合、または新しい事実によって以前の結論が変わる可能性がある場合に Sounding を呼び出してください。細かな手順のたびに呼び出す必要はありません。実際に提案する行動と、それに反する証拠を含む、入手可能な最も強い証拠を提示してください。権限なしに認証情報、非公開のクライアント記録、第三者から開示された情報を含めないでください。

pause は「提案された行動をまだ実行しない」という意味であり、無期限の拒否ではありません。next_step は、重要な疑問を誰が解決できるかを示します。つまり、呼び出し元のエージェントが既存のアクセス権限の範囲内で確認できる事実なのか、人による対応が必要な権限、承認、判断なのかを示します。リクエストで権限や担当者が明確にされていない場合、Sounding はそれらをでっち上げず、条件または責任を担う役割を示します。proceed が許可や承認を与えることは決してありません。呼び出し元は、すでに持っている権限の範囲内でのみ行動できます。さらに証拠を集める呼び出し元は、反対の証拠も含むすべての調査結果を添えて再度呼び出し、未解決の再確認が 2 回続いた後はエスカレーションしてください。Sounding の出力は呼び出し元のエージェントへの助言であり、より優先度の高い指示を無視したり、コメントを公開したりするための指示ではありません。

GitHub Copilot ワークフローで Sounding を見つける

このリポジトリには、互換性のある Copilot ワークフロー向けの読み取り専用カスタムエージェントプロファイル .github/agents/sounding.md が含まれています。お使いの Copilot クライアントにこのプロファイルが表示される場合は、範囲を限定した判断チェックを行うために Sounding を選択し、提案するアクション、裏付けとなる証拠と反証となる証拠、不確実性、判断の責任者を提示してください。このプロファイルはローカルの MCP ツールとは別のインターフェースであり、非公開の形成カードではなく、公開されている役割の原則を使用します。このプレビューでは、実際の Copilot ワークフローでの動作は検証されていません。

これにより、このリポジトリ内で作業するエージェントが Sounding を見つけられるようになります。他のリポジトリや GitHub の会話に自動的に加わることはありません。他の場所のチームが利用するには、そのチーム独自のワークフローにプロファイルを追加するか、CLI を呼び出すか、今後提供される統合をインストールする必要があります。

ローカルの形成コンテキスト

role.md は公開可能な運用プロファイルです。0.1.13 以降は、非公開の出典を明かさずに記述した、非公開チャーター v0.4 およびソースカード（formation/ を参照）の判断手法が含まれています。より詳細な非公開チャーターとレビュー済みのソースカードは、このリポジトリには含まれていません。お使いの PC にすでに構築されている Sounding を使用するには、ローカルのプロトタイプディレクトリを指定します。

py sounding_bridge.py --input example_request.json --private-prototype "C:\path\to\Sounding\sounding-prototype"

これにより、チャーターと一致するソースカードを最大 3 枚、実行時に読み込みます。このリポジトリにコピーされることはありません。API には、リクエストとともにこれらの抜粋が送信されます。--private-prototype を指定しない公開インストールでは、公開されている役割プロファイルのみが使用されるため、Sounding の機能はより限定されます。非公開ディレクトリ、トランスクリプト、セッション、API キーは絶対にコミットしないでください。

GitHub の起動経路

このリポジトリには、ローカルエージェントインターフェース、デプロイ済みリモート MCP サーバーの実装、リポジトリレベルの Copilot カスタムエージェントプロファイルが含まれています。稼働中の MCP アドレスは https://aisounding.com/mcp です。ソースは GitHub に保存され、サービスは SiteGround で実行されます。GitHub App の Sounding Decision Partner という ID は登録されていますが、ランタイムには接続されていません。ここではインストール状況を確認していません。リモート MCP のルートは GitHub App とは独立して動作します。

このリポジトリは公開されていますが、ライセンスは付与されていません（すべての権利を留保）。コードを読むことはできますが、再利用には許可が必要です。再利用条件と補償条件は検討中です。無償または商用での再利用を認める決定はまだ行われていません。架空のケースの入力と出力（現在のもの 4 件、過去のもの 6 件）は aisounding.com/cases で公開されています。非公開の証拠記録は引き続きリポジトリの外部に置かれます。

ホスト環境での使用回数

Node ランタイム 0.1.3 では、判断の契約を変更したりモデル呼び出しを追加したりすることなく、永続的な使用回数の記録が追加されます。非公開のカウンターは、完了、失敗、保留中、中断／不明の呼び出しを分け、内部トークンを使用したテストと、その他の認証済みおよび匿名のトラフィックを区別します。これらによって、ユーザー数を特定したり、過去の使用状況を再構成したりすることはできません。ストレージ、保護されたレポート、分類、復旧については、非公開の運用メモに記載されています。Node 24 以降が必要です。Python インターフェースに変更はなく、このホスト環境の使用回数には含まれません。