ae-team

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重大な注意 — +<command> コマンドを実行する前に、必ず対応する references/<command>.md を読んでください。 参照ファイル名は、先頭の + を除いたコマンド名と同じです。たとえば、+run-start → references/run-start.md です。 重大な注意 — チーム ID、実行 ID、設定 JSON の構造を推測してはいけません。 必ず最初に +list または +list-templates を使って、実在するリソースを確認してください。 重大な注意 — コアのエージェントワークフロー（検索 → 開始 → ポーリング → アーティファクト）では、以下の「一般的なワークフロー」セクションにあるワークフロー A に従ってください。

AE CLI のグローバルルール

AE CLI（ae-cli）は、AE（Agentic Engine）分析プラットフォーム用のコマンドラインツールです。

グローバルパラメーター：

パラメーター	説明
--format <json|table>	出力形式です。デフォルトは JSON です。
--jq <expr>	JSON 出力用の jq フィルター式です。
--host <url>	アクティブな AE ホストを上書きします。すべてのコマンドで使用でき、サブコマンドの後に指定できます。例：ae-cli team +<command> --host <url>
--yes	high-risk-write（削除）操作の確認をスキップします。
--dry-run	実行せずにリクエストの詳細を表示します。

出力とエラー：

• コマンドが成功すると、デフォルトで機械可読な JSON が返されます。エンベロープには、オプションで _notice.host_compat が含まれる場合があります。
• コマンドが失敗すると、{ "ok": false, "error": { "type": "...", "message": "...", "hint": "..." } } が返され、ゼロ以外の終了コードで終了します。
• 重大な注意 — ホスト互換性（最初に行うこと）： stderr または _notice.host_compat にバージョン警告がある場合、ユーザーへの返信の冒頭に ⚠️ を付け、npm i -g / npx skills add（または update-cluster）の行をそのまま引用してから、プロジェクト／結果を列挙してください。要約時にも省略しないでください。これはソフトな注意であり、ok: true に通知が含まれる場合もあります。

安全上の制約：

• 読み取りコマンド（+list、+list-templates、+list-projects、+run-result、+run-artifacts、+ai-generate）は、必要な ID が判明したら直接実行できます。
• 通常の write コマンドにはユーザーの明示的な意図が必要ですが、CLI による確認は不要です。確認ゲートを使用するのは high-risk-write コマンドのみです。ユーザーの明示的な許可を得た後であれば、--yes を指定できます。
• チーム ID、実行 ID、agentId の値、mcpServerIds、skillIds、knowledgeBaseIds、プロジェクト ID、その他のリソース識別子を捏造してはいけません。リストコマンドで確認するか、ユーザーから提示されたものを使用してください。

使用する場面

AI エージェントチームに関するすべての作業で ae-team を使用します。

• チーム管理：利用可能なチームの一覧表示、チームの作成／更新／削除、AI によるチーム設定のドラフト生成、テンプレートの参照。
• TeamRun の実行：実行の開始、チャットモードでの対話、実行のキャンセル、待機中の実行への返信、完了までの結果のポーリング、アーティファクトの取得。

ユーザーの意図がデータ分析、オーディエンス管理、メタデータガバナンス、または DataOps に関する場合は、ae-analysis / ae-dataops / ae-engage に切り替えてください。

コマンド形式

ae-cli team +<command> [options]

すべてのコマンドは team サービスで実行します。クイックヘルプ：

ae-cli team --help
ae-cli team +list --help
ae-cli team +run-start --help

ツールグループ（13）

チーム管理（7）

• +list (doc) — 表示可能なすべてのチームを一覧表示します
• +create (doc) — TeamConfig を使用して新しいチームを作成します
• +update (doc) — 既存のチームの1つ以上のフィールドを更新します
• +delete (doc) — チームを削除します（実行中のタスクがある場合は409）
• +ai-generate (doc) — 目標の説明から、AI でチーム設定のドラフトを生成します
• +list-templates (doc) — 組み込みのチームテンプレートを参照します
• +list-projects (doc) — 現在のユーザーが利用できるプロジェクトを一覧表示します

TeamRun の実行（7）

• +run-start (doc) — 新しい TeamRun を開始します
• +run-watch (doc) — SSE で TeamRun のストリームを取得します（ポーリングより推奨）
• +run-chat (doc) — チームとチャットします（複数ターン、自動再開）
• +run-cancel (doc) — 実行中の TeamRun をキャンセルします
• +run-reply (doc) — waiting_user 状態の実行に返信します
• +run-result (doc) — TeamRun の完全な結果を取得します（フォールバックのポーリング）
• +run-artifacts (doc) — TeamRun が生成したアーティファクトを一覧表示します

TeamRun のステータスリファレンス

ステータス	説明
pending	キューに入り、開始を待機中
running	実行中
waiting_user	一時停止中 — +run-watch はコード2で終了します。stdout から pendingQuestion を読み取り、ユーザーに提示してから +run-reply を呼び出してください
waiting_approval	一時停止中 — 承認待ち
paused	手動で一時停止中
completed	正常に完了
failed	実行に失敗
cancelled	ユーザーによってキャンセル

終了ステータス：completed、failed、cancelled。いずれかに到達するまで +run-result をポーリングしてください。

典型的なワークフロー

ワークフロー A — 既存のチームを開始して結果を待つ

# 1. Discover available teams
ae-cli team +list

# 2. (Optional) Discover project IDs if needed
ae-cli team +list-projects

# 3. Start a run
ae-cli team +run-start --team-id <team_id> --input "分析上周用户留存数据"

# 4. Stream until done (blocks; no polling needed)
ae-cli team +run-watch --id <run_id>
# exit 0 → completed/partial_success → go to step 5
# exit 1 → inspect the terminal entity or error; for connection errors, use +run-result before considering a new run
# exit 2 → waiting_user → go to step 4a

# 4a. Handle waiting_user: read pendingQuestion from stdout, get user's answer, reply, re-watch
ae-cli team +run-reply --id <run_id> --input "<user_answer>"
ae-cli team +run-watch --id <run_id>   # repeat until exit 0 or 1

# 5. Retrieve artifacts
ae-cli team +run-artifacts --id <run_id> --include-content true

ワークフロー B — AI で設定を生成してから、作成して実行する

# 1. Generate a draft config
ae-cli team +ai-generate --prompt "需要一个分析用户行为并自动生成留存报告的团队"

# 2. Create the team (paste / adjust the returned config)
ae-cli team +create --name "留存分析团队" --config '<config_json>'

# 3. Start a run
ae-cli team +run-start --team-id <new_team_id> --input "分析本月留存"

ワークフロー C — 複数ターンのチャット

# First turn
ae-cli team +run-chat --team-id <team_id> --input "帮我分析DAU趋势"

# If run status is waiting_user, reply:
ae-cli team +run-reply --id <run_id> --input "请重点分析周末下降原因"

# Continue same session
ae-cli team +run-chat --team-id <team_id> --session-id <session_id> --input "给出优化建议"

ワークフロー D — テンプレートを使用してチームを作成する

# 1. Browse templates
ae-cli team +list-templates --locale zh

# 2. Create from a template's config
ae-cli team +create --name "我的分析团队" --config '<template_config>'

クイック検証

ae-cli team --help

自動化のライフサイクル

Agent またはチームの自動化スケジュール、即時実行、停止、再試行、削除、履歴、読み取り専用の結果については、ae-automation を使用してください。既存の Agent 自動化エイリアスも引き続き利用できます。