cx-coding-agents

コーディングエージェントのスキル

AI Center Coding Agents に関する調査やデータの質問を行う際は、このスキルを最初の参照先として使用してください。各エージェントが使用するデータソースを特定し、クエリを実行する前に読み込むべきリファレンスファイルを示します。

対応エージェント

エージェント	データタイプ	ソース識別子
Claude Code	メトリクス	claude_code_* メトリクスファミリー
Claude Code（セッションテキスト）	ログ	source ai_sessions_claude
Codex	ログ	service.name == 'codex_cli_rs' または 'codex-app-server'
Codex（レイテンシー）	スパン	$l.serviceName == 'codex_cli_rs' または 'codex-app-server'
Cursor	スパン	$l.serviceName == 'cursor-agent'
Gemini CLI	メトリクス	gemini_cli_* メトリクスファミリー
Copilot CLI（直接 OTel）	スパン	$l.serviceName == 'github-copilot' または tags['otel.scope.name'] == 'github.copilot'
GitHub Copilot Collector	メトリクス	github_copilot_* メトリクスファミリー

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リファレンスの読み込み

まずエージェントのリファレンスを読み込み、続いてそのエージェントが依存する共通クエリ言語のファイルを読み込んでください。

エージェント	エージェントリファレンス	共通リファレンス
Claude Code（メトリクス）	references/claude-code.md	references/promql-guidelines.md + references/metrics-querying.md
Claude Code（セッション）	references/claude-code.md	references/dataprime-reference.md + references/logs-querying.md
Codex	references/codex.md	references/dataprime-reference.md + references/logs-querying.md + references/spans-querying.md
Cursor	references/cursor.md	references/dataprime-reference.md + references/spans-querying.md
Gemini CLI	references/gemini-cli.md	references/promql-guidelines.md + references/metrics-querying.md
Copilot CLI（直接 OTel）	references/copilot-cli.md	references/dataprime-reference.md + references/spans-querying.md
GitHub Copilot Collector	references/copilot-cli.md	references/promql-guidelines.md + references/metrics-querying.md
エージェント間の比較	すべてのエージェントリファレンス	すべての共通リファレンス

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安全性

すべてのクエリコマンド（cx metrics、cx logs、cx spans、cx dataprime）は読み取り専用です。データを変更することはないため、--yes を付けずに自由に実行できます。

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CLI コマンド

コマンド	目的	使用するタイミング
cx metrics search --name '<pattern>'	名前でメトリクスを検索	利用可能な claude_code_*、gemini_cli_*、github_copilot_* メトリクスの確認
cx metrics query '<expr>'	即時の PromQL クエリ	特定時点のメトリクススナップショット
cx metrics query-range '<expr>'	範囲指定の PromQL クエリ（時系列）	Claude Code、Gemini CLI、GitHub Copilot Collector の傾向
cx logs '<dataprime_query>'	ログクエリ	Claude Code のセッションテキスト、Codex のログ
cx spans '<dataprime_query>'	スパンクエリ	Cursor、Codex のレイテンシー、Copilot CLI の直接 OTel
cx dataprime query '<query>'	DataPrime の生クエリ	クエリ内で明示的な source logs または source spans が必要な場合

出力形式： 結果をエージェントに渡す場合や、さらに処理する場合は、任意のコマンドに -o toon を追加してください。

複数プロファイル： -p <profile> を（繰り返し指定可能）使用すると、複数のプロファイルに同時にクエリを実行できます。

最初の応答

対象のエージェントと分析の目的を特定します。必要な範囲が不足している場合は、クエリを実行する前に確認してください。

• エージェント： Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、または Copilot CLI。
• 期間。
• 任意のフィルター： アプリケーション、サブシステム、ユーザー、モデル、セッション、リポジトリ。
• 出力形式： 簡潔な回答、表、傾向、上位 N 件のランキング、調査メモ、またはクエリのみ。

ユーザーが「GitHub Copilot Codex」と言った場合は、Codex と Copilot CLI のどちらを指しているのか確認してください。AI Center には、Codex と Copilot CLI の個別のダッシュボードがあります。

可能な限り、対応するダッシュボードと同じデータソースを使用してください。

• Claude Code のメトリクス： claude_code_* メトリクスに対する PromQL。
• Claude Code のセッションテキスト： ai_sessions_claude ログに対する DataPrime。
• Codex： トークン、セッション、モデル、ユーザー、ツールには Codex ログに対する DataPrime、run_turn のレイテンシにはスパンのみ。
• Cursor： Cursor スパンに対する DataPrime。Cursor がレポートするのはプロンプトの長さとファイル編集であり、プロバイダーのトークン数ではありません。
• Gemini CLI： gemini_cli_* メトリクスに対する PromQL。
• Copilot CLI の直接計測 OTel： Copilot スパンに対する DataPrime。
• GitHub Copilot Collector： Collector のデータが存在する場合、github_copilot_* 組織／ユーザー／課金メトリクスに対する PromQL。

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期間とフィルター

PromQL（Claude Code、Gemini CLI、GitHub Copilot Collector）

選択した期間内のカウンターには、increase(metric[<range>]) を使用します。一般的なラベルフィルターパターン：

{user_email="<user>",model="<model>",cx_application_name="<app>",cx_subsystem_name="<subsystem>"}

• グループ化には、sum by (...)、count by (...)、または topk(N, ...) を使用します。
• グラフで傾向を示す場合は、期間全体ではなく、選択した期間に基づく間隔ウィンドウを使用します。

DataPrime（Codex、Cursor、Copilot CLI の直接計測、Claude Code セッション）

• ユーザー、モデル、アプリケーション、サブシステム、セッション、操作には、| filter ... 句を追加します。
• ダッシュボード形式の表には、groupby ... aggregate ... を優先して使用します。
• スパンの場合：アプリ／サブシステムのラベルは $l.applicationName と $l.subsystemName（大文字小文字を区別）です。
• ログの場合：アプリ／サブシステムのラベルは $l.applicationname と $l.subsystemname（小文字）です。

アプリ／サブシステムのフィルターパターン：

| filter $l.applicationName == '<application>' && $l.subsystemName == '<subsystem>'

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エージェント間の比較に関する質問

エージェントを比較する場合：

• 比較前に単位をそろえてください： コストは USD、トークンは入力／出力／合計、実行時間はミリ秒、セッションは個別の会話として扱います。
• 同等ではないシグナルを明示してください。 Cursor のプロンプトの長さは、プロバイダーのトークン数ではありません。Copilot CLI の直接計測におけるユーザーは、メールアドレスではなく、仮名化された ID（enduser.pseudo.id）です。GitHub Copilot Collector のユーザーは、ログイン名、名前、またはメールアドレスの場合があります。
• ディメンションが異なる場合は、単一の統合表よりもエージェントごとのセクションを優先してください。
• 「最も使用されているエージェントはどれか」という質問では、まずセッション数とユーザー数を比較し、その後、注意事項を添えてトークン数またはスパン数を比較します。
• 「最もコストが高いエージェントはどれか」という質問では、Claude Code には USD の主要メトリクスがあります。Copilot の直接計測スパンには github.copilot.cost が含まれます。Collector の課金メトリクスでは、組織／SKU 別の純額／総額／割引額が示されます。データソースと単位の違いを説明せずに、Copilot スパンのコストと Collector の課金額を統合しないでください。

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回答のスタイル

必ず次の内容を含めてください。

• 使用したエージェントとデータソース。
• クエリ、または簡潔なクエリの抜粋。
• 適用した期間とフィルター。
• 結果の平易な解釈。
• データが空の場合、概算カウント、仮名化されたユーザー、ラベルの欠落、比較できないメトリクスに関する注意事項。

エージェントのリファレンスファイルに記載されていないフィールドを作り出さないでください。エージェントが出力しないデータをユーザーが求めた場合は、利用可能なデータを伝え、最も近い対応済みのクエリを提案してください。