mcpField
F
fleet

fleet

github.com/rysweetエージェントワークフロー7662 回インストール21 週間前に更新
リポジトリ

fleet について

fleetは、azlinを介して複数のAzure VM上で動作するコーディングエージェントを管理するコマンドラインスキルです。セッション監視、タスクとプロジェクトの追跡、操作の提案や実行を行うadmiralループを備えています。

主な機能

  1. 01VMセッションとエージェント状態の監視
  2. 02セッションの調査、確認、観察
  3. 03タスクの登録とプロジェクト追跡
  4. 04dry-runまたは自律admiralサイクルの実行
  5. 05セッション管理と認証情報の伝搬

活用シーン

  1. 01複数VM上のコーディングエージェントの活動確認
  2. 02fleetセッションで動くエージェントへのタスク登録
  3. 03GitHub issueに紐づくプロジェクト目標の追跡
  4. 04セッションを進める前の操作案の確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/rysweet/amplihack --skill fleet

インストール後、Claude Code で/fleetを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

/fleet

Fleet オーケストレーション — azlin を介して複数の Azure VM 上で稼働するコーディングエージェント(Claude Code、Copilot、Amplifier)を管理します。

/fleet <command> として呼び出すか、実行したいことを説明してください。Claude が適切なコマンドを選択します。

すべてのコマンド

ステータスと監視
コマンド内容
fleet statusすべての VM とセッションの概要をテキストで簡潔に表示します
fleet scout検出、管理対象への追加、ドライランでの理由提示、レポート表示を行います
fleet snapshot管理対象のすべてのセッションを特定時点でキャプチャします
fleet watch <vm> <session>単一セッションのライブスナップショットを表示します
fleet observe <vm>パターン分類を用いてセッションを監視します
fleet tuiTextual の対話型 TUI ダッシュボード
Admiral の制御
コマンド内容
fleet advanceライブ — セッションについて判断し、アクションを実行します
fleet dry-runadmiral が実行する内容を表示します(アクションは実行しません)
fleet run-oncePERCEIVE->REASON->ACT のサイクルを 1 回実行します
fleet startadmiral の自律ループを実行します
セッション管理
コマンド内容
fleet adopt <vm>既存の tmux セッションを管理対象にします
fleet auth <vm>認証トークン(GitHub、Azure、Claude)を伝播します
タスク管理
コマンド内容
fleet add-task "prompt"Fleet の作業キューにタスクを追加します
fleet queueタスクキューを表示します
fleet dashboardプロジェクト単位の進捗を追跡します
fleet reportFleet のステータスレポートを生成します
プロジェクトとナレッジ
コマンド内容
fleet project add/list/removeFleet のプロジェクトを管理します
fleet project add-issue <proj> <num>GitHub issue をプロジェクトの目標として追跡します
fleet project track-issue <proj>ラベルを使って GitHub issue から目標を同期します
fleet graphFleet のナレッジグラフの概要
コパイロット
コマンド内容
fleet copilot-statusコパイロットのロック/目標の状態を表示します
fleet copilot-logコパイロットの判断履歴を表示します

クイックリファレンス

ユーザーの発言コマンド
「エージェントは何をしていますか?」fleet scout
「Fleet を表示して」fleet status
「次のステップをすべてのセッションに送って」fleet advance
「確認なしで進めて」fleet advance --force
「dev/cybergym の動作を監視して」fleet watch dev cybergym
「新しい VM に認証情報を追加して」fleet auth <vm>
「このタスクを Fleet のキューに追加して」fleet add-task "prompt"
「myapp の issue #42 を追跡して」fleet project add-issue myapp 42
「GitHub から目標を同期して」fleet project track-issue myapp
「ダッシュボードを開いて」fleet tui

主なオプション

fleet scout   [--session vm:session] [--vm VM] [--skip-adopt] [--incremental] [--save PATH]
fleet advance [--session vm:session] [--vm VM] [--force] [--save PATH]
fleet dry-run [--vm VM ...] [--backend auto|anthropic|copilot|litellm]
fleet adopt   <vm> [--sessions s1 s2]
fleet watch   <vm> <session> [--lines 30]
fleet auth    <vm> [--services github azure claude]
fleet add-task "prompt" [--priority high] [--repo URL]
fleet start   [--interval 300] [--max-cycles 10]

環境

変数必要なコマンド
AZLIN_PATHすべてのコマンド(azlin が PATH 上にあれば自動検出)
ANTHROPIC_API_KEYscout、advance、dry-run、run-once、start

Admiral の設定

  • モデル:Claude Opus 4.6(claude-opus-4-6)
  • 最大出力トークン数:128,000(推論 JSON)
  • セッションごとに収集するコンテキスト:tmux のスクロールバック全体 + トランスクリプトの最初の 50 件と最後の 200 件のメッセージ
  • 安全性:危険な入力パターン 57 件をブロック(安全な許可リストあり)、信頼度のしきい値(send_input は 60%、restart は 80%)、advance ではデフォルトで --confirm
  • ドキュメント:docs/fleet-orchestration/ADMIRAL_REASONING.md

ステータスアイコン

アイコンステータス意味
[~]思考中エージェントが処理中です
[>]実行中エージェントが出力を生成しています
[.]アイドルエージェントはプロンプトで待機しており、指示を待っています
[X]シェル(エージェント停止)このセッションではエージェントが検出されませんでした
[Z]一時停止エージェントはバックグラウンドに移行していますが、稼働中です
[!]エラーセッション出力でエラーが検出されました
[+]完了エージェントはタスクを完了しました
[?]入力待ちエージェントが質問し、応答を待っています

パフォーマンスとアーキテクチャ

  • 順次 VM ポーリング:azlin list からセッションを検出します(SSH 不要)。ペインのキャプチャは SSH で順次実行します
  • SSH 出力のキャッシュ:Scout は Phase 1 の tmux キャプチャをキャッシュし、Phase 3 の推論で使用します(二重ポーリングなし)
  • インクリメンタルな Scout:--incremental フラグを指定すると、~/.amplihack/fleet/last_scout.json を使って変更されていないセッションをスキップします
  • Bastion トンネルの再利用:新しいトンネルを作成する代わりに、get_existing_tunnels() を使って既存の SSH トンネルを再利用します
  • PR URL の検出:リモート VM 上で gh pr list を使い、git の状態から PR を確実に検出します
  • 推論でのヘルスメトリクス:fleet_health.py を SessionContext に組み込み、admiral の判断に利用します
  • 統一されたステータス分類器:_status.py に単一の正規分類器を配置しています(TUI と CLI の二重化による差異はありません)
  • モジュール化された CLI:コマンドは _cli_session_ops.py、_cli_scout_advance.py、_cli_formatters.py に分割されています(各ファイルは 400 LOC 未満です)
  • プロジェクトごとのグループ化:Scout レポートでは、登録済みプロジェクトごとにセッションをグループ化し、未完了の目標を表示します

実行方法

Bash から実行します:

fleet <command> [options]

結果の提示

fleet scout または fleet advance を実行した後、次の形式で出力をユーザーに提示します:

  1. 概要テーブル — CLI 出力を次の列を含む読みやすい Markdown テーブルに整形します: VM | Session | Status | Action | Conf | Summary

  2. 提案する入力 — send_input の判断がある場合、admiral が送信しようとしている内容を示します

  3. フォローアップコマンド — レポートに記載された、実行可能な次の手順を必ず最後に提示します:

    • 全セッションに次のコマンドを送信するには fleet advance
    • 実行前に各セッションを確認するには fleet advance --confirm
    • 特定のセッションを進めるには fleet advance --session vm:session
    • 特定のセッションを調べるには fleet watch <vm> <session>

コメント