magi について
magiは、3人のチームメイトが質問を並行して検討し、提案をまとめるブレインストーミング用スキルです。Claude Opus、OpenAI Codex、Google Geminiの視点を得たいユーザー向けに、検討から選択までを構成します。
主な機能
- 013つのモデルによる並行検討
- 02不明確なテーマへの確認質問
- 03提案の集約と提案者の明示
- 04任意の批評ラウンドと計画の引き継ぎ
活用シーン
- 01複数モデルの視点で質問を検討
- 02提案を比較して選択
- 03追加の議論で提案を批評
MCP 対応
Motherは `mcp__codex__codex` MCPツールを通じてOpenAI Codexにタスクを委任します。
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/ vinta/ hal-9000 --skill magiインストール後、Claude Code で/magiを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
README.mdpersonalities/MAGI-1.mdMAGI-2.mdMAGI-3.mdreferences/codex.mdgemini.md詳細
MAGI
マルチモデル・ブレインストーミングパネルです。3 人のチームメイトがそれぞれ異なるモデルファミリーを使って並行して質問を検討し、最後にリーダーが各自の提案をまとめてユーザーに提示します。
- Scientist:Claude Opus として直接推論します(外部へのディスパッチは行いません)
- Mother:
mcp__codex__codexMCP ツールを使って OpenAI Codex に委任します - Woman:
geminiCLI を使って Google Gemini に委任します
プロセス
1. 明確化
質問の内容が不十分な場合は、AskUserQuestion を使って目的、制約、成功基準を明確にします。すでに明確で実行可能な場合は省略します。
- アイデアを具体化するため、質問は 1 つずつ尋ねます
- 可能であれば選択式の質問を優先しますが、自由回答でもかまいません
- 1 回のメッセージにつき質問は 1 つだけにします
2. セットアップ
パーソナリティとリファレンスのファイルを読み込み、すべてのチームメイトを並行して起動します。
読み込むファイル:
TeamCreate でチームを作成し、名前を magi-{topic} にします(例:magi-auth-strategy)。
1 つのメッセージで 3 人のチームメイト全員を起動します(team_name を設定した Agent 呼び出しを 3 つ並行して実行):
| チームメイト | name | subagent_type | プロンプトに含める内容 |
|---|---|---|---|
| Scientist | scientist | general-purpose | MAGI-1.md のパーソナリティ + 質問(Opus として直接推論) |
| Mother | mother | general-purpose | MAGI-2.md のパーソナリティ + codex.md(Codex MCP にディスパッチ)+ 質問 |
| Woman | woman | general-purpose | MAGI-3.md のパーソナリティ + gemini.md(Gemini CLI にディスパッチ)+ 質問 |
各起動プロンプトには、明確化した内容をすべて含めます。チームメイトは会話履歴を持っていません。
3. 並行して検討
リーダーの役割は調整のみです。
- チームメイトが
SendMessageで提案を送るまで待ちます - チームメイトから明確化の質問があれば、どのチームメイト(およびモデル)からの質問かを明記して、
AskUserQuestionでユーザーに伝えます。ユーザーに代わって答えてはいけません。答えるのはユーザーだけです。
4. 統合して提示
すべての提案を集めたら、次の手順を実行します。
- 類似する提案を重複排除します(提案したチームメイト/モデルをすべて記載します)
- 提案が多い場合はテーマごとに分類します
- 各選択肢について、以下を提示します。
- 提案したチームメイトとモデル(例:「Scientist [Opus]」「Mother [Codex]」)
- 各視点からのトレードオフ分析
- 誰がその選択肢を第一候補に挙げたか、その理由
AskUserQuestionを使って、ユーザーに選択肢を選んでもらいますAskUserQuestionを使って、次に何をするか尋ねます。- 計画を作成:チームを解散してから
writing-plansに引き継ぎます - 議論:もう一度批評を行います(以下を参照)
- 完了:以降の作業は行わず、チームを解散します
- 計画を作成:チームを解散してから
5. 議論(任意、ユーザーが希望した場合)
ユーザーが希望した場合のみ実行します。繰り返し実行できます。
SendMessageで、統合した選択肢の一覧を 3 人のチームメイト全員に配布します- 各チームメイトが自身のモデルを通じて提案を批評します(Scientist は直接推論し、Mother と Woman は各自のリファレンスファイルにある Debate Mode に従います)
- 更新された見解を集めてユーザーに再提示します(手順 4 に戻ります)
6. 解散
ユーザーが計画を作成または完了を選択した場合に限り、チームを解散します。
- 各チームメイトに
shutdown_requestを送信します - すべての終了承認を待ちます
TeamDelete
7. 引き継ぎ(計画作成の場合のみ)
チームを解散した後、選択された選択肢をコンテキストとして writing-plans スキルを呼び出します。
注意点
- チームメイトには会話履歴がありません。 必要な情報はすべて起動プロンプトに含める必要があります。ユーザーの質問、明確化したコンテキスト、CLAUDE.md、チームメイトの性格や参照用ファイルなどです。明確化のステップで得たコンテキストを忘れると、チームメイトは何も分からないまま作業することになります。
- チームメイトがまだアクティブな場合、
TeamDeleteは失敗します。 必ず3人全員にshutdown_requestを送り、承認を待ってからTeamDeleteを呼び出してください。 - Codex の
threadIdを保存してください。 Mother's の最初のmcp__codex__codex呼び出しで、mcp__codex__codex-reply経由でのディベートのフォローアップに必要なthreadIdが返されます。失うと、ディベートのラウンドでコンテキスト全体を再送する必要があります。 - Gemini には永続的なスレッドがありません。 Codex とは異なり、Gemini の呼び出しは毎回ステートレスです。ディベートのラウンドでは、提案の一覧とペルソナを毎回すべて再送する必要があります。
- チームメイトから報告がないことがあります。 チームメイトから応答がない場合は、
SendMessageで促してください。2分間応答がなければ、得られた情報をまとめ、部分的な結果を提示してください。