Multi-AI Consultant

マルチ AI コンサルタント

Claude Code が行き詰まったときや、重要な決定を行うときに、外部 AI にセカンドオピニオンを求めます。

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このスキルでできること

このスキルを使うと、今後の Claude Code セッションで、次のような場合に他の AI に相談できます。

• バグの修正を一度試して失敗し、行き詰まったとき
• アーキテクチャ上の決定を行うとき
• セキュリティ上の懸念を検証する必要があるとき
• 新たな視点が必要なとき

主な革新点：MCP サーバーを構築する代わりに、既存の CLI ツール（gemini、codex）を使用するため、はるかにシンプルで保守しやすくなります。

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このスキルを使うタイミング

自動トリガー（ユーザー操作は不要）

Claude Code は次の場合に、このスキルの使用を自動的に提案します。

1. デバッグを一度試して失敗した後

   • バグを修正するためのアプローチを一度試した
   • まだ動作しない、または別のエラーが発生した
   • → 提案：「[Gemini|Fresh Claude] にセカンドオピニオンを求めますか？」

2. アーキテクチャ上の決定を行う前

   • 重要な設計上の選択（状態管理、ルーティング、データフロー）
   • フレームワークの選定
   • データベーススキーマの設計
   • → 自動的に相談（ユーザーにも伝えます）：「アーキテクチャの妥当性を確認するため、Gemini に相談しています……」

3. セキュリティの変更

   • 認証ロジック
   • 認可ルール
   • 暗号化
   • 入力検証
   • → 自動的に相談：「セキュリティのアプローチを検証するため、Gemini に相談しています……」

4. 確信が持てないとき

   • 複数の有効なアプローチがある
   • トレードオフが明確でない
   • ドキュメントに相反する助言がある
   • → 提案：「別の AI に相談して、追加の視点を得ますか？」

手動での呼び出し（ユーザーコマンド）

ユーザーは次のコマンドで、明示的に相談を依頼できます。

• /consult-gemini [question] - 思考、検索、グラウンディング機能を備えた Gemini 2.5 Pro
• /consult-codex [question] - Codex CLI 経由の OpenAI GPT-4（リポジトリを認識）
• /consult-claude [question] - 新しい Claude サブエージェント（無料、高速）
• /consult-ai [question] - 使用する AI を尋ねるルーター

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3 つの AI

AI	ツール	使用するタイミング	特別な機能	コスト
Gemini 2.5 Pro	gemini CLI	Web 調査、最新のドキュメント、思考	Google Search、拡張推論、グラウンディング	~$0.10-0.50
OpenAI GPT-4	codex CLI	リポジトリを認識した分析、コードレビュー	ディレクトリを自動スキャン、OpenAI の推論	~$0.05-0.30
Fresh Claude	Task ツール	手早くセカンドオピニオンを得たいとき、費用を抑えたいとき	同じ機能、新たな視点	無料

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仕組み

アーキテクチャ

Claude Code encounters bug/decision
        ↓
Suggests consultation (or user requests)
        ↓
User approves
        ↓
Execute appropriate slash command
        ↓
CLI command calls external AI
        ↓
Parse response
        ↓
Synthesize: Claude's analysis + External AI's analysis
        ↓
Present 5-part comparison
        ↓
Ask permission to implement

5 部構成の統合形式

すべての相談は、オウム返しを防ぐため、次の形式に従う必要があります。

1. 🤖 私の分析 - Claude の当初の推論と試行
2. 💎/🔷/🔄 他の AI の分析 - 外部 AI による回答の全文
3. 🔍 主な相違点 - 一致点、相違点、各 AI が気づいたこと／見落としたこと
4. ⚡ 統合 - 複合的な視点、根本原因、トレードオフ
5. ✅ 推奨する対応 - ファイルパスや行番号を含む、具体的な次の手順

最後に：「このアプローチで進めてもよいですか？」

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セットアップ手順

1. CLI をインストールする

Gemini CLI（必須）：

npm install -g @google/generative-ai-cli
export GEMINI_API_KEY="your-key"

API キーを取得：https://aistudio.google.com/apikey

Codex CLI（任意）：

npm install -g codex
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

API キーを取得：https://platform.openai.com/api-keys

Fresh Claude：組み込み済み（Task ツールを使用するため、セットアップは不要）

2. スキルをインストールする

cd ~/.claude/skills
git clone [this-repo] multi-ai-consultant
# OR symlink from development location

3. テンプレートをプロジェクトにコピーする

# Copy to project root
cp ~/.claude/skills/multi-ai-consultant/templates/GEMINI.md ./
cp ~/.claude/skills/multi-ai-consultant/templates/codex.md ./
cp ~/.claude/skills/multi-ai-consultant/templates/.geminiignore ./

# Copy log parser (optional)
cp ~/.claude/skills/multi-ai-consultant/templates/consultation-log-parser.sh ~/bin/
chmod +x ~/bin/consultation-log-parser.sh

4. インストールを確認する

# Test Gemini CLI
gemini -p "test" && echo "✅ Gemini working"

# Test Codex CLI (if installed)
codex exec "test" --yolo && echo "✅ Codex working"

# Test skill discovery
# Ask Claude Code: "I'm stuck on this bug, can you help?"
# Claude should suggest consultation

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使用例

例 1：バグで行き詰まったとき

シナリオ：JWT 認証の修正を一度試した後も失敗する

Claude の手順：

1. Try initial fix (token expiry check)
2. Still failing (now "invalid signature" error)
3. → Automatically suggest consultation
4. User approves
5. Execute /consult-gemini with:
   - Problem: 401 error details
   - What was tried: token expiry fix
   - Current status: invalid signature error
   - Context: @src/auth/session.ts @src/middleware/jwt.ts
6. Gemini finds: Using process.env instead of env binding (Cloudflare)
7. Synthesize both perspectives
8. Ask permission to implement Gemini's fix

結果：セカンドオピニオンを得てバグを修正し、さらに 2～3 回試行錯誤せずに済みました。

例 2：アーキテクチャ上の決定

シナリオ：新機能の状態管理を選ぶ

Claude の手順：

1. User asks: "How should we handle state for this feature?"
2. → Auto-consult Gemini (architectural decision)
3. Execute /consult-gemini with:
   - Problem: State management choice
   - Options considered: Redux, Zustand, Context
   - Context: @src/ (existing patterns)
4. Gemini searches for latest React state management best practices
5. Synthesize Claude's + Gemini's analysis
6. Present recommendation with trade-offs

結果：最新のベストプラクティスに基づき、情報を得たうえで決定できました。

例 3：手動での相談

ユーザー：「このリファクタリングについてセカンドオピニオンがほしい」

Claude の手順：

1. User explicitly requests consultation
2. Ask which AI: Gemini, Codex, or Fresh Claude?
3. User chooses Codex (wants repo-aware analysis)
4. Execute /consult-codex with:
   - Problem: Refactoring proposal
   - Context: (Codex scans repo automatically)
5. Codex checks consistency with existing code
6. Synthesize both perspectives
7. Present recommendation

結果：リファクタリングのアプローチを検証し、一貫性を確認できました。

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スラッシュコマンド

/consult-gemini [question]

使用する場面：ウェブ調査、最新のドキュメント、拡張思考が必要な場合

動作内容：

1. 事前チェック（Gemini CLI は動作していますか？）
2. 問題の種類に基づいてコンテキストをスマートに選択
3. 固定設定で実行：gemini-2.5-pro --thinking --google-search --grounding
4. JSON レスポンスを解析
5. 5 部構成の形式で統合
6. コストを ~/.claude/ai-consultations/consultations.log に記録

例：

/consult-gemini Is this JWT validation secure by 2025 standards?

コンテキスト：選択的なコンテキスト指定に @<path> 構文を使用

システム指示：プロジェクトルートから GEMINI.md を自動読み込み

プライバシー：.gitignore と .geminiignore を尊重

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/consult-codex [question]

使用する場面：リポジトリを認識した分析、コードレビュー、OpenAI の推論が必要な場合

動作内容：

1. 事前チェック（OpenAI API キーは有効ですか？）
2. プロジェクトディレクトリに cd（Codex が自動でスキャン）
3. --yolo フラグを付けて実行：codex exec - -m gpt-4-turbo --yolo
4. 一時ファイルから出力を解析
5. 5 部構成の形式で統合
6. コストを記録（推定トークン数）

例：

/consult-codex Review this codebase for performance issues

コンテキスト：リポジトリを認識（Git で無視されていないすべてのファイルを自動で読み込み）

システム指示：プロジェクトルートの codex.md または ~/.codex/instructions.md を自動読み込み

プライバシー：.gitignore を尊重し、Git リポジトリ内にいない場合は警告

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/consult-claude [question]

使用する場面：手軽なセカンドオピニオン、無料の新鮮な視点が必要な場合

動作内容：

1. Read ツールでコンテキストを収集
2. サブエージェント向けの詳細なプロンプトを作成
3. Task ツール（汎用サブエージェント）を起動
4. 新鮮な視点を得る
5. 5 部構成の形式で統合
6. 相談内容を記録（無料ですが、追跡されます）

例：

/consult-claude Am I missing something obvious in this state management bug?

コンテキスト：関連ファイルを手動で読み込み、インラインで渡す

メリット：無料、同等の機能、高速、新鮮な視点

制限事項：ウェブ検索なし、拡張思考なし、知識のカットオフは同じ

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/consult-ai [question]

使用する場面：どの AI を使うべきか分からない場合

動作内容：

1. 問題の種類を分析（バグ、アーキテクチャ、セキュリティなど）
2. ニーズに基づいて使用する AI を提案
3. ユーザーに選択を依頼
4. 適切なコマンドに振り分け

例：

/consult-ai How should we structure this microservices architecture?

→ Recommends Gemini (needs web research for latest patterns)
→ User approves
→ Executes /consult-gemini internally

判断要素：

• ウェブ調査が必要ですか？ → Gemini
• リポジトリを認識した分析が必要ですか？ → Codex
• 低コストが必要ですか？ → Fresh Claude
• 拡張思考が必要ですか？ → Gemini
• 新鮮な視点が必要ですか？ → Fresh Claude

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テンプレート

GEMINI.md（プロジェクトルート）

Gemini への相談に対するシステム指示です。以下を徹底します：

• 5 部構成の回答形式
• Claude の分析との比較
• 最新のドキュメントを対象としたウェブ検索
• 具体的なコード参照
• オウム返しをしない

自動読み込み：プロジェクトルートに配置すると、Gemini CLI が自動で読み込みます

codex.md（プロジェクトルートまたは ~/.codex/instructions.md）

Codex への相談に対するシステム指示です。以下を徹底します：

• 5 部構成の回答形式
• リポジトリを認識した分析
• 整合性チェック
• 影響評価
• 具体的なファイル参照

自動読み込み：Codex CLI がプロジェクトルートまたはグローバル設定から読み込みます

.geminiignore（プロジェクトルート）

.gitignore に加えて、プライバシー保護のための除外項目を指定します。以下を除外します：

• .env* ファイル
• *secret*、*credentials*
• ビルド成果物
• 大容量のメディアファイル
• API キーとトークン

自動読み込み：Gemini CLI はこのファイルを尊重します

consultation-log-parser.sh

相談履歴を表示：

consultation-log-parser.sh           # Last 10
consultation-log-parser.sh --all     # All consultations
consultation-log-parser.sh --summary # Stats only
consultation-log-parser.sh --ai gemini # Filter by AI

ログ形式：timestamp,ai,model,input_tokens,output_tokens,cost,project_path

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コスト追跡

すべての相談は ~/.claude/ai-consultations/consultations.log に記録されます

形式：

2025-11-07T14:23:45-05:00,gemini,gemini-2.5-pro,15420,850,0.1834,/home/user/project
2025-11-07T15:10:22-05:00,codex,gpt-4-turbo,8230,430,0.0952,/home/user/project
2025-11-07T16:05:11-05:00,claude-subagent,claude-sonnet-4-5,0,0,0.00,/home/user/project

ログの表示：

consultation-log-parser.sh --summary
# Total consultations: 47
# Gemini: 23, Codex: 12, Fresh Claude: 12
# Total cost: $8.45

料金（最新の料金を確認してください）：

• Gemini 2.5 Pro：入力トークンあたり約 $0.000015、出力トークンあたり約 $0.00006
• GPT-4 Turbo：入力トークンあたり約 $0.00001、出力トークンあたり約 $0.00003
• Fresh Claude：無料（同じ API 呼び出し）

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プライバシーとセキュリティ

自動保護

どちらの CLI も .gitignore を自動的に尊重します。.gitignore に記載されたファイルが送信されることはありません。

追加の保護（.geminiignore）

追加で除外する項目を指定するには、プロジェクトルートに .geminiignore を作成します：

*.env*
*secret*
*credentials*
.dev.vars
wrangler.toml

事前相談チェック

次の場合、Claude Code は警告する必要があります。

• コンテキスト内で機密ファイルのパターンが検出された
• Git リポジトリ内にいない（Codex）
• コンテキストが大きい（推定で 100k トークン超）

許可を求める：「[AI] にコンテキストを送信しようとしています。ファイルは次のとおりです：[list]。続行しますか？」

手動確認

相談の前に、ユーザーは次の内容を確認できます。

# What will be sent to Gemini
ls -la @src/

# Check gitignore is working
git status --ignored

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既知の問題と解決策

1. CLI がインストールされていない

エラー：gemini: command not found または codex: command not found

修正：

npm install -g @google/generative-ai-cli
npm install -g codex

予防策：スラッシュコマンドで事前チェックを行います

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2. API キーが無効

エラー：「API key invalid」または認証エラー

修正：

export GEMINI_API_KEY="your-key"
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

# Or add to ~/.bashrc
echo 'export GEMINI_API_KEY="your-key"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

予防策：事前チェックで相談の前に API をテストします

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3. コンテキストが大きすぎる

エラー：トークン上限を超過した、または相談に非常に費用がかかる

修正：スマートなコンテキスト選択を使用します

• バグ：問題のあるファイルとインポートのみ（コードベース全体ではありません）
• アーキテクチャ：関連するディレクトリのみ
• @. ではなく @path/to/specific/file.ts を使用します

予防策：スラッシュコマンドでスマートなコンテキスト選択を案内します

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4. プライバシー漏えい

リスク：.env やシークレットを誤って送信する

修正：

• どちらの CLI も .gitignore を尊重します（自動）
• 追加の保護のために .geminiignore を作成します
• 機密パターンが検出された場合、Claude が警告します

予防策：.gitignore が設定されていることを必ず確認します

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5. 費用の超過

問題：高額な相談費用が積み重なる

修正：

• ログを確認します：consultation-log-parser.sh --summary
• 簡単な質問には Fresh Claude を使用します（無料）
• スマートなコンテキストを使用します（リポジトリ全体ではなく、特定のファイル）

予防策：費用の追跡と、大きなコンテキストに対する警告

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6. Codex がハングする

エラー：codex exec が承認待ちでハングする

修正：必ず --yolo フラグを使用します

予防策：スラッシュコマンドにはデフォルトで --yolo が含まれています（見落としにくい設定です）

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7. JSON の解析に失敗する（Gemini）

エラー：jq: parse error

修正：解析の前に終了コードを確認し、プレーンテキストにフォールバックします

予防策：スラッシュコマンドで最初に終了コードを確認します

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8. Git リポジトリ内にいない（Codex）

警告：Git リポジトリ内にいない場合、Codex が警告します（安全機能）

修正：適切な場合は --skip-git-repo-check フラグを追加します

予防策：スラッシュコマンドにこのフラグが含まれています

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トークン効率

このスキルを使わない場合

一般的な状況（バグで行き詰まった場合）：

1. アプローチ 1 を試す（約 4k トークン）
2. CLI の構文を調べる（約 3k トークン）
3. 応答を整形する（約 2k トークン）
4. アプローチ 2 を試す（約 4k トークン）
5. ドキュメントを調べる（約 3k トークン）
6. アプローチ 3 を試す（約 4k トークン）

合計：約 20k トークン、30～45 分

このスキルを使う場合

同じ状況：

1. アプローチ 1 を試す（約 4k トークン）
2. /consult-gemini を実行する（実行に約 1k トークン）
3. Gemini が問題を見つける（別途課金されますが、5k トークン未満）
4. 修正を実装する（約 3k トークン）

合計：約 8k トークン、5～10 分

節約：トークン約 60％、時間約 75％

価値：Gemini のウェブ検索により、Claude が見つけられなかった問題を発見できます

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成功指標

時間効率

• スキルなし：30～45 分（試行錯誤）
• スキルあり：5～10 分（相談と修正）
• 節約：約 75％

トークン効率

• スキルなし：約 20k トークン（複数回の試行）
• スキルあり：約 8k トークン（1 回の相談）
• 節約：約 60％

エラー防止

• 手動での CLI 使用：よくあるエラーが 3～5 件（フラグ、解析、プライバシー）
• スキルあり：エラー 0 件（すべてコマンドで処理）
• 防止率：100％

品質

• 手動：統合せず、外部 AI の回答をそのままコピーするリスクがあります
• スキルあり：GEMINI.md／codex.md によって統合が必須になります
• 改善：確実に付加価値を提供できます

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CLI アプローチを選ぶ理由（MCP ではなく）？

項目	MCP サーバー	CLI アプローチ
セットアップ時間	4～6 時間	60～75 分
複雑さ	高い（MCP プロトコル）	低い（bash + CLI）
メンテナンス	MCP SDK の更新	CLI の更新（まれ）
柔軟性	AI が限定される	CLI を使えるあらゆる AI
デバッグ	MCP プロトコル	標準的な bash
依存関係	MCP SDK、npm	CLI のみ

勝者：CLI アプローチ — 労力を 80% 削減し、機能は同じ

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トラブルシューティング

Gemini が動作しない

# Check CLI installed
which gemini

# Check API key set
echo $GEMINI_API_KEY

# Test manually
gemini -p "test"

# Check API key valid
curl -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"test"}]}]}' \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY"

Codex が動作しない

# Check CLI installed
which codex

# Check API key set (if using API key auth)
echo $OPENAI_API_KEY

# Test manually
echo "test" | codex exec - --yolo

# Check OpenAI API (if installed)
openai api models.list

Fresh Claude が動作しない

# Fresh Claude uses Task tool (built-in)
# If Task tool fails, check Claude Code CLI status
claude --version

スキルが見つからない

# Check skill installed
ls -la ~/.claude/skills/multi-ai-consultant

# Check SKILL.md has YAML frontmatter
head -20 ~/.claude/skills/multi-ai-consultant/SKILL.md

# Ask Claude Code to list skills
# It should mention multi-ai-consultant

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コントリビューション

問題を見つけましたか？

• 既知の問題セクションに記載してください
• 修正方法／回避策を含めてください
• 再発を防ぐため、スラッシュコマンドを更新してください

新しい AI を追加しますか？

• 新しいスラッシュコマンドを作成します：commands/consult-newai.md
• ルーターに追加します：commands/consult-ai.md を更新してください
• テンプレートを作成します：templates/newai.md（CLI がシステム指示に対応している場合）
• ドキュメントを更新してください

統合を改善しますか？

• テンプレートを編集します：templates/GEMINI.md、templates/codex.md
• 実際の相談でテストしてください
• 改善前後の品質を測定してください

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参考資料

外部リソース

• Gemini CLI: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/cli
• OpenAI Codex: https://www.npmjs.com/package/codex
• OpenAI API: https://platform.openai.com/docs
• Gemini API の料金: https://ai.google.dev/pricing
• OpenAI の料金: https://openai.com/pricing

内部ファイル

• 計画ドキュメント: planning/multi-ai-consultant-*.md
• スラッシュコマンド: commands/*.md
• テンプレート: templates/*
• スクリプト: scripts/*

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ライセンス

MIT ライセンス — LICENSE file を参照してください

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最終更新: 2025-11-07 ステータス: 本番環境対応 メンテナー: Jeremy Dawes | [email protected] | https://jezweb.com.au