oh-my-agent: Portable Multi-Agent Harness

AIアシスタントに同僚がいたらいいのに、って思ったことありませんか？ oh-my-agentはまさにそれです。

1つのAIに全部やらせて途中で混乱する代わりに、oh-my-agentは作業を専門エージェントに分担します。担当するのはfrontend、backend、architecture、QA、PM、DB、mobile、infra、debug、designなどの領域です。各エージェントは自分の領域を深く理解し、専用ツールとチェックリストを持ち、担当範囲に集中します。

主要なAI IDEすべてに対応: Antigravity、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI、OpenCodeなど。

クイックスタート

# macOS / Linux — bun & uv & serena がなければ自動インストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/first-fluke/oh-my-agent/main/cli/install.sh | bash

# Windows (PowerShell) — bun & uv & serena がなければ自動インストール
irm https://raw.githubusercontent.com/first-fluke/oh-my-agent/main/cli/install.ps1 | iex

# または手動で（任意の OS、bun + uv + serena が必要）
bunx oh-my-agent@latest

Agent Package Manager でインストール

Microsoft の Agent Package Manager（APM）はスキルだけを配布する仕組み。クリックで展開。

oma-observability の APM（Application Performance Monitoring）とは別物です。

# 全スキルを検出されたすべてのランタイムに展開
# (.claude, .cursor, .codex, .opencode, .github, .agents)
apm install first-fluke/oh-my-agent

# スキル 1 つだけ
apm install first-fluke/oh-my-agent/.agents/skills/oma-frontend

APM が配るのはスキル一式だけです。ワークフロー、ルール、oma-config.yaml、キーワード検出フック、oma agent:spawn CLI には bunx oh-my-agent@latest を使ってください。プロジェクトごとに配布方式は 1 つに絞り、ずれが出ないようにしましょう。

プリセットを選べばすぐ使えます:

プリセット	内容
✨ All	すべてのエージェントとスキル
🌐 Fullstack	architecture + frontend + backend + db + pm + qa + debug + brainstorm + scm
🎨 Frontend	architecture + frontend + pm + qa + debug + brainstorm + scm
⚙️ Backend	architecture + backend + db + pm + qa + debug + brainstorm + scm
📱 Mobile	architecture + mobile + pm + qa + debug + brainstorm + scm
🚀 DevOps	architecture + tf-infra + dev-workflow + pm + qa + debug + brainstorm + scm

あらゆるエージェントで動く

oh-my-agent は .agents/ を唯一の真実の源（SSOT）として保ち、各ランタイムのネイティブレイアウトに投影します。だから対応するすべてのツールが同じスキル、ワークフロー、ルールを共有できます。

Claude Code _{ネイティブ + アダプター}	Codex CLI _{ネイティブ + アダプター}	Gemini CLI _{ネイティブ + アダプター}	Cursor _{ネイティブ + アダプター}	Qwen Code _{ネイティブディスパッチ}	Grok _{native hooks + agents}
Antigravity _{ネイティブ SSOT}	OpenCode _{ネイティブ互換}	Amp _{ネイティブ互換}	GitHub Copilot _{シンボリックリンクのスキル}	& その他 _{サポートマトリクス →}

エージェントチーム

エージェント	役割
oma-academic-writer	アカデミック文章の起草・改稿・監査を通じ、出版品質に仕上げる
oma-architecture	ADR/ATAM/CBAM分析でアーキテクチャのトレードオフを評価し、モジュール境界を定義する
oma-backend	Python、Node.js、RustでAPIを構築し、セキュリティを確保する
oma-brainstorm	実装を決める前にアイデアをいっしょに探索する
oma-db	スキーマ、マイグレーション、インデックス、ベクトルストアを設計する
oma-debug	根本原因を特定してバグを修正し、リグレッションテストを追加する
oma-deepsec	コードのセキュリティホールをスキャンし、危険なプルリクエストをブロックする
oma-design	トークン、アクセシビリティ、レスポンシブレイアウトを備えたデザインシステムを構築する
oma-dev-workflow	CI/CD、リリース、monorepoタスクを自動化する
oma-docs	ドキュメントの参照切れを検出し、コード変更の影響を受けた箇所を特定する
oma-frontend	React/Next.js、TypeScript、Tailwind CSS v4、shadcn/uiでUIを構築する
oma-hwp	HWP、HWPX、HWPMLファイルをMarkdownに変換する
oma-image	複数のAIプロバイダーに並列で画像生成をリクエストする
oma-market	コミュニティシグナルから市場を調査し、SWOT/Porter's 5F/PESTELで整理する
oma-mobile	Flutterでクロスプラットフォームモバイルアプリを構築する
oma-observability	メトリクス、ログ、トレース、SLO、インシデント調査にまたがるオブザーバビリティ作業をルーティングする
oma-orchestrator	CLIから複数のエージェントを並列で起動・管理する
oma-pdf	PDFファイルをMarkdownに変換する
oma-pm	タスクを計画し、要件を分解し、APIコントラクトを定義する
oma-qa	OWASPセキュリティ、パフォーマンス、アクセシビリティの観点でコードをレビューする
oma-recap	会話履歴をテーマ別の作業サマリーにまとめる
oma-scholar	学術文献を検索し、ピアレビューを支援する
oma-scm	ブランチ、マージ、ワークツリー、Conventional Commitsを管理する
oma-search	クエリを最適なソースにルーティングし、結果の信頼スコアを付与する
oma-skill-creator	新しいOMAスキルをSSL-liteフォーマットで作成・監査する
oma-slide	特徴的でアニメーション豊かなHTMLプレゼンテーションデッキを生成し、PDF/PNG/PPTXへエクスポートする
oma-tf-infra	Terraformでマルチクラウドインフラをプロビジョニングする
oma-translator	ネイティブが書いたように自然な多言語翻訳を行う
oma-voice	クラウド不要のオンデバイスでボイスオーバーを生成し、音声を文字起こしする

仕組み

チャットするだけ。やりたいことを説明すれば、oh-my-agentが適切なエージェントを選びます。

You: "ユーザー認証付きのTODOアプリを作って"
→ PMが作業を計画
→ Backendが認証APIを構築
→ FrontendがReact UIを構築
→ DBがスキーマを設計
→ QAが全体をレビュー
→ 完了: 統制されたコード、レビュー済み

スラッシュコマンドで構造化されたワークフローも実行できます:

順	コマンド	説明
1	`/brainstorm`	自由なアイデア発散
2	`/architecture`	ソフトウェアアーキテクチャのレビュー、トレードオフ、ADR/ATAM/CBAM型の分析
2	`/design`	7フェーズのデザインシステムワークフロー
2	`/plan`	PMが機能をタスクに分解
3	`/work`	ステップごとのマルチエージェント実行
3	`/orchestrate`	自動並列エージェントスポーン
3	`/ultrawork`	11のレビューゲート付き5フェーズ品質ワークフロー
4	`/review`	セキュリティ + パフォーマンス + アクセシビリティ監査
4	`/deepsec`	エージェントベースの深層セキュリティスキャン
5	`/debug`	構造化された根本原因デバッグ
5	`/docs`	`oma-docs` によるドキュメントドリフト検証と同期
6	`/scm`	SCMとGitのワークフロー、Conventional Commitsの支援

自動検出: スラッシュコマンドがなくても、メッセージに「アーキテクチャ」「計画」「レビュー」「デバッグ」などのキーワードがあれば（11言語対応！）適切なワークフローが自動で起動します。

CLI

# グローバルインストール
bun install --global oh-my-agent   # または: brew install oh-my-agent

# どこでも使える
oma agent:parallel -i backend:"Auth API" frontend:"Login form"
oma agent:spawn backend "Build auth API" session-01
oma dashboard               # リアルタイムエージェントモニタリング
oma doctor                  # ヘルスチェック
oma image generate "cat"    # マルチベンダー AI 画像生成
oma link                    # .agents/ から .claude/.codex/.gemini などを再生成
oma model:check             # 登録済みモデルとライブベンダーリストのドリフト検知
oma recap --window 1d       # ツール横断の会話履歴サマリー
oma retro 7d --compare      # メトリクス + トレンド付きエンジニアリングレトロ
oma search fetch <url>      # 自動エスカレーション戦略によるメカニカル検索

モデル選択は2層で行われます。

同一ベンダーのネイティブディスパッチは、.claude/agents/、.codex/agents/、.gemini/agents/ に生成されたベンダーエージェント定義を使用します。
クロスベンダーや CLI フォールバックのディスパッチでは、.agents/skills/oma-orchestrator/config/cli-config.yaml のベンダーデフォルトを使用します。

エージェント別モデル: .agents/oma-config.yaml で各エージェントに独自のモデルと effort を割り当てられます。プリセットは runtime profile: antigravity、claude、codex、cursor、grok、mixed、qwen。解決後の auth マトリクスは oma doctor --profile で確認できます。完全ガイド: web/docs/guide/per-agent-models.md。

なぜ oh-my-agent？

詳しくはこちら →

ポータブル: .agents/ はプロジェクトと一緒に移動し、特定のIDEに縛られません
ロールベース: プロンプトの寄せ集めではなく、実際のエンジニアリングチームのように設計
トークン効率: 2レイヤースキル設計でトークンを約75%節約
品質重視: Charter preflight、quality gate、レビューワークフローを内蔵:
- oma verify <agent> — エージェントタイプ別14種の決定論的チェック（TypeScript strict、テスト、raw SQL、ハードコードされたシークレット、Flutter analyze、インラインスタイル、スコープ違反、charter alignment …）
- session.quota_cap — oma-config.yaml でセッションごとのトークン / spawn / ベンダー別予算上限；orchestrate Step 5 は上限超過時に次の spawn を遮断します
- ralph ワークフロー — 独立した JUDGE がイテレーションごとに全 criterion を再検証し silent regression を捕捉；30秒超のテストはキャッシュします
- Exploration Loop — 2回リトライ後、orchestrate が hypothesis のバリアントを並列 spawn し最高スコアのみ残します
- モノレポ自動ルーティング — detectWorkspace が pnpm / nx / turbo / lerna を読み取り、各エージェントを担当 workspace にルーティングします
マルチベンダー: エージェントタイプごとにClaude、Codex、Cursor、Qwenを混在可能
可観測性: ターミナルとWebダッシュボードでリアルタイムにモニタリング

アーキテクチャ

flowchart TD
    subgraph Workflows["Workflows"]
        direction TB
        W0["/brainstorm"]
        W1["/work"]
        W1b["/ultrawork"]
        W2["/orchestrate"]
        W3["/architecture"]
        W4["/plan"]
        W5["/review"]
        W6["/debug"]
        W7["/deepinit"]
        W8["/design"]
    end

    subgraph Orchestration["Orchestration"]
        direction TB
        PM[oma-pm]
        ORC[oma-orchestrator]
    end

    subgraph Domain["Domain Agents"]
        direction TB
        ARC[oma-architecture]
        FE[oma-frontend]
        BE[oma-backend]
        DB[oma-db]
        MB[oma-mobile]
        DES[oma-design]
        TF[oma-tf-infra]
    end

    subgraph Quality["Quality"]
        direction TB
        QA[oma-qa]
        DBG[oma-debug]
    end

    Workflows --> Orchestration
    Orchestration --> Domain
    Domain --> Quality
    Quality --> SCM([oma-scm])

もっと詳しく

詳細ドキュメント: 完全な技術仕様とアーキテクチャ
対応エージェント: IDE別エージェント対応状況
Webドキュメント: ガイド、チュートリアル、CLIリファレンス

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参考文献

Liang, Q., Wang, H., Liang, Z., & Liu, Y. (2026). From skill text to skill structure: The scheduling-structural-logical representation for agent skills (Version 2) [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.24026
Chen, C., Yu, Q., Gu, Y., Huang, Z., Li, H., Liu, H., Liu, S., Liu, J., Peng, D., Wang, J., Yan, Z., Meng, F., Qin, E., Che, C., & Hu, M. (2026). The scaling laws of skills in LLM agent systems (Version 1) [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.16508

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MIT

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