AIエージェントと協働するCLI開発 BunとOpenClawで学んだこと 1 1 yoshikouki 事業開発部 エンジニアリングリード TSKaigi 2026 2026.05.23 

2 ⾃⼰紹介 事業開発部 エンジニアリングリード 2020年 中途⼊社 yoshikouki よしこ / 吉本 康貴 ● 鹿児島.mk・エンジニアBar 主催（鹿児島在住） ● 理学療法士 → ソフトウェアエンジニア ● 自宅でAIエージェント OpenClaw が稼働中 ● デジタルプロダクト開発・3Dプリントが趣味 

OpenClawが⼈間も含めたタスク を管理する git hooks の類似機能で拡張する よくあるフィードツール sitemap にも対応して便利に 使っている git hooks の類似機能で拡張する OpenClaw と作った CLIの例 3 ⾃⼰紹介 feeds-cli todai discorddaemon Discord Bot をCLI経由で操作 通知を起点にスクリプトを フックできる freecad-cli AIエージェントからFreeCADを 操作するCLI ⼈間の利⽤は想定していない applefm macOS 26+ でリリースされた Apple Foundation Models のCLI nota Notion API / SDK を使⽤するCLI 公式の ntn でお役御免に。 

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AIエージェントがCLIを使う時代 5 

AIエージェントがCLIを使う時代 6 ● Claude Code, Codex, OpenClaw... など ● yoshikouki/freecad-cli ○ OSSの3Dモデリングツール FreeCAD をCLIから操作 ○ 想定利⽤者はAIエージェントのみ ● ⼈間もユーザーであり続けるだろうが、 今後はAIエージェントも主な想定利⽤者になる AIエージェントがCLIを使う時代 

OpenClawが⼈間も含めたタスク を管理する git hooks の類似機能で拡張する よくあるフィードツール sitemap にも対応して便利に 使っている git hooks の類似機能で拡張する ほとんどが OpenClaw 向け 7 feeds-cli todai discorddaemon Discord Bot をCLI経由で操作 通知を起点にスクリプトを フックできる freecad-cli AIエージェントからFreeCADを 操作するCLI ⼈間の利⽤は想定していない applefm macOS 26+ でリリースされた Apple Foundation Models のCLI nota Notion API / SDK を使⽤するCLI 公式の ntn でお役御免に。 AIエージェント AIエージェント システム AI AIエージェント AIエージェント 人間 AIエージェントがCLIを使う時代 AI 

$ gws drive files list --params '{"q":"name contains \"TSKaigi\""}' { "files": [ { "id": "****", "kind": "drive#file", "mimeType": "application/vnd.google-apps.presentation", "name": "AIエージェントと協働する CLI開発 - TSKaigi 2026" } ], "incompleteSearch": false, "kind": "drive#fileList" } AIエージェントがCLIを使う時代 8 gws CLI (googleworkspace/cli) 

AIエージェントがCLIを使う時代 9 ハーネスとしてのCLI 

AIエージェントのためのCLI設計 10 

11 AIエージェントのためのCLI設計 前提として、AIは⼗分に賢い。しかし、カットオフで情報が数ヶ⽉遅い場合も また、⼈間にとっては⾯倒な⼿順も便利に使いこなしてしまう 例： gws CLI のクエリ, gh api など $ gws drive files list --params '{"q":"name contains \"TSKaigi\""}' . “ AIは賢くて⼿間を惜しまない” 

プリミティブ 単⼀の概念に作⽤（CRUD） そのCLIで取り扱える概念の コンテキストにもなる 基本利⽤の中⼼となる機能 例： $ gh issue . 統合 複数の概念に対して作⽤ ドメイン知識を要求する操作 副作⽤‧危険操作へのガード （各コマンドに対するサブコ マンドとして提供されること も） 例： $ gh search . 緊急ハッチ 既存操作を超えて利⽤できる 機能 AIが⼗分な前提知識を保持 しているなら、ハッチの提供 だけで⼗分なケースもある 例： $ gh api . 12 AIエージェントのためのCLI設計 機能は3つの軸で⽤意する 

--help. 事前にコンテキストを伝える しかし、必ず叩いてくれるとは 限らないことを念頭に置く Agent Skills も検討する 異常に気付ける インターフェースを⽤意する 13 AIエージェントのためのCLI設計 エージェントのコンテキスト補完 --json. 機械可読‧変換可能な出⼒ --json-schema. 結果‧出⼒を取捨選択できる ように渡しておく エラー 以下を伝える What なんのエラーか Why なぜエラーが起こったか How どのようにするべきか $ * doctor. $ * log. エラーの調査、エージェントの コンテキストを跨いだ操作など で探索可能なインターフェース を⽤意する 

14 ● 必要な周辺道具が単⼀環境で実現 ○ 実装‧テスト‧配布が⾼速 ● 豊富な Bun API ● 開発上の摩擦が少ない 特徴は相対的に薄くなりつつあるが、 試⾏する開発リズムとの相性で採⽤ Bun がCLI開発を加速 AIエージェントのためのCLI設計 Bun API（例） SQLite/S3/Redis JSON/YAML/TOML Cron Secrets WebView Image 

15 AIエージェントのためのCLI設計 利⽤者 インターフェース 機能 データ ⼈間 AI Agent CLI MCP Other Tools --json-schema. --help. $ * doctor. $ * log. --json. システム $ * {commands}. アプリデータ ユーザデータ 各種ログ 統合 プリミティブ 緊急ハッチ 

Bun と⾔えば... 16 

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AIエージェントの時代でも変わらないもの 18 ● ここでは Bun の Rust 移⾏の是⾮は置いといて‧‧‧ ● Claude Max プランの Claude Code 対応が2025年5⽉ ○ まだ1年しか経っていない ○ ChatGPT 登場からは3年半 ● では1年後‧3年半後にどのように変わっているか？ ○ → 結論、分からない。なので問いを変える AIエージェントによる変化 

19 ジェフ‧ベゾス（Amazon.com 共同創設者） "It's interesting, I do get asked quite frequently what's going to change in the next 10 years. One thing I rarely get asked is probably even more important — and I encourage you to think about this — is the question: What's not going to change in the next 10 years." “今後も変わらないものは何か” 出典： Live from Las Vegas, it's re:MARS 2019 https://www.aboutamazon.com/news/innovation/live-from-las-vegas-its-re-mars-2019 

20 利⽤者 インターフェース 機能 データ ⼈間 AI Agent CLI MCP Other Tools --json-schema. --help. $ * doctor. $ * log. --json. システム $ * {commands}. アプリデータ ユーザデータ 各種ログ 統合 プリミティブ 緊急ハッチ AIエージェントの時代でも変わらないもの 

21 利⽤者 インターフェース 機能 データ ⼈間 AI Agent CLI MCP Other Tools --json-schema. --help. $ * doctor. $ * log. --json. システム $ * {commands}. アプリデータ ユーザデータ 各種ログ 統合 プリミティブ 緊急ハッチ ？ ？ 変わら ない？ 変わら ない？ AIエージェントの時代でも変わらないもの 

22 利⽤者 インターフェース 機能 データ ⼈間 AI Agent CLI MCP Other Tools --json-schema. --help. $ * doctor. $ * log. --json. システム $ * {commands}. アプリデータ ユーザデータ 各種ログ 統合 プリミティブ 緊急ハッチ この流れは 変わらない AIエージェントの時代でも変わらないもの 

利⽤者 インターフェース 機能 データ ⼈間 AI Agent システム アプリデータ ユーザデータ 各種ログ 品質 （ビッグワードを形で表現） AIエージェントの時代でも変わらないもの 

品質 is 何 24 

● Linter ● TypeScript ● Test ● Coverage ● Error tracking AIエージェントの時代でも変わらないもの 25 品質を担う仕組み ● Bundle size / Web Vitals ● Accessibility check ● Security scan ● Observability 

地図としての SQuaRE ファミリー規格（ ISO/IEC 25000 系のソフトウェア品質要求‧評価の規格群） 利⽤時品質モデル ISO/IEC 25019 データ品質モデル ISO/IEC 25012 製品品質モデル ISO/IEC 25010 26 26 AIエージェントの時代でも変わらないもの サービス品質モデル ISO/IEC TS 25011 

27 機能適合性 性能効率性 互換性 対話性 信頼性 セキュリ ティ 保守性 柔軟性 安全性 機能完全性 機能正確性 機能適切性 時間効率性 資源効率性 容量満⾜性 共存性 相互運⽤性 適切度認識性 習得性 運⽤操作性 ユーザエラー 防⽌性 ユーザエンゲー ジメント 包括性 ユーザ⽀援性 ⾃⼰記述性 無障害性 可⽤性 障害許容性 回復性 機密性 インテグリ ティ 否認防⽌性 責任追跡性 真正性 耐攻撃性 モジュール性 再利⽤性 解析性 修正性 テスト可能性 適応性 拡張性 インストール性 置換性 運⽤制約性 リスク識別性 フェールセーフ 危険警告性 統合時安全性 共存性 相互運⽤性 製品品質モデル ISO/IEC 25010:2023 

● データ周りの設計 ● 品質の担保 ● 「利⽤者→インターフェース→機能→データ」の設計 ● その他... 「こう作るのはどうか？」という試⾏を CLI開発では⼩さく‧⾼速に回すことができる 28 「変わらないもの」をどう作るか AIエージェントの時代でも変わらないもの 

29 ただ開発が早くなるだけではない ● 「暗黙の思考や設計論をAIエージェントに指⽰する」 という外部化が強制される ○ 外部化されたモノからさらに再学習できる ● CLIならAIエージェントとのドッグフーディングも容易 AIエージェントの効⽤ AIエージェントの時代でも変わらないもの 

まとめ 30 ● CLI開発は、単なる便利ツール開発に留まらない ● AIエージェントによって激動している時代に、 変わりにくいものへの⾃⾝の関⼼を再学習できる ● その⼀連の設計‧実現を⾼速に経験できるのがCLI開発 ● TypeScriptとBunは、その回転速度を上げる CLI開発は⼩さな設計実験場