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# AIエージェントが使いやすいCLI設計条件 — 2026年版

## 背景：なぜ今CLIが再注目されているか

2025〜2026年にかけて、Claude Code・Codex CLI・Gemini CLIなどの**Agentic CLI**が爆発的に普及した。同時に「MCP (Model Context Protocol) サーバーを構築したが、結局よく設計されたCLIに置き換えた」というチームが続出している。Peter Steinberger（OpenClaw作者、2026年のGitHub最多貢献者）の「*mcp were a mistake. bash is better.*」という発言が象徴するように、**CLIこそがAIエージェントと世界をつなぐ本命インターフェース**という認識が定着しつつある。

以下、2026年時点で業界コンセンサスが形成されつつある設計条件を7つの柱で整理する。

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sudo rpm -ivh --nodeps http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/atk-2.28.1-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh --nodeps http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/at-spi2-atk-2.26.2-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh --nodeps http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/at-spi2-core-2.28.0-1.el7.x86_64.rpm
curl --silent --location https://rpm.nodesource.com/setup_8.x | sudo bash -
sudo yum install -y nodejs gcc-c++ make cups-libs dbus-glib libXrandr libXcursor libXinerama cairo cairo-gobject pango libXScrnSaver gtk3
sudo yum install -y libX11 libXcomposite libXcursor libXdamage libXext libXi libXtst cups-libs libXScrnSaver libXrandr alsa-lib pango gtk3

mkdir puppeteer
cd puppeteer/
npm install puppeteer

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package main

import (
        "context"
        "fmt"

        "github.com/aws/aws-sdk-go/aws"
        "github.com/aws/aws-sdk-go/aws/session"
        "github.com/aws/aws-sdk-go/service/ssm"

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import java.io.{File, InputStream}
import java.net.URL

import com.google.api.client.googleapis.auth.oauth2.GoogleCredential
import com.google.api.client.googleapis.javanet.GoogleNetHttpTransport
import com.google.api.client.http.javanet.NetHttpTransport
import com.google.api.client.json.jackson2.JacksonFactory
import com.google.api.services.sheets.v4.model._
import com.google.api.services.sheets.v4.{Sheets, SheetsScopes}

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package main

import (
        "fmt"
        "strings"
        "unicode/utf8"
)

func escape(s string) string {
        return strings.Trim(fmt.Sprintf("%q", s), "\"")

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>>> from string import Template
>>> import os
>>> s = Template("I am $USER")
>>> s.substitute(os.environ)
'I am potix2'

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3章 クラスタリング: 関連のある文書を見つける

• ラベル付きデータが入手できない状況を考える
• Q&Aサイトを運営する場面。今見ているページ内容と関連する情報を提示したい。
• 文書間の類似度を素早く算出することで実現する。クラスタリングを使う。

3.1 文書の関連性を計測する

3.1.1 やってはいけないこと

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/kinect2/bond
/kinect2/hd/camera_info
/kinect2/hd/image_color
/kinect2/hd/image_color/compressed
/kinect2/hd/image_color_rect
/kinect2/hd/image_color_rect/compressed
/kinect2/hd/image_depth_rect
/kinect2/hd/image_depth_rect/compressed
/kinect2/hd/image_mono
/kinect2/hd/image_mono/compressed

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#!/usr/bin/env python

import cv2
import numpy

# read png image and convert the image to HSV
image = cv2.imread("/path/to/target.png", cv2.IMREAD_COLOR)
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# detect green objects

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//SEE: http://keens.github.io/slide/DSLtoTagless_Final/
case class Result
case class JSON

trait ScenarioSYM[T] {
  def get(url: String): ScenarioSYM[T]
  def post(url: Sting, data: JSON): ScenarioSYM[T]
  def and(first: ScenarioSYM[T], second: ScenarioSYM[T]): ScenarioSYM[T]
  def run(scenario: ScenariosSYM[T]): ScenarioSYM[T]
}