完全ローカル
Ollamaで動作。要求やコードを外部APIへ送信せず、自分の環境で試せます。
LOCAL LLM × MULTI-AGENT CLI
自然言語の要求を、将棋の駒になぞらえた専門エージェントが読み解く。Claude Codeに通じるエージェント型開発の仕組みを、完全ローカル環境で学び、試せるCLIです。
$ jin ██╗██╗███╗ ██╗ ██║██║████╗ ██║ ██║██║██╔██╗ ██║ ██ ██║██║██║╚██╗██║ ╚█████╔╝██║██║ ╚████║ ╚════╝ ╚═╝╚═╝ ╚═══╝ あなたの次の一手を、布陣で支える ● ローカルLLMを確認しました ● 金が要求を整理しています 金 ── 下知 ──┬── 銀 UI / UX ├── 飛 技術設計 └── 角 品質評価 ◆ 布陣が整いました
WHY JIN
Jinは、ひとつのモデルにすべてを任せません。要求整理、体験設計、技術設計、品質評価。それぞれの視点を持つ駒が協調し、金が全体を統合します。
2026年7月時点のClaude Codeに見られるエージェント、スキル、フック、プロジェクトコンテキストなどの概念を、学習・実験のために独自再構成しています。
Ollamaで動作。要求やコードを外部APIへ送信せず、自分の環境で試せます。
7つの駒が専門領域を担当。複数視点による分析とレビューの流れを体験できます。
エージェント、スキル、フックをファイルで定義し、自分の開発フローへ育てられます。
THE FORMATION
要求に応じて金が必要な駒を選び、分析・レビュー・実装へ進みます。
要求整理・布陣決定・全体統合
UI / UX・ユーザー体験設計
技術実装・アーキテクチャ
品質・リスク・テスト設計
データモデル・API・メトリクス
セキュリティ・認可・権限設計
ドキュメント・タスク整理
HOW IT WORKS
まだ曖昧なアイデアでも、自然な言葉で入力します。
金が要求を読み、必要な専門エージェントを選びます。
各駒が分析し、金のレビューを通して提案を統合します。
成り駒がコードや文書を生成し、差分確認後に適用します。
LEARNING TOOL
JinはAnthropicおよびClaude Codeの公式プロジェクトではなく、完全互換実装でもありません。エージェント型開発の考え方をローカルで観察し、手を動かして学ぶための実験環境です。
対応範囲をREADMEで確認する →GET STARTED
Node.js 24以上とOllamaがあれば始められます。
npm install -g @tanishi-z/jinjinインストールせずに試すなら npx @tanishi-z/jin