CLI リファレンス¶
pip install claude-code-conductor で同時にインストールされるターミナルコマンド c3 のリファレンス。
グローバル¶
c3 --version # バージョン表示
c3 --help # サブコマンド一覧
c3 init¶
利用先プロジェクトに .claude/ を展開する。Codex/Cursor adapter を指定した場合も、.claude/ は C3 の canonical source として展開される。
c3 init [--force] [--platform claude|codex|cursor|opencode|all]
| オプション | 内容 |
|---|---|
--force |
既存ファイルを上書きする（通常はスキップ） |
--platform |
生成対象。既定は claude。codex は AGENTS.md / .agents/skills/ / .codex/、cursor は .cursor/、opencode は AGENTS.md / .opencode/agents/ を追加 |
c3 update¶
.claude/ と adapter 生成物をパッケージ最新版へ更新する。個人ファイル（reports/, memory/sessions/ 等）はスキップ。
c3 update [--dry-run] [--platform claude|codex|cursor|opencode|all]
| オプション | 内容 |
|---|---|
--dry-run |
変更内容のプレビューのみ（実際には更新しない） |
--platform |
更新対象。既定は claude |
c3 list-agents / c3 list-skills¶
設置済みエージェント・スキルを一覧表示する。
c3 list-agents
c3 list-skills
c3 doctor¶
環境診断を実行する。
c3 doctor [--platform claude|codex|cursor|opencode|all]
確認項目:
- .claude/ ディレクトリの存在
- settings.json の有効性
- claude バイナリのパス
- Codex adapter: AGENTS.md, .agents/skills/, .codex/config.toml, .codex/agents/
- Cursor adapter: .cursor/rules/c3-core.mdc, .cursor/mcp.json
- OpenCode adapter: AGENTS.md, .opencode/agents/
c3 ask¶
Claude Code の AskUserQuestion 互換 schema を、Codex/Cursor adapter やターミナル fallback から利用する。
c3 ask --file question.json
c3 ask --json '{"questions":[...]}' --response 1,3
| オプション | 内容 |
|---|---|
--file / --json |
AskUserQuestion と同じ { "questions": [...] } 形式 |
--response |
非対話実行用。ラベルまたは 1 始まりの番号を指定。複数質問は ; で区切る |
--pretty |
JSON 出力を整形 |
c3 plan — plan-report 検証 / wave 分解¶
YAML フロントマター付き plan-report-*.md の検証と wave 分解を行う。parallel-agents skill が内部で利用する純粋ユーティリティ。
c3 plan validate <plan-report> # YAML フロントマターと agent 存在確認
c3 plan waves <plan-report> # wave 分解結果を JSON 出力
| サブコマンド | exit code | 内容 |
|---|---|---|
validate |
0 / 2 | 0=妥当、2=不正（フロントマター・agent ファイル不在・循環依存等） |
waves |
0 | 標準出力に wave ごとのタスク配列を JSON で出力 |
v1.14.0 までの
c3 po dry-run/c3 po wavesはc3 plan validate/c3 plan wavesで置き換えられた。v2.0.0 でc3 poサブコマンド全体を削除。
c3 recall — 意味検索 (v2.10.0+)¶
過去のセッション・エージェント学習データ・レポートアーカイブ・パターンを numpy ベクトル検索 + 多言語 embedding で意味検索する。fastembed + sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2（384 次元、約 220MB、Apache-2.0）を使用。
c3 recall search "<query>" [--top N] [--source SOURCE] [--min-score F] [--json]
c3 recall "<query>" # search の省略形
c3 recall rebuild [--force] # numpy ベクトル検索インデックスを再構築
c3 recall stats [--json] # チャンク数・モデル名・最終 rebuild 日時を表示
| サブコマンド | 主なオプション | 内容 |
|---|---|---|
search |
--top (既定 5) / --source (sessions/agent-memory/reports/patterns/all) / --min-score (既定 0.3) / --json |
類似チャンク上位 N 件を返却 |
rebuild |
--force / --source |
全ソースを再 embedding し numpy ベクトル検索インデックスを atomic write |
stats |
--json |
チャンク数・ソース別内訳・モデル名・index ファイルサイズ |
初回 c3 recall rebuild 時に fastembed がモデル（~220MB）を ~/.cache/fastembed/ にダウンロードする。オフライン環境では FASTEMBED_CACHE_PATH を社内ミラーに向ける。
検索時、元データソースの mtime が index ファイルより新しい場合は stderr に [recall] WARN: index is older ... を出力。UserPromptSubmit hook が起動された場合は親 Claude に AskUserQuestion で rebuild 確認を促す指示が注入される。
/recall Skill を Claude Code から呼び出すと同等の検索を LLM 自律で実行できる。
c3 tier stats — Tier ルーティング統計¶
tier-routing の効果計測用 CLI。.claude/state/c3.db の tier_bandit / tier_recent_outcomes / agent_cost_runs を可視化。
c3 tier stats # 累積 + 直近 outcome + コストを表形式表示
c3 tier stats --json # JSON 出力
c3 tier stats --recent N # 直近 outcome の表示件数（デフォルト 10）
表示内容:
- 学習データ収集状況（X / 30 試行 + uniform/thompson モード）
- Tier 別累積（complexity × tier × alpha / beta / trials / 期待成功率 / 累積コスト
total_cost_usd/cost_samples（v2.25.0〜）） - 直近 outcome 履歴（時系列降順、success/failure ラベル）
- Agent 別コスト集計（agent_cost_runs・agent_type 別の runs / USD / トークン内訳。v2.21.0〜）
- Tier 別コストレート（complexity × tier の USD/MTok レート。model 一致集計。v2.24.0〜）
- routing パラメータ（現在有効な λ / ε / escalation threshold を環境変数名つきで表示。v2.27.0〜）
学習データは dev-workflow フェーズ E（最終承認時）の record_tier_outcome.py でのみ記録されます。直接指示作業ではデータが溜まりません（設計通り）。コストデータは session 終了時に session_stop.py のセッションログ ingester（v2.21.0〜）が自動集計し、tier_bandit への materialize は v2.25.0〜（sync_tier_bandit_cost）。
Tier ルーティングのチューニング（環境変数）¶
tier-routing の挙動は以下の環境変数で調整できます。すべて未設定の場合は安定動作する既定値で動き、設定は任意です（不正値は警告を出して既定値にフォールバック）。
| 環境変数 | 既定 | 範囲 | 役割 |
|---|---|---|---|
C3_TIER_COST_LAMBDA |
未設定（cost-aware tie-break のみ） | 0 ≤ λ ≤ 5（v2.27.0〜・v2.26.0 は ≤ 1） |
cost-weighted Thompson の重み係数（v2.26.0〜）。λ>0 で全 tier の score = 成功率サンプル − λ × 正規化コスト を比較し、成功率とコストをトレードオフして選択。λ=0 明示でコスト無視（純 Thompson）。λ>1 でコストを成功率より強く効かせられる（v2.27.0 で上限を 5 に拡張）。未設定時は v2.25.0 と同じ「成功率が拮抗した群でのみ低コストを選ぶ」挙動。 |
C3_TIER_EPSILON |
0.05 |
0 < x ≤ 1 |
tie-break の拮抗判定閾値（v2.25.0〜）。最大サンプルからこの差以内の Tier を「拮抗」とみなす。 |
C3_ESCALATION_THRESHOLD |
0.5 |
0 < x ≤ 1 |
failure-rate がこの値以上で 1 段上位 Tier へ昇格する閾値（v2.26.0〜）。 |
λ を大きくするほど安価な Tier が選ばれやすくなり（成功率を犠牲にしうる）、小さいほど成功率優先になります。cost-weighted 発動時は tier_selection.json と親 Claude 注入コンテキストに cost_weighted / cost_lambda が記録されます。
CLI で扱われない項目¶
以下は Claude Code 内（スラッシュコマンド）で扱う領域:
/init-session//setup//start//develop//review-phase//promote-pattern//doc//mcp-config//extract-lib//recall- 詳細は スキル一覧 を参照
Codex では .agents/skills/ に生成された $start などの skills と .codex/agents/ の custom agents を使う。Cursor では .cursor/rules/c3-core.mdc が .claude/skills/ と .claude/agents/ を参照する。OpenCode では .opencode/agents/ の @c3-*（agent）と @c3-skill-*（skill）を @mention で起動する。