cli-agents Skill

Direct CLI access to multiple AI models without MCP overhead. Binary paths resolved via $PATH, so always uses the newest installed version (fnm / homebrew / ~/.local/bin).

Installation

Via the marketplace (recommended)

/plugin marketplace add SVS696/svs-skills
/plugin install cli-agents@svs

Invoke as /cli-agents:cli-agents or let it auto-trigger. Update with /plugin update cli-agents@svs. The provider CLIs (gemini / codex / claude) must be installed and authenticated separately — see Requirements.

Supported Models

Family	Context Window	Default Model	Best For	Command
Gemini	1,000,000 tokens	gemini-3-pro-preview → 2.5-pro fallback	Large context tasks, huge files	call_gemini
Codex	400,000 tokens	gpt-5.4 (also gpt-5-codex, gpt-5.1-codex)	Deep reasoning: architecture, planning, research, analysis — not just code	call_codex
Claude	200,000 tokens (Opus 1M beta)	Sonnet 4.6 / Opus 4.7 / Haiku 4.5	General tasks	call_claude

Usage from Claude Code

Basic Calls

Используй cli-agents skill для вызова Gemini с промптом:
"Проанализируй архитектуру проекта и предложи улучшения"

With System Prompts

Available system prompts:

• default - General CLI agent behavior
• default_planner - Planning tasks (JSON output)
• default_codereviewer - Code review (Critical/High/Medium/Low severities)
• codex_codereviewer - Codex-specific code review
• architect_reviewer - Review architectural proposals, ADRs, RFCs, diagrams (decision soundness, failure modes, operability, evolution)
• system_analyst - Review specs, user stories, API contracts, data models (completeness, ambiguity, testability, edge cases)
• business_analyst - Review PRDs, product briefs, business cases (problem framing, metrics, value vs alternatives, risks)

Используй cli-agents skill для вызова Codex с системным промптом codereviewer
для ревью файла src/main.py

With Timeout

Используй cli-agents skill для вызова Gemini с timeout 60 секунд
для обработки большого файла

Direct CLI Usage

# Basic call
python cli_caller.py --model gemini --prompt "Your prompt here"

# With system prompt
python cli_caller.py --model codex --prompt "Review this code" --systemprompt codereviewer

# With timeout
python cli_caller.py --model gemini --prompt "Long task" --timeout 60

# Show model info
python cli_caller.py --model gemini --info

System Prompts

default.txt

External CLI agent with terminal access for general tasks.

planner.txt

Planning agent that responds with JSON schemas for structured planning.

codereviewer.txt

Code review agent that inspects files and reports findings by severity.

codex_codereviewer.txt

Codex-specific code reviewer with repository access.

Advantages

1. Speed: No MCP initialization overhead
2. Direct Access: Calls CLI directly with minimal wrapper
3. Flexibility: Easy to add new models or prompts
4. Simple: Pure Python, no complex dependencies

Requirements

• Python 3.9+
• CLI tools installed:
  • gemini (Google Gemini CLI)
  • codex (OpenAI Codex CLI)
  • claude (Claude CLI)

Install missing CLIs:

# Check which are installed
which gemini codex claude

# Install as needed (example for Homebrew)
brew install gemini-cli codex claude-code

Architecture

cli-agents/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json         # Plugin manifest (marketplace install)
├── skills/
│   └── cli-agents/         # The skill + its scripts (plugin skill dir)
│       ├── SKILL.md
│       ├── cli_caller.py       # Main wrapper
│       ├── agent_council.py    # Multi-agent panel/debate
│       ├── agent_server.py
│       ├── ollama_compat_server.py
│       ├── server.sh
│       ├── skill.json
│       └── systemprompts/      # default / planner / codereviewer / ...
├── examples.md
├── QUICKREF.md
└── README.md               # This file

When installed as a plugin, scripts live at ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/cli-agents/ — cd there first, or use the full path (the SKILL.md does this automatically).

Example Workflows

Large Context Analysis with Gemini

Используй cli-agents для вызова Gemini:
Проанализируй все файлы в директории src/ и создай документацию архитектуры

Code Review with Codex

Используй cli-agents для вызова Codex с systemprompt=codex_codereviewer:
Проведи полный ревью кода в файлах src/auth/*.py

Planning with Multiple Models

1. Используй cli-agents/call_gemini с systemprompt=planner для создания плана
2. Используй cli-agents/call_codex для проверки плана

Multi-turn Discussion (--session)

Продолжение диалога в одной сессии без передачи истории вручную:

# Turn 1 — fresh session
python cli_caller.py --model claude --cwd /project \
  --prompt "Обсуждаем архитектуру auth. Что сейчас не так?"

# Turn 2+ — продолжить тот же thread
python cli_caller.py --model claude --session last --cwd /project \
  --prompt "А если middleware + JWT refresh через Redis?"

Значения --session: new (default), last/latest, конкретный id (UUID для codex, индекс для gemini). Работает для всех моделей кроме codex-review*.

Multi-agent Council: Panel (параллельно)

Несколько моделей отвечают на один вопрос одновременно, синтезатор сводит их в consensus/divergence/recommendation. Быстро и дёшево — хорошо для разведки вариантов.

python agent_council.py --mode panel \
  --agents gemini-3-pro,codex,claude-opus \
  --synthesize-with claude-opus \
  --topic "Migrate 50M-row table to partitioning: range или hash?" \
  --output ~/discussions/partition.md \
  --timeout 120

На выходе — markdown с секциями ## Individual Answers и ## Synthesis (Consensus / Divergence / Recommendation).

Когда использовать: нужно быстро собрать мнения по варианту, без настоящего спора. Типичный вызов — 15-30 сек, каждый агент видит только вопрос и не читает ответы других.

Multi-agent Council: Debate (последовательно)

Агенты по очереди читают общий discussion.md и добавляют свой ход. Каждый агент ведёт собственную --session last, чтобы свой thread был дёшев. Стоп по CONCLUDED, по двум коротким ходам подряд или по лимиту раундов.

python agent_council.py --mode debate \
  --agents codex,gemini-3-pro,claude-opus \
  --rounds 4 \
  --topic "Выбор между SQS и Kafka для нашей нагрузки" \
  --output ~/discussions/queue.md \
  --timeout 180

На выходе — markdown с журналом всех ходов по раундам, пригоден для коммита в PR / вставки в Linear.

Когда использовать: настоящий спор с контраргументами, где важно чтобы модель B видела аргументы модели A и оспорила или развила их. Дороже panel (каждый читает растущий файл), но глубже.

Нативные code review через Codex

codex review — встроенная команда Codex CLI, не самодельный prompt:

# Ревью uncommitted changes в рабочем каталоге
python cli_caller.py --model codex-review-uncommitted --cwd /path/to/repo

# Ревью с кастомными инструкциями
python cli_caller.py --model codex-review --cwd /path/to/repo \
  --prompt "Фокус на security и race conditions"

Требует trusted git директории (первый запуск из неё — Codex запомнит).

Troubleshooting

CLI Not Found Error

# Install the missing CLI tool
brew install <cli-name>

# Or check PATH
echo $PATH

Timeout Errors

# Increase timeout for long tasks
python cli_caller.py --model gemini --prompt "..." --timeout 120

System Prompt Not Found

# Check available prompts
ls systemprompts/

# Add custom prompt
echo "Your custom prompt" > systemprompts/custom.txt

Future Enhancements

• Add more models (DeepSeek, Llama, etc.)
• Support for streaming responses
• Token usage tracking
• Response caching
• Multi-model consensus

Credits

Created by svs Based on Zen MCP Server system prompts Optimized for Claude Code skills architecture