VEXI
Elomami1976 · コーディング
VEXIはターミナルで動くオープンソースのAIコーディングエージェントだ。プロジェクト全体を読み、ファイルを直接編集し、セッションをまたいで決定事項を記憶する。だから毎回ゼロから始めなくていい。BYOKモデルに従うローカルAIコーディングツールとして、無料かつMITライセンスのままだ。手持ちのAPIキーで好きなプロバイダーにつなげる。すべて自分のマシンで動くので、コードとキーが外に出ることはない。
VEXI について
VEXIとは何か
VEXIはエージェントであって、頭脳ではない。ファイルを読み、コードを書き、ターミナルで対話するが、AIモデルは内蔵していない。OpenRouter、Groq、DeepSeekなど別の場所にあるモデルに、すでに持っているAPIキーで接続する。ウェブブラウザを思い浮かべればいい。Chromeは特定のサイトを最初から抱えておらず、ただ接続するだけ。VEXIも同じ仕組みだ。
この切り分けは、誰が何を払うかを変えるので重要だ。Vexi CLIはインストールも維持も無料。エージェントの背後のAIモデルは、つなぐプロバイダーが課金する場合にだけコストがかかる。Groq、Google Gemini、Cerebrasなど課金しないプロバイダーも多い。多くの開発者はOpenRouterの無料モデルから始め、一銭も使わない。
落とし穴は、無料モデルが弱いことだ。存在しないファイルをでっち上げたり、言語の間でぶれたり、指示を無視したりする。そうなったときの原因はモデルであり、VEXIではない。ではどうするか。より強力な有料モデルに切り替えれば、たいてい解決する。VEXIの動作にはNode.jsが必要で、Windows、Mac、Linuxで動く。
はじめかた
- Node.jsがなければインストールし、ターミナルで
npm install -g vexi-cliを実行する。 vexi setupを実行し、プロバイダーのエンドポイントURL、APIキーを貼り付けてモデルを選ぶ。VEXIは保存前に実際のリクエストで接続を確認する。- プロジェクトフォルダを開き、
vexiと入力して対話セッションを開始し、やりたいことを普通の言葉で説明する。 - VEXIにコードベースをスキャンさせて編集させる。
/undoで変更を巻き戻し、/pushでチャットからコミットしてプッシュできる。 vexi updateで新しいリリースを取得し、vexi uninstallで綺麗に削除する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- ターミナルで暮らす開発者：npmとAPIキーに抵抗がなければ、IDEプラグインを入れずにコマンドラインの作業に馴染む。
- プライバシーを気にするコーダー：コードとキーがマシンの外に出ないので、ソースをホスト型サービスに送れないチームにも合う。
- アラビア語・スペイン語・ポルトガル語・フランス語の話者：VEXIはコードを5言語で説明する。これは競合するCLIエージェントの多くができない。
タスク
- 特定ファイルのバグ修正：普通の言葉で頼めば、VEXIが該当行を探して修正し、巻き戻せるスナップショットを残す。
- 見慣れないコードの説明：`vexi explain` がファイルやフォルダの解説を書き、アラビア語出力はブラウザで右から左への読みやすいページとして開く。
- CIでのスクリプト化：`vexi -p "プロンプト"` は単一の非対話的な返答を返し、スクリプトやパイプラインに組み込める。
シーン
- 中断後のプロジェクト再開：コンテキスト圧縮エンジンが過去の決定の要約を読み直すので、設定を説明し直さずに済む。
- コスト削減のためのモデル切り替え：`/model z-ai/glm-5.2` でセッション途中にモデルを変えられ、キーを再入力しなくていい。
- デモとレビューのセッション：`vexi replay` は保存したチャットをアニメーション付きHTMLページにして、共有したり録画したりできる。
主な機能
自分のキーを持ち込む
VEXIはGroq、Google Gemini、DeepSeek、Cerebras、Anthropic、OpenAI、OpenRouterを含む13のプロバイダーに接続し、BYOKのAIエージェント設計で課金の主導権をユーザーに残す。閉じた製品ではなくオープンソースのコードアシスタントとして動く。vexi setup にエンドポイントURLを貼れば、VEXIがプロバイダーを判定し、現在のモデル一覧を取得し、保存前に接続を確認する。キーはローカルにだけ保管される。
コンテキスト圧縮エンジン
これがVEXIを単なるチャットのラッパーと分ける機能だ。下した決定の要約を常に保ち続けるので、プロジェクトを開き直してもアーキテクチャや命名の方針、過去の修正を説明し直さなくていい。セッション内の例では、バグについて尋ねると「ユーザーは認証にJWTを選んだ」と思い出している。
プロジェクト全体を理解する
VEXIは開いているファイルだけでなく、コードベース全体をスキャンする。.gitignore を尊重し node_modules を飛ばすので、依存関係の読み込みでトークンを浪費しない。構造や依存関係についての質問にも答えられる。現在のバッファだけではない。
スナップショット、元に戻す、やり直す
AIの編集は実行前に必ずスナップショットが取られる。/undo で巻き戻し、/redo で再適用し、/history で変更履歴の全体を見る。スナップショットは .vexi フォルダにあるので、git管理下でないプロジェクトでも元に戻せる。安心して試せる。
多言語のコード解説
vexi explain は任意のファイルやフォルダの解説を書き、アラビア語・スペイン語・ポルトガル語・フランス語で出力できる。アラビア語はブラウザで右から左へのHTMLページとして開くので、古いWindowsコンソールにアラビア文字のグリフがない問題を回避できる。
カスタムスキルとMCPサーバー
スキルは .vexi/skills/ にある素のmarkdownファイルで、セッションごとにルールとして注入される。「常にWindows PowerShellのコマンドを使う」「アラビア語で返答する」といった用途に使える。vexi mcp add でMCPサーバーを追加し、モデルに追加のツールを与えることもできる。
チャットからのGitプッシュとビルドコマンド
/push は変更をステージし、AIがコミットメッセージを起草してプッシュする。開始前に認証情報も確認する。VEXIはPython、Java、C、Rust、Goのプロジェクト向けに pip install、gcc、javac、cargo などのビルドコマンドもチャットから直接実行する。
トークンとコストの追跡
/usage はセッションごとの実際のトークン数と推定ドルコストを表示し、終了時に要約を出す。無料枠のモデルは$0と表示される。有料モデルなら、セッションの費用が積み上がる前にいつでも把握できる。
メリットとデメリット
メリット
- MITライセンスで無料かつオープンソース。登録もサーバーも不要。
- 13のプロバイダーに対応し、そのいくつかは無料枠があるので、ゼロコストで始められる。
- 100%ローカルで動くので、コードとキーがマシンの外に出ない。
- コードを5言語で説明し、アラビア語は右から左への正しい表示に対応する。
- スナップショット方式の元に戻す機能で、gitなしでも危険な編集を試せる。
デメリット
- エージェントにモデルを内蔵していないため、役に立つ動作の前に自分のAPIキーが必要になる。
- 無料モデルはぶれやすくファイルをでっち上げるので、多くのユーザーが有料モデルや無料枠のプロバイダーへ流れる。
- リモートMCPサーバーは直接対応しておらず、`mcp-remote` ブリッジが必要。`vexi update` はWindowsでspawnエラーになり得る。
- プロジェクト数もGitHubのスターも少なく、コミュニティの回答やチュートリアルはまだ乏しい。
よくある質問
VEXIのツール自体は無料でオープンソースだ。支払いが発生するのは、つなぐAIモデルの分だけ。Groq、Google Gemini、Cerebrasなどは無料枠を用意しており、OpenRouterには :free で終わるモデルもあるので、一式そろえても費用はゼロにできる。
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VEXIの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。