HEXIS CLI
HEXIS компилирует SKILL.md в конечный автомат: порядок шагов задает программа, а модель рассуждает только внутри состояний.
- 136 ★ репозитория
- Последний коммит
- GPL-3.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Режим `--executor local` выполняет команды `bash` на машине пользователя.
- Тексты скилла и трассы уходят на настроенный адрес модели вместе с ключом из окружения.
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install hexis-agentПервая команда установки из README. Пакет импортируется как `hexis`, команда называется `hexis-agent`, нужен Python 3.11 или новее.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Режим `--executor local` выполняет команды `bash` на машине пользователя.
- Тексты скилла и трассы уходят на настроенный адрес модели вместе с ключом из окружения.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
HEXIS, консольная утилита на Python, превращает документ скилла `SKILL.md` в расширенный конечный автомат. Автомат хранит текущее состояние и переменные, выполняет действие состояния и по условиям переходов выбирает следующий шаг. Модель отвечает за рассуждение и генерацию внутри состояний, порядок операций держит программа. Команда `compile` собирает автомат через любую OpenAI-совместимую модель и проверяет его статическими проверками. `update` дополняет автомат трассами выполнения и принимает правку, только если проигрываются все ранее принятые трассы. `run` запускает автомат на задаче. Для каждой сборки создаются `GUIDE.md` и `PROMPT.md`: по второму файлу любой агент с инструментами проходит автомат по шагам.
Для кого. Авторам скиллов, у которых агент пропускает или переставляет обязательные шаги, и исследователям, которым нужно воспроизводимое исполнение инструкций.
Подходит, если
- Агент выполняет скилл с жестким порядком шагов и регулярно пропускает проверки.
- Есть накопленные трассы запусков, и по ним нужно доработать процедуру без ручной правки текста.
- Процедуру отдают слабой модели, а порядок операций должен гарантировать код.
- В команде хотят читаемую схему скилла: состояния, переходы и переменные в JSON.
Не подходит, если
- Скилл короткий и свободный, и жесткий порядок шагов ему вредит.
- Нет доступа к OpenAI-совместимой модели для сборки автомата.
- Нужен готовый плагин для Claude Code без Python и отдельного запуска.
Пример запроса к агенту
Скомпилируй мой скилл в автомат, покажи схему состояний и запусти его на тестовой задаче.Ограничения
Проект на ранней стадии (статус `alpha` в README), лицензия GPL-3.0, копилефт обязывает при распространении производных работ. Для сборки и запуска нужна OpenAI-совместимая модель и ключ в переменной окружения, для нативных инструментов нужен OpenCode. Режим `--executor local` выполняет `bash` на вашей машине, поэтому запускайте автоматы только из доверенных источников и в отдельной рабочей папке. Качество автомата зависит от модели, которая его собирает.
Как отключить. Удалите пакет командой `pip uninstall hexis-agent` и каталоги сборок. Ключ из переменной окружения или `.env` уберите отдельно.
Частые вопросы
Какая команда запускает сборку автомата?
`hexis-agent compile --skill путь/к/скиллу --out build/` вместе с флагами `--model`, `--base-url` и `--api-key-env`. Модель черновит автомат и переписывает его, пока статические проверки не пройдут.
Можно ли проверить обновление без вызова модели?
Да. `hexis-agent update --build build/ --traces traces/ --show 3` показывает предварительный результат, не вызывает модель и ничего не записывает.
Как другой агент использует готовый автомат?
Через файл `PROMPT.md` из сборки. Это системный промпт, по которому агент с инструментами выполняет автомат шаг за шагом.
Что будет, если автомат выучен не полностью?
Состояние отката повторяет последний шаг с инструментом, затем передает задачу на обычное исполнение скилла.
Нужен ли интернет для примера из README?
Нет. Пример `table_clean` идет со скриптованными инструментами и моделью и работает без сети.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыCLI компилирует файл SKILL.md в самостоятельного Python-агента с инструментами, поиском по базе знаний и собственным запуском.
Метаскилл превращает разрозненные правила в AGENTS.md, CLAUDE.md и Cursor в один проверяемый скилл проекта с маршрутами задач.
Мета-навык делит задачу на этапы, подбирает профиль и ведет мультиагентную работу в Codex и Claude Code.
Консольная программа гоняет агента по задачам и меняет его скиллы, пока проверка на отложенных задачах не подтвердит прирост
Самостоятельно разворачиваемое хранилище скиллов и контекста на git: агенты берут их по MCP, а правки идут через ревью
Скилл с 25 командами для разбора и доработки промптов, инструментов и схем агентов в Cursor, Claude Code, Gemini CLI и Codex
Коротко о README
Пакет сопровождает научную статью на arXiv. В репозитории лежат четыре готовых автомата: анализ данных, математика, вопросы по корпусу и правка таблиц, плюс тесты без сети.