> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://getsquish.gitbook.io/squish/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://getsquish.gitbook.io/squish/ja/hajimeni/for-ai-agents.md). # AI エージェント向け あなたはエージェントであるか、あるいはその構築中で、動画への回答が必要です。このページには、どのサーフェスを呼ぶか、シートが返ってきた後にどう振る舞うか、呼び出しが拒否されたときに何をするか、という判断がすべて1か所にまとまっています。ここにある内容はすべて要約です。各行から、それを定める契約へのリンクに飛べます。 **エージェントの観点で見た Squish とは、** 回答者ではなく、レンズです。 `Squish` は動画をタイムスタンプ付きのコンタクトシート、つまりタイムラインをアドレス指定可能な地図に変換し、 *それを* 読み解くのはあなたです。内容を解釈することはありません。モデル＝意味、Squish＝仕組みです。 ## 利用するサーフェスを選ぶ 1つのエンジン、4つの入り口です。動画がどこにあり、何を実行できるかに応じて選んでください。 | あなたの状況 | 使うもの | メディアの取り扱い | | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------- | | シェルアクセスがあり、動画は **ローカルファイル** | **CLI** — `npx -y @getsquish/squish clip.mov --json` | ローカルマシン、 **アップロードなし**、無料、制限なし | | クライアントが話すのは **MCP**、動画はローカルにあります | **MCPサーバー** — `npx -y @getsquish/squish mcp`、ツール `squish_video` | ローカルマシン、 **アップロードなし**、無料、制限なし | | **公式AIアプリ** （Claude Desktop / claude.ai / ChatGPT）、ローカルツールなし、動画は **公開URL** にあります（または、クライアントの file-param 引き継ぎが機能する場合は添付）。 | **リモートMCPコネクタ** — `https://api.getsquish.app/mcp` | でサーバー側が取得します。ソースはジョブ終了時に削除され、シートは約24時間有効なURLに置かれます | | 製品/CIの要件 **リクエスト–レスポンス**、アップロード可能 | **ホスト型API** — `POST https://api.getsquish.app/v1/squish` | 意図的なアップロード。ジョブ終了時に削除され、シートは約24時間有効なURLに置かれます | インストール不要で手動利用したい人は、代わりに [getsquish.app](https://getsquish.app) へ行ってください。ブラウザ内で処理され、何もアップロードされません。 選ぶ前に知っておくとよい2つの非対称性があります。 * **ズームウィンドウ（`開始`/`終了`）は、CLI、MCPサーバー、リモートMCPエンドポイントでは使えますが、ホスト型APIではまだ使えません** （1リクエストでクリップ全体を処理します）。タスクに [ナビゲーションループ](/squish/ja/purimitibu/the-navigation-loop.md)が必要なら、MCP系のサーフェスかCLIを優先してください。 * **リモートエンドポイントはメディアをサーバー側で取得します。** 公開の直リンクURL、または添付動画を受け取れます。後者はクライアントの Apps-SDK の file-param 引き継ぎが機能する場合です。ツールは `openai/fileParams: ["video"]`を宣言し、プラットフォームが添付をアップロードして、引数を Squish に届く前に書き換える想定です。この引き継ぎはクライアント側の契約であり、現状は一様ではありません。ChatGPT **モバイル** では、リクエストが送信される前にクライアント側で失敗します（既知の上流バグ）。そのためモバイルでは URL ルートを使ってください。そこでは実地確認済みです。プライベートリンクは決して到達できず、file-param 非対応のコネクタクライアントでもチャット添付は同様に使えません。動画がローカルにあり、シェルまたはローカルMCPを使えるなら、ローカルツールを優先してください。迷う場合は、公開URLルートがどこでも確認済みの経路です。 ## シートを取得した後の振る舞いルール 1. **Squish が動画を「見た」とは言わないでください。** 動画をタイムスタンプ付きの視覚アーティファクトに変換しただけです。読み解くのはあなたです。 2. **セルは時間順に、左→右、上→下で並びます。** 隣接する2セルの間に明確な視覚的切れ目がある場合、その隙間のどこかでイベントが起きています。その隙間が次の `開始`/`終了`. 3. **再読ではなくズーム対象です。** タイムコードはどの深さでも絶対です。見つけたものはそのまま `開始`/`終了` として返し、その範囲だけをより密なシートで読み取ってください。 4. **セル間隔より細かくは引用しないでください。** 隣接セルが4秒間隔なら、その間のイベントは「0:12 と 0:16 の間」であって、「0:14 で」ではありません。瞬間が直接観測できるまでズームし、そのうえで引用してください。 5. **引用する前に確認してください。** 回答中のタイムスタンプは、実際にセルから読み取ったもの（または2セル間の境界）でなければなりません。推定値は不可です。 6. **音声は口元に依存します。** CLI / ローカルMCP 0.3+ には、同じ絶対タイムライン上にグローバル正規化された活動エンベロープが含まれます。表示されるのは *いつ* エネルギーが変化したかであり、何が話されたか、何が音を出したかではありません。ホスト型の経路は、別途公開されるまでは視覚情報のみです。どちらのアーティファクトからも音声の意味を推測しないでください。 7. **複数シートの結果は、1本のクリップを連続するウィンドウで見ているものです。** 順番に、すべて読み取ってください。 8. **密度＝時間分解能です。** `3x3` で *何が起きたか*; `4x4`–`6x6` で *どのように*を把握できます。密度を上げるより、ウィンドウを絞るほうを優先してください。クリップ全体を粗く密にするより、適切な10秒を3×3で見るほうが、コストは低く、解像度は高いです。 この実践を丸ごと導入するには、トリガー条件、ループ、引用規律を含めて、 [`video-navigation` スキル](/squish/ja/reshipi/agent-skill.md): `npx skills add getsquish/squish`. ## クォータと拒否 * **ローカルツールに制限はありません。** キーがなければ、クォータもありません。永続的にです。 * **リモートMCP：** 匿名の無料ルート（クライアントが Apps-SDK の subject id を送る場合はユーザーごと、そうでなければIPごとに、UTC日あたり数ジョブ）、または `Authorization: Bearer ` の従量課金ジョブです。クォータ超過時には **構造化JSONエラー** が返ります。ヒント（チャージ追加リンクまたは日次リセット）を見て、盲目的に再試行せずユーザーに伝えてください。詳細： [リモートMCPエンドポイント](/squish/ja/rifarensu/remote-mcp.md). * **ホスト型API：** 密度（1/2/3/5）に応じたシート単位の前払いクレジットです。未課金アカウントには、少量の無料日次枠が自動で付与されます。エラーの意味論（何が課金対象か、何が返金されるか、何を安全に再試行できるか）は [ホスト型APIリファレンス](/squish/ja/rifarensu/http-api.md)にあります。ハードコードすべき唯一のルールは、 `500` check `refunded` が本文中にある場合です — `true` なら1回だけ再試行し、 `false` なら課金は確定です。再試行せず、報告してください。 ## これらのドキュメントを機械可読で読む * **エージェント向けインデックス：** [`/llms.txt`](https://getsquish.gitbook.io/squish/llms.txt) ・ドキュメント一式を1ファイルにまとめたもの： [`/llms-full.txt`](https://getsquish.gitbook.io/squish/llms-full.txt) * **生のMarkdown：** 末尾に `.md` を、任意のドキュメントページURLに付けてください。 * **ドキュメントMCPサーバー：** `https://getsquish.gitbook.io/squish/~gitbook/mcp` — これらのドキュメントをツールとして問い合わせられます。 * **製品側の運用メモ：** [getsquish.app/llms.txt](https://getsquish.app/llms.txt) はWebアプリとアカウント/クレジットの各サーフェスをカバーします。 * **機械可読な契約：** すべてのレスポンスには、固定の契約文字列（`squish-cli-v0` ・ `squish-mcp-v0` ・ `squish-mcp-http-v0` ・ `squish-http-v0`）が付与されます — [安定性とバージョニング](/squish/ja/rifarensu/stability.md). --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://getsquish.gitbook.io/squish/ja/hajimeni/for-ai-agents.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.