Oh My Pi チュートリアル：Grok をコーディングエージェントにしてフルアプリを構築

Oh My Pi を使う理由

優れたコーディングエージェントに必要なのは 2 つ、強力なエージェントモデルと強力なコーディング用ハーネスです。

モデルは知性を提供します。本チュートリアルでは Grok 4.6 を使用します。これは xAI がコーディング、長時間動作のエージェント、コードベース全体にまたがるマルチステップ作業のために構築したモデルです。50 万トークンのコンテキストウィンドウ、画像入力、関数呼び出し、コード実行、ウェブ検索をサポートします。

しかし、ハーネスが読み書きしかできないなら、最高のモデルでも力を発揮できません。実際の開発者のように作業するには、モデルに次の能力が必要です。

• リポジトリを調査し、確実にファイルを編集する
• コマンドを実行し、テストを走らせる
• 診断を読み、失敗をデバッグする
• ドキュメントを検索し、変更が実際に動くことを検証する

それを提供するのが OMP です。LSP 連携、実行デバッガ、永続的なコード実行、ブラウザとウェブツール、GitHub 連携、メモリ、並列サブエージェント。モデルと組み合わせることで、完全なエージェント・ループを実現します。

計画 → 調査 → 編集 → 実行 → デバッグ → テスト → 検証

やることはモデルが決め、OMP が実行のための道具を提供します。OMP は 60 を超える AI プロバイダーに対応しているため、Grok に固定されるわけではありません。Grok、Claude、その他どのモデルを接続しても、同じワークフローが適用されます。

Oh My Pi をインストールする

Oh My Pi は、Stencil Labs によるオープンソースの Pi コーディングエージェントのフォークで、GitHub スター 34,000 超を集める人気のターミナル型コーディングエージェントです。カスタムのエージェントスタックを組んで設定する時間をかけず、すぐ使えるコーディング環境を求める開発者向けに設計されています。

OMP は Linux、macOS、Windows で動作します。

Linux または macOS では、次を実行します。

curl -fsSL https://omp.sh/install | sh提供：

Windows PowerShell の場合：

irm https://omp.sh/install.ps1 | iex提供：

Bun（バージョン 1.3.14 以降）でグローバルインストールすることもできます：

bun install -g @oh-my-pi/pi-coding-agent提供：

インストール後に omp コマンドが見つからない場合は、ターミナルを再起動するか、インストーラの出力でインストール先を確認してください。

続いて、インストールを確認します：

omp --version提供：

例：

omp/18.0.6提供：

バージョン番号が表示されれば、OMP は正しくインストールされ、omp コマンドを使用できます。

SpaceXAI アクセスを設定する

Oh My Pi で Grok を使うには、2 つの選択肢があります。

モデルを試すだけ、あるいは本チュートリアルに従うだけであれば、xAI API の利用をおすすめします。https://console.x.ai/ でアカウントを作成し、少額のプリペイドクレジットを追加して API キーを発行してください。xAI は利用料をクレジット残高から直接差し引くため、支出管理が簡単です。

日常的にコーディングで Grok を使うなら、SuperGrok サブスクリプションの方が理にかなう場合があります。OMP は SpaceXAI の OAuth を通じて SuperGrok を直接サポートしており、/login でサブスクリプションに接続すれば、API リクエストごとに個別課金する必要がありません。

本チュートリアルでは、テストとコスト管理が容易なため API 方式を使用します。

SpaceXAI の開発者コンソールで API キーを作成し、安全に保存してください。OMP は環境変数 XAI_API_KEY を自動で参照します。

Linux または macOS の場合：

export XAI_API_KEY="your-xai-api-key"提供：

ターミナル再起動後も保持するには：

echo 'export XAI_API_KEY="your-xai-api-key"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc提供：

Windows PowerShell の場合：

$env:XAI_API_KEY="your-xai-api-key"提供：

利用可能な Grok モデルは次で確認できます：

omp models xai提供：

Grok で Oh My Pi を起動する

コーディングエージェントのテスト用に新しいディレクトリを作成します：

mkdir grok-pi-demo
cd grok-pi-demo提供：

OMP が自身の変更を追跡できるよう、Git リポジトリを初期化します：

git init提供：

それでは Oh My Pi を起動します：

omp提供：

初回起動時、プロバイダー設定、ウェブ検索、インターフェースのための簡易セットアップウィザードが開く場合があります。omp setup を実行すると、いつでも再度開けます。

すでに環境変数 XAI_API_KEY を設定済みなので、xAI に再度サインインする必要はありません。プロバイダー設定が終わったら Esc を押してください。

API クレジットではなく SuperGrok サブスクリプションを使用する場合は、サインイン画面で xAI Grok OAuth（SuperGrok または X Premium+）を選択してください。

OMP が開いたら、次を入力します：

/model提供：

プロバイダー一覧から xAI を選び、次を選択します：

grok-4.6提供：

新しい Grok 4.7 を使う場合は、ここで grok-4.7 を選択してください。それ以外は本チュートリアルの内容と同じです。

OMP には、コンテキストウィンドウ、料金、推論対応、ビジョン機能など、有用なモデル情報も表示されます。

これで、ターミナルベースのコーディングエージェントとして Oh My Pi 内で Grok が動作します。以後は、OMP の内蔵ツールを使ってファイルを調査・修正し、コマンドやテストを実行し、問題をデバッグし、より大きな開発タスクに取り組めます。

Oh My Pi の内蔵機能を探る

Oh My Pi には 31 の内蔵ツールと 60 以上の AI プロバイダー対応があり、追加のプラグインや MCP サーバーを入れずとも、大半のコーディングワークフローが動作します。

中でも有用な内蔵機能は次のとおりです。

• ファイル管理：ファイルの読み取り、作成、編集、検索、構造的な変更。

• ターミナルアクセス：シェルコマンドの実行やプロセス管理をエージェントから直接実行。

• コード実行：Python と JavaScript の永続セッションを実行。

• LSP 連携：定義の移動、参照の検索、シンボル名変更、診断の確認、コードアクションの適用。

• デバッガ：DAP 連携により、Python、Go、C/C++ などのアプリをデバッグ。

• ウェブ検索：ドキュメント、GitHub、Stack Overflow、Reddit、パッケージレジストリ、論文、ウェブ全般を検索。

• ブラウザ自動化：Chromium ベースのブラウザでサイトを開いて操作。

• サブエージェント：大きなコーディングタスクを複数エージェントに分割し並行処理。

• GitHub ツール：リポジトリ、Issue、PR、コード検索、GitHub Actions に対応。

• メモリ：コーディングセッション間で有用なプロジェクト情報を保存・想起。

• 画像理解：スクリーンショットや図などローカル画像を解析。

• 画像生成：対応プロバイダーで画像を生成・編集。

• 音声合成：xAI Grok Voice で音声を生成。

• リモートファイル：ssh:// パス経由でリモートマシン上のファイルを読み取り。

• セッション管理：チェックポイント、巻き戻し、分岐、再開など、長いエージェントセッションを管理。

• エージェントオーケストレーション：プロンプト内の orchestrate や workflowz などのキーワードで、複数サブエージェントを協調。

GitHub、メモリ、画像生成、音声合成、チェックポイントなど一部のツールはデフォルトで無効です。OMP の設定で有効化できます。

つまり、モデルは単にコードを生成する以上のことができます。Oh My Pi を通じて、ウェブ検索、コードベースの理解、ファイル編集、コマンド実行、エラーのデバッグ、プロジェクト文脈の保持、複数エージェントの協調を、同一のターミナル UI から行えます。

Oh My Pi と Grok でプロジェクトを構築する

単純なコーディング質問で動作確認する代わりに、完全なプロジェクトを与えて、Grok と Oh My Pi が計画・実装・テスト・反復をどれだけうまく進められるかを見てみましょう。

まず、OMP をプランモードに切り替えます（執筆時点では /plan）：

/plan提供：

次に、以下のプロンプトを入力します：

Build a simple Hospital Management System in Python.

Use Streamlit for the web interface and SQLite for storing data. Keep the project lightweight and easy to run locally.

The app should let hospital staff register patients, add doctors, schedule appointments, admit and discharge patients, and view available beds.

Create a dashboard showing total patients, doctors, appointments, admitted patients, and available beds.

Use a clean sidebar for navigation, simple forms and tables, and realistic sample data.

Organize the Python code properly, create the database automatically, add basic validation, and make all CRUD operations work.

Install any required dependencies, run the application, test the main workflows, and fix any errors.提供：

計画をレビューする

コードを書く前に、Grok は OMP の内蔵ツールで関連ドキュメントを調査し、Streamlit や Python エコシステムの最新情報を確認し、要件を検討して、アプリの構成方法について推論しました。

その後、詳細な実装計画をセクションごとに提示しました。OMP はこの計画をインタラクティブに扱えるようにし、セクション間の移動、個別の判断の詳細確認、エージェントがプロジェクトに触れる前の変更を可能にします。

納得できたら、計画を承認して Grok に構築を開始させます。

Grok にアプリの構築とテストを任せる

計画を承認すると、実装自体は驚くほどスムーズでした。Grok はプロジェクト構成、データベース層、Streamlit インターフェース、サンプルデータ、CRUD を作成し、依存関係をインストールしてアプリをテストしました。

初回の動作するバージョンは、構築からテストまで 5 分未満でした。

ここで重要なのが「適切なコーディング用ハーネス」です。Grok は単に Python コードの塊を生成して返しているわけではありません。ファイルを作成し、アプリを実行し、エラーを調べて修正し、プロジェクトが動くまで継続できました。

UI を反復改善する

初版は動作しましたが、デフォルトの Streamlit の見た目は好みではありませんでした。いわゆる標準的な Streamlit アプリに見えたからです。

そこで、テーマ、ダッシュボードのレイアウト、視覚的な階層、情報の提示方法など、変更したい点を具体的に伝えました。Grok は既存プロジェクトをゼロから作り直すのではなく、修正を加えました。

最終的に、患者管理、医師情報、予約、入退院、ベッド管理、レポートを備えた洗練された病院管理システムになりました。

このプロセスは、コーディングエージェントの価値も示しています。まず動く版を作り、レビューし、シンプルな追加入力でデザインや機能を磨き込めます。

コストについての注意

この構成の大きな難点が 1 つあります。API 経由の Grok は、エージェント的なコーディングでは高コストになり得ることです。

本プロジェクトでは、SpaceXAI の使用量ダッシュボードに、合計 $11.84、約 1,940 万トークン、938 件の API リクエストが表示されました。大半は、計画、ウェブ検索、ファイル編集、ツール実行、アプリのテスト、UI の改良に伴う利用でした。

たまのテスト用途なら、API クレジットは支出を正確にコントロールできて有用です。しかし毎日コーディングしたり大規模プロジェクトを組むなら、1 セッションで数百リクエスト発生し得るエージェント的ワークフローでは、SuperGrok サブスクリプションがより良い選択になるでしょう。

Grok は優れた結果を出しましたが、このテストはコーディングエージェントではモデル品質と同じくらいコストとトークン消費も重要だと示しています。

まとめ

コーディングエージェントについて明らかになりつつあるのは、モデルとコーディング用ハーネスが同じ会社製である必要はないということです。モデルに付属する既定のハーネスが最適とは限らず、開発者は Claude や Grok のような強力なモデルを、自分のワークフローに合った代替エージェントやターミナルツールと組み合わせるようになっています。

問題は、自前で環境を組むのがすぐに手間になることです。MCP サーバーを入れ、スキルを追加し、プラグインを設定し、ツールを接続し、すべてを自分で保守することになります。

Oh My Pi の良いところはそこです。多数の機能が同梱された「バッテリー同梱」のコーディングエージェントで、インストールして、プロバイダーやサブスクリプションを接続し、モデルを選べば、すぐにコーディングを始められます。使えるようになるまでに、エージェントを組み立てるのに何時間も費やす必要はありません。

Grok は OMP と非常に相性が良く、堅実なアプリを作れましたが、API コストは想定より高くなりました。たまのテストなら API クレジットで十分です。毎日コーディングするなら、私なら OMP と SuperGrok の組み合わせを検討します。

最終的に重要なのは、どの会社のコーディングモデルが最高かだけではありません。自分の実際の作業に最も合う、モデルとハーネスの組み合わせを見つけることです。