tool-creator

name	tool-creator
description	AnimaWorks向けPython外部ツールモジュールを作成するメタスキル。core/tools連携・get_credential・permissionsを扱う。 Use when: core/toolsへ新規モジュール追加、Web APIラッパー実装、animaworks-toolから呼ぶカスタムツール開発が必要なとき。

tool-creator

概要

AnimaWorksのツールは3種類に分かれる:

種類	配置先	発見方法
コアツール	core/tools/*.py（_ 接頭辞のファイルは除外）	discover_core_tools() → TOOL_MODULES（パッケージ import）
共有ツール	{data_dir}/common_tools/*.py	discover_common_tools()
個人ツール	{anima_dir}/tools/*.py	discover_personal_tools()

{data_dir} は通常 ~/.animaworks/。

• ディスパッチ: ExternalToolDispatcher は _DISPATCH_TABLE を廃止し、各モジュールの dispatch(name, args)（またはスキーマ名と同名の関数）に統一している（core/tooling/dispatch.py）。
• マージ: AgentCore 起動時の _discover_personal_tools() と refresh_tools はいずれも 共通→個人 の順でマージし、個人が同名を上書き する（{**common, **personal}）。マージ結果は ExternalToolDispatcher の _personal_tools に保持される（名前は historical だが 共通ツールも含む）。
• コアとの衝突: コア TOOL_MODULES と同名のファイルは、共通・個人の発見時に スキップ される（警告ログのみ）。
• ツールファイルの書き込み: write_memory_file で tools/*.py に書くときは permissions（permissions.json 優先）の tool_creation.personal を満たす必要がある（core/tooling/handler_memory.py）。

実行パス（LLM からどう呼ばれるか）

モード	典型経路
A（LiteLLM 等）	統合ツール use_tool(tool_name, action, args) → モジュールの dispatch（core/tooling/handler.py）。詳細は read_memory_file で各ツールのスキルを読む設計（core/tooling/schemas/skill.py の USE_TOOL）。
S（Agent SDK）	Claude Code 組み込み Bash で animaworks-tool <ツール> …、または MCP 経由（MCP に載るのは厳選サブセットのみ。下記「コアツールをリポジトリに追加する場合」参照）。
Anthropic フォールバック等	build_tool_list で include_use_tool=False の構成があり得る → 外部は Bash + animaworks-tool やスキル前提。

起動時は上記マージ済みマップが ToolHandler に渡るため、プロセス起動前に置いた 共通・個人ツールは最初から use_tool / ExternalToolDispatcher で参照できる。セッション中に新規追加した .py だけ、refresh_tools で再スキャンしないと use_tool がツール名を認識しない（マップ未更新のため）。

手順

Step 1: ツールの設計

1. ツール名（モジュール名）を決める（スネークケース、例: my_api_tool）。animaworks-tool my_api_tool … の第1引数になる。
2. アクション（サブコマンド）を決める。スキーマ名は原則 {tool_name}_{action}（例: myapi_query）。use_tool では tool_name="myapi", action="query"。
3. パラメータを JSON Schema で定義する（input_schema または parameters）。

Step 2: モジュールファイルの作成

単一アクションの例

from __future__ import annotations

import logging
from typing import Any

logger = logging.getLogger(__name__)


def get_tool_schemas() -> list[dict]:
    """ツールスキーマを返す。個人・共有ツールでは必須推奨（スキーマ読み込み・ログ用）。"""
    return [
        {
            "name": "my_tool_action",
            "description": "このツールが何をするかの説明",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "param1": {
                        "type": "string",
                        "description": "パラメータの説明",
                    },
                    "param2": {
                        "type": "integer",
                        "description": "オプションパラメータ",
                        "default": 10,
                    },
                },
                "required": ["param1"],
            },
        }
    ]


def dispatch(name: str, args: dict[str, Any]) -> Any:
    """スキーマ名に応じた処理を実行する（推奨）。"""
    args.pop("anima_dir", None)  # フレームワークから注入。必要なら Path(anima_dir) で利用
    if name == "my_tool_action":
        return _do_action(
            param1=args["param1"],
            param2=args.get("param2", 10),
        )
    raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")


def _do_action(param1: str, param2: int = 10) -> dict[str, Any]:
    return {"result": f"Processed {param1} with {param2}"}

animaworks-tool から叩く場合は、このあと cli_main を必ず実装する（下記「cli_main」節）。

複数アクション + 認証（API 連携）

get_credential(credential_name, tool_name, key_name="api_key", env_var=...) の解決順序は config.json の credentials.{credential_name}（api_key または keys[key_name]）→ vault.json の shared セクション（キー名は引数 env_var で渡した文字列）→ shared/credentials.json（レガシー、キーは env_var） → 環境変数 env_var（core/tools/_base.py）。

from __future__ import annotations

import logging
from typing import Any

logger = logging.getLogger(__name__)


def get_tool_schemas() -> list[dict]:
    return [
        {
            "name": "myapi_query",
            "description": "APIにクエリを送信して結果を取得する",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string", "description": "検索クエリ"},
                    "limit": {"type": "integer", "description": "最大件数", "default": 10},
                },
                "required": ["query"],
            },
        },
        {
            "name": "myapi_post",
            "description": "APIにデータを送信する",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "data": {"type": "string", "description": "送信データ"},
                },
                "required": ["data"],
            },
        },
    ]


class MyAPIClient:
    def __init__(self) -> None:
        from core.tools._base import get_credential

        self._api_key = get_credential(
            "myapi",
            "myapi_tool",
            env_var="MYAPI_KEY",
        )

    def query(self, query: str, limit: int = 10) -> list[dict]:
        import httpx

        resp = httpx.get(
            "https://api.example.com/search",
            params={"q": query, "limit": limit},
            headers={"Authorization": f"Bearer {self._api_key}"},
            timeout=30.0,
        )
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()["results"]

    def post(self, data: str) -> dict:
        import httpx

        resp = httpx.post(
            "https://api.example.com/data",
            json={"data": data},
            headers={"Authorization": f"Bearer {self._api_key}"},
            timeout=30.0,
        )
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()


def dispatch(name: str, args: dict[str, Any]) -> Any:
    args.pop("anima_dir", None)
    client = MyAPIClient()
    if name == "myapi_query":
        return client.query(query=args["query"], limit=args.get("limit", 10))
    if name == "myapi_post":
        return client.post(data=args["data"])
    raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")

Per-Anima 認証（Chatwork 等）: args.get("anima_dir") から Anima 名を取り、まず _lookup_shared_credentials("CHATWORK_API_TOKEN_WRITE__{anima_name}") のように Anima 専用キーを試し、無ければ get_credential(...) にフォールバックするパターンがある（core/tools/chatwork.py の _resolve_write_token 等）。同様のキー命名をカスタムツールでも使える。

cli_main（animaworks-tool 用）

animaworks-tool <tool_name> … はコア・共通・個人いずれも モジュールに cli_main が無いと CLI 実行不可（core/tools/__init__.py の cli_dispatch）。argparse でサブコマンドをパースし、内部で dispatch(f"{tool}_{action}", args_dict) を呼ぶ形が一般的。スキーマから用法を生成したい場合は core/tools/_base.py の auto_cli_guide も参照。

Step 3: ファイルの保存

個人ツール:

write_memory_file(path="tools/my_tool.py", content=<コード>)

tool_creation.personal が許可されていること。

Step 4: ツールの有効化（ホットリロード）

プロセス起動後に tools/*.py や common_tools/*.py を追加・変更した場合のみ:

refresh_tools()

同一セッション内の ExternalToolDispatcher のファイルベースマップが再スキャンされ、use_tool から新しいモジュール名が解決される（起動前から存在するファイルは通常不要）。

Step 5: 共有（任意）

share_tool(tool_name="my_tool")

~/.animaworks/common_tools/ にコピーされる。tool_creation.shared が必要。他 Anima は各自 refresh_tools（または再起動時の自動発見）が必要。

必須インターフェース

関数 / 定数	必須	説明
get_tool_schemas()	個人・共有では 強く推奨	スキーマ読み込み・ガイド生成用。コアでも空リストのモジュールがある（例: web_search は []）。重要: ExternalToolDispatcher.dispatch（tool_use でスキーマ名を直接渡す経路）は、コアについて get_tool_schemas() の name 一覧に含まれるスキーマだけモジュールにマッチする。空のモジュールはその経路ではコア側にヒットしない。一方 use_tool は TOOL_MODULES からモジュールを直接 import して dispatch を呼ぶため、スキーマ一覧が空でも dispatch があれば実行できる。カスタムツールは両経路を意識し、通常はスキーマを定義しておくのが安全。
dispatch(name, args)	推奨	ExternalToolDispatcher._call_module が優先利用。
スキーマ名と同名の関数	代替	dispatch が無い場合に getattr(mod, name)(**args)。
cli_main(argv)	CLI 利用時は必須	animaworks-tool エントリ。
EXECUTION_PROFILE	任意	expected_seconds, background_eligible、コアツールでは gated: True で送信系などを許可リスト必須にできる（core/tooling/permissions.py）。

呼び出しとスキーマ名

• use_tool: schema_name = f"{tool_name}_{action}" でモジュールの dispatch（または同名関数）に渡る。許可判定は コア: tool_registry（get_permitted_tools の結果に tool_name が含まれること）、ファイルベース（共通・個人）: マージ済み _personal_tools に tool_name があること（core/tooling/handler.py の _handle_use_tool）。拒否メッセージに permissions.md と出ることがあるが、実体は load_permissions（JSON 優先） の external_tools。
• animaworks-tool: 第1トークンが submit の場合はバックグラウンド投入（下記）。コアは TOOL_MODULES から import して cli_main、共通・個人はファイルからロードして cli_main。未知の第1引数はメイン CLI（animaworks）へフォールバックする場合あり（core/tools/__init__.py の _MAIN_CLI_COMMANDS / _ANIMA_SUBCOMMANDS）。
• ゲート付きサブコマンド（コアのみ）: EXECUTION_PROFILE の該当アクションに "gated": True があると、permissions の許可集合に {tool_name}_{action}（例: gmail_send）が含まれていないと CLI / ディスパッチの両方でブロックされる。ファイルベースの個人・共有ツールは TOOL_MODULES に無いため、このゲート機構の対象外。

スキーマ正規化

core/tooling/schemas/loader.py の _normalise_schema が input_schema / parameters を受け取り、内部表現では parameters に統一する。

permissions（tool_creation・外部ツール）

• 読み込み: load_permissions(anima_dir)（core/config/schemas.py）。permissions.json が優先。無い場合のみ permissions.md をパースして JSON 生成・移行（migrate_permissions_md_to_json）。
• ツール作成（JSON の例）:

{
  "version": 1,
  "tool_creation": {
    "personal": true,
    "shared": false
  }
}

Markdown の「ツール作成」セクション（個人ツール / 共有ツール 行）も移行時に同じ構造になる。

• 外部ツール（コア）: external_tools は get_permitted_tools で コア TOOL_MODULES のモジュール名 と、ゲート解除用の {tool}_{action} 文字列（例: gmail_send）を集める。use_tool では、コアツールはこの集合に入った名前が tool_registry 側で使われ、個人・共有ツールは起動時マージまたは refresh_tools 後の _personal_tools に名前があればコア集合外でも実行される（コアと同名ファイルは発見時にスキップされるため衝突しない）。

EXECUTION_PROFILE

• background_eligible: True: animaworks-tool submit <tool> <subcommand> … で state/background_tasks/pending/ に JSON が書かれ、PendingTaskExecutor が拾う（core/tools/__init__.py の _handle_submit）。プロファイル参照は import 可能なコアモジュールに対してのみ実施（ファイルツールは submit 時の警告対象外になりやすい）。
• gated: True: コアツールの該当アクションに対し、permissions で tool_action の明示許可が必要。

EXECUTION_PROFILE: dict[str, dict[str, object]] = {
    "pipeline": {"expected_seconds": 1800, "background_eligible": True},
    "send": {"expected_seconds": 15, "background_eligible": False, "gated": True},
}

コアツールをリポジトリに追加する場合

1. core/tools/{name}.py を追加（_ 始まりはスキャン対象外）。
2. TOOL_MODULES は discover_core_tools() で自動登録。core/tools/__init__.py の手動リストは不要。
3. Mode S（MCP） に載せるのは core/mcp/server.py の _EXPOSED_TOOL_NAMES のみ（厳選）。2026-03 時点の例: search_memory, read_memory_file, write_memory_file, archive_memory_file, send_message, post_channel, call_human, delegate_task, submit_tasks, update_task, create_skill, completion_gate（最終回答前の自己検証）。Slack / Gmail / web_search 等の外部サービス系コアツールは MCP に出ない — 通常は use_tool / Bash（animaworks-tool）/ スキル 経路。
4. テストを tests/ に追加。スキーマやリファレンス文書を自動生成している場合は scripts/generate_reference.py の対象も確認。
5. 破壊的操作は gated: True と permissions 側の説明更新を検討。

バリデーションチェックリスト

• ファイル名: スネークケース、.py、先頭 _ なし（スキャン対象に入れるため）
• from __future__ import annotations を先頭に付ける（プロジェクト規約）
• get_tool_schemas() が正しいスキーマ名を返す（個人・共有）
• dispatch またはスキーマ名関数で全スキーマを処理
• anima_dir を使わないなら args.pop("anima_dir", None) で副作用を避ける
• cli_main を実装し animaworks-tool で動作確認
• 外部 HTTP には timeout= を付ける
• 認証は get_credential（またはコアと同型の per-anima 解決）
• ログは logging.getLogger(__name__) を推奨

セキュリティ

1. 秘密情報をコードに埋め込まない。get_credential / vault / config を使う。
2. 他 Anima のディレクトリに触れない。
3. コアで「書き込み・送信」系は gated と permissions をセットで設計する。

参考実装

• 薄いエントリ + _client / _cli 分割: core/tools/chatwork.py, slack.py, discord.py
• 認証・API: core/tools/gmail.py, github.py, notion.py, google_calendar.py, google_tasks.py
• CLI マシンガイド集約: core/tools/machine.py（read_memory_file(path="common_skills/machine-tool/SKILL.md") 等の参照元）
• 長時間・パイプライン: core/tools/image_gen.py（ファサード、image/ サブパッケージ + EXECUTION_PROFILE）
• 検索・ローカル LLM: core/tools/web_search.py（get_tool_schemas が空 → ExternalToolDispatcher.dispatch のコア経路ではマッチしない。use_tool は dispatch で可）、x_search.py, local_llm.py
• ディスパッチャ・CLI エントリ: core/tooling/dispatch.py, core/tools/__init__.py（cli_dispatch / _handle_submit）

注意事項

• ツールは実行可能な Python。スキル（Markdown）とは別物。
• 起動後に追加したツールだけ refresh_tools が必要（起動前から存在するファイルは起動時スキャン済み）。
• コアと同名の個人・共有ファイルは採用されない。
• use_tool のスキーマ説明（core/tooling/schemas/skill.py）に permissions.md とある箇所があるが、実体は load_permissions（permissions.json 優先）。