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全AIプロバイダーのAPIエンドポイント（チャット・TTS・STT・Embedding）を動作確認し、レポートを出力する。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | verify-endpoints |
| description | 全AIプロバイダーのAPIエンドポイント（チャット・TTS・STT・Embedding）を動作確認し、レポートを出力する。 |
| allowed-tools | Read, Bash, Grep, Glob, Task, Write |
| user-invocable | true |
全てのAIプロバイダーのエンドポイントに対してテストリクエストを送信し、動作状況をレポートします。
http://localhost:3000 で起動していること.env または .env.local ファイルにAPIキーが設定されていることまずサーバーが起動しているか確認します：
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:3000/ --max-time 5
200 が返れば起動中npm run dev でサーバーを起動するよう案内して中断.env ファイルを読み込み、設定済みのAPIキーを特定します。以下の環境変数をチェック：
| プロバイダー | 環境変数 |
|---|---|
| OpenAI | OPENAI_API_KEY |
| Anthropic | ANTHROPIC_API_KEY |
GOOGLE_API_KEY | |
| Azure | AZURE_API_KEY + AZURE_ENDPOINT |
| xAI | XAI_API_KEY |
| Groq | GROQ_API_KEY |
| Cohere | COHERE_API_KEY |
| Mistral AI | MISTRALAI_API_KEY |
| Perplexity | PERPLEXITY_API_KEY |
| Fireworks | FIREWORKS_API_KEY |
| DeepSeek | DEEPSEEK_API_KEY |
| OpenRouter | OPENROUTER_API_KEY |
| Dify | DIFY_API_KEY + DIFY_URL |
| OpenAI TTS | OPENAI_TTS_KEY または OPENAI_API_KEY |
| Azure TTS | AZURE_TTS_KEY + AZURE_TTS_ENDPOINT |
| ElevenLabs | ELEVENLABS_API_KEY |
| Cartesia | CARTESIA_API_KEY |
| Google TTS | GOOGLE_TTS_KEY |
| Koeiromap | NEXT_PUBLIC_KOEIROMAP_KEY |
| Aivis Cloud | AIVIS_CLOUD_API_KEY |
値が空文字列("")のものは「未設定」として扱う。
/api/ai/vercel/ エンドポイントに対して、設定済みの各プロバイダーでテストリクエストを送信します。
注意: Next.jsの trailingSlash: true 設定により、全APIルートでトレイリングスラッシュ (/) が必須。スラッシュなしの場合 308 リダイレクトが返る。本スキル内の全curlコマンドはこれに対応済み。
curl -s -w "\n%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/ai/vercel/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello, respond with just OK"}],
"aiService": "<SERVICE_NAME>",
"model": "<DEFAULT_MODEL>",
"stream": false,
"temperature": 0.5,
"maxTokens": 50
}' \
--max-time 30
| サービス名 | aiService | デフォルトモデル |
|---|---|---|
| OpenAI | openai | gpt-4.1-mini |
| Anthropic | anthropic | Codex-sonnet-4-5 |
google | gemini-2.5-flash | |
| Azure | azure | ※ endpointのdeployment名を使用 |
| xAI | xai | grok-4 |
| Groq | groq | llama-3.3-70b-versatile |
| Cohere | cohere | command-a-03-2025 |
| Mistral AI | mistralai | mistral-large-latest |
| Perplexity | perplexity | sonar-pro |
| Fireworks | fireworks | accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct |
| DeepSeek | deepseek | deepseek-chat |
| OpenRouter | openrouter | openai/gpt-4.1-mini |
判定基準：
200 かつレスポンスにテキストが含まれていれば 成功400 で EmptyAPIKey → APIキー未設定（スキップ扱い）主要プロバイダーについて、ストリーミングモード (stream: true) でも正常にレスポンスが返るか確認します。
ストリーミング固有の問題（イベント形式の不備、reasoning-delta欠落など）を検知する目的。
curl -s -N -X POST http://localhost:3000/api/ai/vercel/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [{"role": "user", "content": "Say OK"}],
"aiService": "<SERVICE_NAME>",
"model": "<DEFAULT_MODEL>",
"stream": true,
"temperature": 0.5,
"maxTokens": 50
}' \
--max-time 30
対象プロバイダー: openai, anthropic, google（主要3社のみ）
判定基準：
"type":"text-delta" が1つ以上含まれていれば 成功推論（reasoning/thinking）モードが正常に動作し、reasoning-delta イベントがストリーミングされることを確認します。
o4-mini）条件：OPENAI_API_KEY が設定済み
curl -s -N -X POST http://localhost:3000/api/ai/vercel/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [{"role": "user", "content": "What is 15 multiplied by 17? Think carefully."}],
"aiService": "openai",
"model": "o4-mini",
"stream": true,
"reasoningMode": true,
"reasoningEffort": "medium",
"temperature": 1.0,
"maxTokens": 512
}' \
--max-time 30
判定基準：
"type":"reasoning-delta" が1つ以上含まれていれば 成功reasoning-start → reasoning-end のみで reasoning-delta がない → 失敗（providerOptions に reasoningSummary が設定されていない可能性）Codex-3-7-sonnet-latest）条件：ANTHROPIC_API_KEY が設定済み
curl -s -N -X POST http://localhost:3000/api/ai/vercel/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [{"role": "user", "content": "What is 15 multiplied by 17?"}],
"aiService": "anthropic",
"model": "Codex-3-7-sonnet-latest",
"stream": true,
"reasoningMode": true,
"reasoningTokenBudget": 4096,
"temperature": 1.0,
"maxTokens": 512
}' \
--max-time 30
判定基準：
"type":"reasoning-delta" が1つ以上含まれていれば 成功reasoning-delta がない → 失敗gemini-2.5-flash）条件：GOOGLE_API_KEY が設定済み
curl -s -N -X POST http://localhost:3000/api/ai/vercel/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [{"role": "user", "content": "What is 15 multiplied by 17?"}],
"aiService": "google",
"model": "gemini-2.5-flash",
"stream": true,
"reasoningMode": true,
"reasoningTokenBudget": 4096,
"temperature": 1.0,
"maxTokens": 512
}' \
--max-time 30
判定基準：
"type":"reasoning-delta" が1つ以上含まれていれば 成功reasoning-delta がない → 失敗DIFY_API_KEY と DIFY_URL の両方が設定されている場合のみ実行：
curl -s -w "\n%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/difyChat/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "Hello, respond with just OK",
"stream": false,
"conversationId": ""
}' \
--max-time 30
/api/ai/custom エンドポイントは外部APIのURLが必要なため、自動テストはスキップする。
レポートには「外部URL未指定のためスキップ」と記載する。
各TTSエンドポイントにテストリクエストを送信します。短いテキスト「テスト」を使用。
/api/openAITTS)条件：OPENAI_TTS_KEY または OPENAI_API_KEY が設定済み
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/openAITTS/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "テスト",
"voice": "shimmer",
"model": "tts-1",
"speed": 1.0
}' \
--max-time 30
成功: ステータス 200
/api/azureOpenAITTS)条件：AZURE_TTS_KEY と AZURE_TTS_ENDPOINT が設定済み
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/azureOpenAITTS/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "テスト",
"voice": "alloy",
"speed": 1.0
}' \
--max-time 30
/api/elevenLabs)条件：ELEVENLABS_API_KEY が設定済み
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/elevenLabs/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "test"
}' \
--max-time 30
/api/tts-google)条件：GOOGLE_TTS_KEY が設定済み
curl -s -w "\n%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/tts-google/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "テスト",
"ttsType": "ja-JP-Wavenet-A",
"languageCode": "ja-JP"
}' \
--max-time 30
/api/cartesia)条件：CARTESIA_API_KEY が設定済み
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/cartesia/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "test",
"language": "en"
}' \
--max-time 30
/api/tts-koeiromap)条件：NEXT_PUBLIC_KOEIROMAP_KEY が設定済み
curl -s -w "\n%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/tts-koeiromap/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "テスト",
"speakerX": 0,
"speakerY": 0,
"style": "talk",
"apiKey": ""
}' \
--max-time 30
※ apiKey は .env から取得した NEXT_PUBLIC_KOEIROMAP_KEY の値を使う
/api/tts-aivis-cloud-api)条件：AIVIS_CLOUD_API_KEY と NEXT_PUBLIC_AIVIS_CLOUD_MODEL_UUID が設定済み
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/tts-aivis-cloud-api/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "テスト",
"modelUuid": "<MODEL_UUID>",
"speed": 1.0
}' \
--max-time 30
/api/tts-voicevox) - ローカルサービス条件：VOICEVOXエンジンが起動しているか確認（デフォルト localhost:50021）
# まずローカルサーバーの稼働確認
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:50021/version --max-time 5
起動中の場合のみテスト：
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/tts-voicevox/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "テスト",
"speaker": 46,
"speed": 1.0,
"pitch": 0,
"intonation": 1.0
}' \
--max-time 30
※ speaker は .env の NEXT_PUBLIC_VOICEVOX_SPEAKER の値を使用。pitch と intonation は必須パラメータ（未指定だと500エラー）。
/api/tts-aivisspeech) - ローカルサービス条件：AivisSpeechエンジンが起動しているか確認（デフォルト localhost:10101）
# まずローカルサーバーの稼働確認
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:10101/version --max-time 5
起動中の場合のみテスト：
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/tts-aivisspeech/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "テスト",
"speaker": 633572448,
"speed": 1.0,
"pitch": 0,
"intonationScale": 1.0
}' \
--max-time 30
※ speaker は .env の NEXT_PUBLIC_AIVIS_SPEECH_SPEAKER の値を使用。pitch と intonationScale は必須パラメータ（未指定だと500エラー）。VOICEVOXでは intonation、AivisSpeechでは intonationScale とパラメータ名が異なる点に注意。
/api/stylebertvits2)条件：STYLEBERTVITS2_SERVER_URL が設定済み（ローカルの場合はサーバー稼働確認も行う）
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/stylebertvits2/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "テスト",
"stylebertvits2ModelId": "0",
"stylebertvits2Style": "Neutral",
"stylebertvits2SdpRatio": "0.2",
"stylebertvits2Length": "1.0",
"selectLanguage": "ja"
}' \
--max-time 30
注意: GSVI TTSはクライアントサイドから直接外部サーバーを呼び出す方式のため、Next.js APIルートが存在しない。テスト対象外。
/api/embedding)条件：OPENAI_API_KEY が設定済み
curl -s -w "\n%{http_code}" -X POST http://localhost:3000/api/embedding/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "テスト"
}' \
--max-time 30
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:11434/api/tags --max-time 5
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:1234/v1/models --max-time 5
稼働している場合は利用可能なモデル一覧も取得して表示する。
全テスト完了後、reports/endpoints/ ディレクトリにMarkdownレポートを出力します。
ファイル名: reports/endpoints/verify-YYYY-MM-DD-HHmmss.md
# AIプロバイダー エンドポイント動作確認レポート
実行日時: YYYY-MM-DD HH:mm:ss
## サマリー
| カテゴリ | 成功 | 失敗 | スキップ | 合計 |
| ------------------ | ----- | ----- | -------- | ----- |
| AIチャット(batch) | X | X | X | X |
| AIチャット(stream) | X | X | X | X |
| Reasoning | X | X | X | X |
| TTS | X | X | X | X |
| その他 | X | X | X | X |
| **合計** | **X** | **X** | **X** | **X** |
## AIチャットエンドポイント（非ストリーミング）
| プロバイダー | モデル | ステータス | 詳細 |
| ------------ | ---------------- | ----------- | ------------- |
| OpenAI | gpt-4.1-mini | ✅ 成功 | 200 OK |
| Anthropic | Codex-sonnet-4-5 | ✅ 成功 | 200 OK |
| Google | gemini-2.5-flash | ❌ 失敗 | 403 Forbidden |
| Azure | - | ⏭️ スキップ | APIキー未設定 |
| ... | ... | ... | ... |
## AIチャットエンドポイント（ストリーミング）
| プロバイダー | モデル | ステータス | 詳細 |
| ------------ | ---------------- | ---------- | ----------------------- |
| OpenAI | gpt-4.1-mini | ✅ 成功 | text-delta イベント確認 |
| Anthropic | Codex-sonnet-4-5 | ✅ 成功 | text-delta イベント確認 |
| Google | gemini-2.5-flash | ❌ 失敗 | ストリームが空 |
| ... | ... | ... | ... |
## Reasoningストリーミング
| プロバイダー | モデル | ステータス | reasoning-delta数 | 詳細 |
| ------------ | ----------------------- | ---------- | ----------------- | ----------------------- |
| OpenAI | o4-mini | ✅ 成功 | 45 | reasoning-delta確認済み |
| Anthropic | Codex-3-7-sonnet-latest | ✅ 成功 | 12 | reasoning-delta確認済み |
| Google | gemini-2.5-flash | ❌ 失敗 | 0 | reasoning-delta未検出 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
## TTSエンドポイント
| プロバイダー | エンドポイント | ステータス | 詳細 |
| ------------ | ----------------- | ----------- | ---------------------- |
| OpenAI TTS | /api/openAITTS | ✅ 成功 | 200 OK |
| VOICEVOX | /api/tts-voicevox | ✅ 成功 | ローカルサーバー稼働中 |
| ElevenLabs | /api/elevenLabs | ⏭️ スキップ | APIキー未設定 |
| ... | ... | ... | ... |
## ローカルサービス
| サービス | URL | ステータス | 詳細 |
| ----------- | --------------- | ---------- | ------------- |
| VOICEVOX | localhost:50021 | ✅ 稼働中 | version X.X.X |
| AivisSpeech | localhost:10101 | ❌ 停止中 | 接続不可 |
| Ollama | localhost:11434 | ✅ 稼働中 | N個のモデル |
| LM Studio | localhost:1234 | ❌ 停止中 | 接続不可 |
## その他
| エンドポイント | ステータス | 詳細 |
| -------------- | ----------- | --------------------------- |
| Embedding | ✅ 成功 | 200 OK |
| Custom API | ⏭️ スキップ | 外部URL未指定のためスキップ |
## エラー詳細
(失敗したテストの詳細なエラーメッセージをここに記載)
trailingSlash: true 設定により、全APIルートでトレイリングスラッシュ必須（なしだと308リダイレクト）以下のエンドポイントはAIプロバイダーの動作確認の範囲外のため、このスキルではテストしない：
/api/ai/custom - カスタムAPI（外部URL必須のためスキップ）/api/whisper - 音声認識（音声ファイル入力が必要）/api/messages - メッセージ処理/api/get-vrm-list, /api/get-live2d-list, /api/get-pngtuber-list - モデル一覧取得/api/get-background-list, /api/get-image-list - アセット一覧取得/api/upload-image, /api/delete-image, /api/upload-vrm-list, /api/upload-background - アセット管理/api/update-voicevox-speakers, /api/update-aivis-speakers - スピーカー情報更新/api/getSlideFolders, /api/updateSlideData, /api/convertSlide - スライド機能/api/getSupplement, /api/convertMarkdown - コンテンツ変換/api/memory-files, /api/memory-restore - メモリ管理/api/save-chat-log - チャットログ保存/api/youtube/continuation - YouTube連携$ARGUMENTS を使って動作を制御できます：
chat - AIチャットエンドポイントのみテスト（batch + stream）tts - TTSエンドポイントのみテストreasoning - Reasoningストリーミングテストのみlocal - ローカルサービスの確認のみ<provider名> - 特定のプロバイダーのみテスト（例: openai, voicevox）aituber-kitでdevelop=>mainのPRをマージし、新しいマイナーバージョンをリリースする。フッターのver表記更新、PRチェックとCodeRabbit reviewThreads確認、PRマージ、ローカルmain最新化、軽量タグ作成・push、CodeRabbit文を除外したGitHub Release発行時に使用。
aituber-kitでdevelop=>mainのPRをマージし、新しいマイナーバージョンをリリースする。フッターのver表記更新、PRチェックとCodeRabbit reviewThreads確認、PRマージ、ローカルmain最新化、軽量タグ作成・push、CodeRabbit文を除外したGitHub Release発行時に使用。
aituber-kitでdevelopからmainへ向けるリリース用プルリクエストを作成・更新する。過去のdevelop=>main PR形式を参考に、PR本文を新機能/改善/バグ修正/テスト/ドキュメント・翻訳/その他の日本語セクションで作成し、CodeRabbit自動生成ブロックは含めない。developからmainへのPR作成、リリースPR作成、Develop => main PR作成時に使用。
日本語の翻訳ファイル（ja/translation.json）から他の言語ファイルに不足しているキーを同期し、READMEの変更も多言語READMEに反映する。翻訳キーの追加、翻訳ファイルの同期、i18nキーの更新、READMEの多言語同期時に使用。
aituber-kit-docsのドキュメントサイトを最新バージョンに更新する。バージョンごとの差分を分析し、日本語→英語→中国語の順で3言語のドキュメントを更新する。ドキュメント更新、docs更新、バージョンアップ対応、リリースノート反映などの作業で使用する。
日本語の翻訳ファイル（ja/translation.json）から他の言語ファイルに不足しているキーを同期し、READMEの変更も多言語READMEに反映する。翻訳キーの追加、翻訳ファイルの同期、i18nキーの更新、READMEの多言語同期時に使用。