oh-my-opencode-slim

✨ oh-my-opencode-slim ✨

コードの夜明けから七柱の神聖なる存在が現れました。それぞれが不朽の技の達人として、
あなたの命令を待ち、混沌から秩序を鍛え上げ、かつて不可能と思われたものを築きます。

Opencode マルチエージェントスイート · 任意のモデルを組み合わせ · タスクを自動委譲

_{by Boring Dystopia Development}

     

English | 简体中文 | 日本語 | 한국어

_{✦ ✦ ✦}

このプラグインについて

oh-my-opencode-slim は OpenCode 向けのエージェントオーケストレーションプラグインです。コードベースの調査、最新ドキュメントの参照、アーキテクチャレビュー、UI 作業、スコープが明確な実装タスクの実行までを担う専門エージェントチームを、1 つのオーケストレーターの下に標準で備えています。

コンセプトはシンプルです。1 つのモデルにすべてを押し付けるのではなく、各タスクに最適なエージェントへ作業を振り分けることで、品質・速度・コストのバランスを取ります。Orchestrator は作業グラフを計画し、専門家をバックグラウンドタスクとして派遣し、結果を統合してから次に進みます。

✨ ハイライト

• 7 つの専門エージェント - Orchestrator、Explorer、Oracle、Council、Librarian、Designer、Fixer。各作業に最適なエージェントを割り当て、プロバイダーを問わず任意のモデルを組み合わせられます。
• バックグラウンドオーケストレーション - Orchestrator が専門家をバックグラウンドタスクとして派遣・追跡し、続行前に結果を統合します。並列作業がデフォルトです。
• 同梱スキル - deepwork、codemap、verification-planning、reflect などのプロンプトベースのワークフローを、エージェントごとに割り当てます。
• Council - @council で同じ質問を複数モデルに並列で投げ、1 つの回答に統合します。
• Companion - 並列のバックグラウンド専門家を含む、稼働中のエージェントを表示する任意のフローティングデスクトップウィンドウです。
• マルチプレクサー統合 - Tmux、Zellij、Herdr、cmux、kitty のペインでエージェントの作業をライブ表示します。
• プリセット切り替え - /preset でチーム全体のモデルを実行時に切り替えます。
• コードインテリジェンスツール - 25 言語対応の LSP、AST 対応検索、Web 検索・ドキュメント・GitHub コード検索用の組み込み MCP を提供します。
• 完全にカスタマイズ可能 - カスタムエージェント、プロンプト上書き、エージェントごとのスキル/MCP 権限、プロジェクトローカルのカスタマイズに対応します。

OpenAI GPT-5.6

デフォルトの OpenAI プリセット は、Terra を Orchestrator、Sol を Oracle、Luna を高速な専門レーンに割り当てます。

ユーザーの声

“タスク管理は 5/10 から簡単に 8〜9/10 まで上がりました。 Orchestrator が Fixer や Explorer を送り出してくれて、 それでも同じセッションで Orchestrator と会話しながら計画できます。 体験がずっとスムーズになりました。”

- vipor_idk

“この beta 版の omo-slim のために、自分の harness は全部捨てました。 振り返ることも、何かを恋しく思うこともありません。素晴らしい仕事で、 個人的にはすべて正しい方向に進んでいると思います。”

- stephanschielke

“omo-slim が大好きで、これなしで opencode を動かすことは想像できません。 いろいろなモデルの Frankenstein を作れるところが気に入っています…… セットアップ全体が本当に強力になります。”

- Capital-One3039

“私のワークフローは大きく改善されました……今はとてもスムーズに動いていて、 とても気に入っています。”

- xenstar1

クイックスタート

以下のプロンプトを LLM エージェント（Claude Code、AmpCode、Cursor など）にコピー＆ペーストしてください:

Install and configure oh-my-opencode-slim: https://raw.githubusercontent.com/alvinunreal/oh-my-opencode-slim/refs/heads/master/README.md

手動インストール

bunx oh-my-opencode-slim@latest install

Master ブランチから実行

最新コードを使いたい場合、バグ修正を試したい場合、またはローカルで 開発・コントリビュートしたい場合はこちらを使ってください:

git clone https://github.com/alvinunreal/oh-my-opencode-slim.git ~/repos/oh-my-opencode-slim
cd ~/repos/oh-my-opencode-slim
bun install
bun run build
bun dist/cli/index.js install

インストーラーはローカルリポジトリのパスを ~/.config/opencode/opencode.json の plugin 配列に追加するため、 OpenCode はそのフォルダーからプラグインを読み込みます。後で更新するには:

cd ~/repos/oh-my-opencode-slim
git pull
bun install
bun run build

はじめに

インストーラーは OpenAI と OpenCode Go の両方のプリセットを生成し、デフォルトでは OpenAI が有効になります。

[!TIP] モデルやエージェントは、自分のワークフローに合わせて自由に調整してください。デフォルトプリセットは出発点にすぎません。このプラグインは、深い柔軟性とカスタマイズ性を提供するために設計されています。

インストール時に OpenCode Go を有効にするには、bunx oh-my-opencode-slim@latest install --preset=opencode-go を実行するか、インストール後に ~/.config/opencode/oh-my-opencode-slim.json のデフォルトプリセット名を変更してください。

次に:

1. まだログインしていなければ、使いたいプロバイダーにログインします:

   opencode auth login
   

2. OpenCode が認識しているモデルを更新して一覧表示します:

   opencode models --refresh
   

3. プラグイン設定を開きます: ~/.config/opencode/oh-my-opencode-slim.json

4. 各エージェントに使用したいモデルを更新します

[!TIP] バックグラウンドオーケストレーションの仕組みを理解しておくことを推奨します。Orchestrator のプロンプト には、スケジューラーのルール、専門エージェントへのルーティングロジック、作業をバックグラウンドエージェントへ割り当てるしきい値が記述されています。@agentName <task> のようにサブエージェントを呼び出すことで、いつでも手動で委譲できます。

[!TIP] バックグラウンドエージェントが現在のデフォルトワークフローになっているため、Multiplexer Integration を有効化して設定することを強く推奨します。各エージェントが専用の Tmux、Zellij、Herdr、cmux、または kitty ペインで自動的に開かれるため、Orchestrator がセッションを調整し続けている間も、専門エージェントの作業をリアルタイムで追えます。

デフォルトで生成される設定には openai と opencode-go の両方のプリセットが含まれます。

{
  "$schema": "https://unpkg.com/oh-my-opencode-slim@latest/oh-my-opencode-slim.schema.json",
  "preset": "openai",
  "presets": {
    "openai": {
      "orchestrator": { "model": "openai/gpt-5.6-terra", "variant": "xhigh", "skills": ["*"], "mcps": ["*", "!context7"] },
      "oracle": { "model": "openai/gpt-5.6-sol", "variant": "xhigh", "skills": ["simplify"], "mcps": [] },
      "librarian": { "model": "openai/gpt-5.6-luna", "variant": "low", "skills": [], "mcps": ["websearch", "context7", "gh_grep"] },
      "explorer": { "model": "openai/gpt-5.6-luna", "variant": "low", "skills": [], "mcps": [] },
      "designer": { "model": "openai/gpt-5.6-luna", "variant": "medium", "skills": [], "mcps": [] },
      "fixer": { "model": "openai/gpt-5.6-luna", "variant": "xhigh", "skills": [], "mcps": [] }
    },
    "opencode-go": {
      "orchestrator": { "model": "opencode-go/minimax-m3", "variant": "thinking" },
      "oracle": { "model": "opencode-go/qwen3.7-max", "variant": "max" },
      "librarian": { "model": "opencode-go/deepseek-v4-flash", "variant": "high" },
      "explorer": { "model": "opencode-go/deepseek-v4-flash", "variant": "high" },
      "designer": { "model": "opencode-go/kimi-k2.7-code" },
      "fixer": { "model": "opencode-go/deepseek-v4-flash", "variant": "high" },
      "observer": { "model": "opencode-go/mimo-v2.5" }
    }
  }
}

プリセットのドキュメント

• OpenAI プリセット — デフォルトで生成されるプリセット。すべてのエージェントを OpenAI モデルで実行します。
• OpenCode Go プリセット — エージェントを OpenCode Go モデルで実行します。Orchestrator モデルがマルチモーダルでないため、視覚分析用に Observer エージェントを有効化します。
• 作者のプリセット — 作者が日常的に使う、サードパーティスキルを含む正確な設定です。
• $30 プリセット — Codex Plus と GitHub Copilot Pro を中心とした、月額約 $30 の混合プロバイダー構成です。
• OpenCode Zen Free プリセット — すべてのエージェントを opencode の無料モデルで実行し、利用コストはかかりません。

他のプロバイダーを利用する場合

カスタムプロバイダーや複数プロバイダーを組み合わせた構成を使用するには、完全なリファレンスとして Configuration を参照してください。

✅ セットアップの確認

インストールと認証を済ませた後、すべてのエージェントが設定済みで応答することを確認してください:

opencode

次に以下を実行します:

ping all agents

設定済みのすべてのエージェントがオンラインで準備完了であることの確認画面。

応答しないエージェントがある場合は、プロバイダーの認証と設定ファイルを確認してください。

---

🏛️ パンテオン（神々）の紹介

01. Orchestrator: 秩序の化身

複雑性の虚無から鍛え上げられし者。	Orchestrator は、最初のコードベースが自らの複雑さによって崩壊したときに生まれました。神も人も責任を取ろうとしない中、Orchestrator は虚無から現れ、混沌から秩序を鍛え上げました。あらゆるゴールに至る最適な道筋を、速度・品質・コストのバランスを取りながら見出します。チームを導き、タスクごとに適切な専門エージェントを呼び寄せ、最良の結果を得るために委譲を行います。
Role: Master delegator and strategic coordinator
Prompt: orchestrator.ts
Default Model: openai/gpt-5.6-terra (medium)
Recommended Models: openai/gpt-5.6-terra (medium) anthropic/claude-fable-5 anthropic/claude-opus-4-8
Model Guidance: 最も強力な計画・判断モデルを選んでください。Orchestrator はワークフローマネージャーです。作業を計画し、バックグラウンドの専門家をスケジュールし、結果を統合して成果を検証するため、単純なワーカーの処理量よりも、確実な指示遵守と高水準の技術的判断が必要です。

---

02. Explorer: 永遠の放浪者

知識を運ぶ風。	Explorer はプログラミングの黎明期より、数百万ものコードベースの回廊を渡り歩いてきた不死の放浪者です。永遠の好奇心という呪いを背負い、あらゆるファイルが知られ、あらゆるパターンが理解され、あらゆる秘密が暴かれるまで休むことを許されません。伝説では、インターネット全体をひと鼓動の間に検索し尽くしたと言われています。Explorer は知識を運ぶ風であり、すべてを見る眼であり、決して眠らない精霊です。
Role: Codebase reconnaissance
Prompt: explorer.ts
Default Model: openai/gpt-5.6-luna
Recommended Models: openai/gpt-5.3-codex cerebras/zai-glm-4.7 fireworks-ai/accounts/fireworks/routers/kimi-k2p6-turbo
Model Guidance: 高速・低コストなモデルを選びましょう。Explorer は広範な調査を担うため、通常は最強の推論モデルを使うよりも速度と効率の方が重要です。

---

03. Oracle: 道の守護者

分岐点に佇む声。	Oracle はあらゆるアーキテクチャ上の決断の分岐点に立っています。あらゆる道を歩み、あらゆる目的地を見届け、行く手に潜むあらゆる罠を知り尽くしています。大規模リファクタリングの瀬戸際に立たされたとき、どの道が破滅へ続き、どの道が栄光へと続くかをささやいてくれる存在です。Oracle はあなたの代わりに選択するのではなく、賢明な選択ができるように道を照らしてくれます。
Role: Strategic advisor and debugger of last resort
Prompt: oracle.ts
Default Model: openai/gpt-5.6-sol (high)
Recommended Models: openai/gpt-5.6-sol (xhigh) anthropic/claude-fable-5 anthropic/claude-opus-4-8 (xhigh)
Model Guidance: アーキテクチャ設計、難しいデバッグ、トレードオフ判断、コードレビューには、最も強力な高推論モデルを選びましょう。

---

04. Council: 知性の合唱

[!NOTE] なぜ Orchestrator は Council をもっと頻繁に自動呼び出ししないのか？ これは意図的な設計です。Council は複数のモデルを同時に動かすため、システム内で最もコストの高い経路となることが多く、自動委譲は厳しく制限されています。実際の運用では、Council は必要なときに手動で呼び出すことを想定しています。例: @council compare these two architectures。

多くの知性、ひとつの結論。	Council は単独の存在ではなく、1 つの回答では不十分なときに召喚される知性の合議室です。あなたの質問を複数のモデルへ並列に送り、それらの相反する判断を集め、Council エージェント自身が最も優れた発想を凝縮して 1 つの結論へとまとめ上げます。単独のエージェントが見落としかねない道筋を、Council は可能性そのものを多角的に検証することで発見します。
Role: Multi-LLM consensus and synthesis
Prompt: council.ts
Guide: docs/council.md
Default Setup: Config-driven - 評議員（councillors）は council.presets から、Council エージェント自身のモデルは通常の council エージェント設定から決定されます
Recommended Setup: 強力な Council モデル + 複数のプロバイダーにまたがる多様な評議員
Model Guidance: Council エージェントには強力な統合（synthesis）モデルを、評議員には多様なモデルを使用してください。Council の価値は異なるモデルの視点を比較する点にあり、どこも最強モデル 1 つで固めることではありません。

---

05. Librarian: 知識の織り手

理解を編み上げる者。	Librarian は、ひとつの知性だけではあらゆる知識を抱えきれないと人類が悟ったときに鍛え上げられました。バラバラに散らばった情報の糸を、ひとつの理解のタペストリーへと織り上げる存在です。人類の知の無限の書庫を巡り、あらゆる片隅から洞察を集め、単なる事実を超えた回答へと束ねます。彼らが返すのは情報ではなく、理解そのものです。
Role: External knowledge retrieval
Prompt: librarian.ts
Default Model: openai/gpt-5.6-luna
Recommended Models: openai/gpt-5.3-codex cerebras/zai-glm-4.7 fireworks-ai/accounts/fireworks/routers/kimi-k2p6-turbo
Model Guidance: 高速・低コストなモデルを選びましょう。Librarian は調査やドキュメント参照を担うため、通常は最強の推論モデルを使うよりも速度と効率の方が重要です。

---

06. Designer: 美の守護者

美は不可欠なもの。	Designer は、美が重要であることを忘れがちな世界において、それを守り続ける不死の守護者です。これまでに無数のインターフェースが現れては消えるのを見届け、どれが人々の記憶に残り、どれが忘れ去られたかを知っています。すべてのピクセルに目的を、すべてのアニメーションに物語を、すべてのインタラクションに喜びを宿す--その神聖な責務を担います。美は選択肢ではなく、不可欠なものです。
Role: UI/UX implementation and visual excellence
Prompt: designer.ts
Default Model: openai/gpt-5.6-luna
Recommended Models: google/gemini-3.5-flash moonshotai/kimi-k2.7-code
Model Guidance: UI/UX の判断、フロントエンド実装、ビジュアル仕上げに強いモデルを選びましょう。

---

07. Fixer: 最後の建造者

構想と現実を結ぶ最後の一歩。	Fixer は、かつてデジタル世界の礎を築き上げた建造者の系譜の最後のひとりです。計画と議論の時代が始まってもなお、彼らだけは残りました--実際に作る者として。思考をモノへと変え、仕様を実装へと転換する古の知恵を継承しています。Fixer は、構想と現実の間にある最後の一歩です。
Role: Fast implementation specialist
Prompt: fixer.ts
Default Model: openai/gpt-5.6-luna (medium)
Recommended Models: openai/gpt-5.6-luna (medium) anthropic/claude-sonnet-4-6
Model Guidance: スコープが明確な実装作業には、信頼性の高いコーディングモデルを選びましょう。Fixer は Orchestrator から具体的な計画や限定された指示を受け取るため、効率的な実行タスクや素直なコード変更に適しています。

---

任意のエージェント

Observer: 沈黙の証人

[!NOTE] なぜ別エージェントとして用意されているのか？ Orchestrator のモデルがマルチモーダルでない場合、画像、スクリーンショット、その他のビジュアルファイルを扱うために Observer を有効にしてください。Observer はデフォルトでは無効ですが、メインの推論モデルを変更せずに Orchestrator に専用のマルチモーダルリーダーを提供できます。設定で disabled_agents: [] と observer モデルを指定してください。同梱の opencode-go インストールプリセットでは、その Orchestrator がマルチモーダルでないため、これを自動的に行います。image_routing を省略すると既存の条件付き Observer 動作が維持されます。"auto" は Observer を有効にした場合のみ設定し、画像添付を常に Orchestrator に渡すには "direct" を設定してください。

他者には読めぬものを読む眼。	**読み取り専用のビジュアル解析** - 画像、スクリーンショット、PDF、図解を解釈します。ファイルの生バイトをメインのコンテキストウィンドウに読み込ませることなく、構造化された観察結果をオーケストレーターに返します。 - 画像、スクリーンショット、図解 → `read` ツール（ネイティブな画像サポート） - PDF やバイナリドキュメント → `read` ツール（テキスト＋構造抽出） - **デフォルトでは無効** - `"disabled_agents": []` を設定し、ビジョン対応モデルを構成することで有効化できます。`--preset=opencode-go` でインストールすると `opencode-go/mimo-v2.5` で有効になります。有効時、画像添付はデフォルトで Observer にルーティングされます。`"image_routing": "direct"` を設定すると Orchestrator に渡し続けます。
Prompt: observer.ts
Default Model: openai/gpt-5.6-luna - 有効化するにはビジョン対応モデルを設定してください
Model Guidance: スクリーンショット、画像、PDF、その他ビジュアルファイルをエージェントに読ませたい場合は、ビジョン対応モデルを選んでください。

---

🧩 スキル

スキルは、意思決定・ワークフロー・ツール使用を導くためにエージェントのシステムプロンプトへ注入される、プロンプトベースの指示です。実行中のサーバーである MCP とは異なり、スキルはプロセスを起動しません。必要に応じてエージェントが有効化する、目的に特化したプレイブックです。インストーラーは 8 個のスキルを同梱し、プラグインの自動更新時に更新します。ローカルでのカスタマイズは維持されます。

スキル	目的	デフォルトのエージェント	呼び出し方
codemap	エージェントが全体を再読せずにコードベースを理解するための階層的リポジトリマップ	orchestrator	run codemap
deepwork	レビューゲートを備えた、大規模・高リスク・複数フェーズのコーディングセッション用の構造化ワークフロー	orchestrator	/deepwork <task>
verification-planning	自明でない変更の前に、プロジェクト固有の証拠経路を計画	orchestrator	自明でない作業の前に自動実行
simplify	可読性と保守性のための、振る舞いを変えない簡素化	oracle	簡素化を依頼するか、レビュー中に使用
worktrees	リスクのある作業や並列作業のための、安全で隔離されたコーディングレーンとしての Git worktree	orchestrator	work in a worktree
clonedeps	エージェントがライブラリ内部を調査できるよう、依存関係のソースをローカルにクローン	orchestrator	clone dependencies
reflect	繰り返すワークフローの摩擦を、再利用可能なスキル・エージェント・設定へ変換	orchestrator	/reflect
oh-my-opencode-slim	プラグイン設定自体を安全に構成・改善	orchestrator	セットアップの調整を依頼

スキルの割り当ては権限付与です。エージェントが有効化できるのは、割り当てられたスキルだけです。~/.config/opencode/oh-my-opencode-slim.json のエージェントごとの skills 配列で設定します。明示的なリスト、すべてを許可する "*"、または 1 つを拒否する "!skill-name" を使えます。

詳細は Skills、イラスト付きの概要は ohmyopencodeslim.com/skills をご覧ください。

---

🖥️ Companion

任意の Companion は、ライブのエージェント活動を表示するフローティングデスクトップステータスウィンドウです。現在のセッション状態と稼働中のエージェントを表示するため、バックグラウンド作業を一目で追いやすくなります。

左下のビジュアル Companion。

対話式インストールでは、インストーラーが Companion を有効にするか尋ね、デフォルトは no です。自動化では明示的に有効化できます:

bunx oh-my-opencode-slim@latest install --companion=yes

設定、位置、サイズ、インストール詳細は Companion を参照してください。

---

📚 ドキュメント

このセクションは地図として使ってください。まずインストールから始め、必要に応じて機能、設定、またはプリセット例へ移動できます。

✨ 機能とワークフロー

Doc	内容
Council	複数のモデルを並列実行し、@council で 1 つの回答に統合します
Custom Agents	カスタムプロンプト、モデル、MCP アクセス、Orchestrator の委譲ルールを備えた独自の専門エージェントを定義します
ACP Agents	Claude Code ACP や Gemini ACP などの外部 ACP 互換エージェントを委譲可能なサブエージェントとして接続します
Multiplexer Integration	エージェントの動作を Tmux、Zellij、Herdr、cmux、や kitty のペインでライブ表示します
Codemap	階層的なコードマップを生成し、大規模コードベースを迅速に理解します
Clonedeps	選択した依存関係のソースを ignore 済みのローカルワークスペースにクローンし、調査できるようにします
Worktrees	.slim/worktrees/ lane を使い、隔離された並列または高リスクなコーディング作業を行います
Preset Switching	/preset で実行時にエージェントモデルのプリセットを切り替えます
Interview	ブラウザベースの Q&A フローで、ざっくりとしたアイデアを構造化された Markdown 仕様に変換します
Companion	解析、ヘルプ、型情報のためのフローティングウィンドウ companion

⚙️ 設定 & リファレンス

Doc	内容
Installation Guide	プラグインのインストール、CLI フラグの使用、設定のリセット、セットアップのトラブルシューティング
Configuration	設定ファイルの配置場所、JSONC サポート、プロンプトの上書き、全オプションのリファレンス
Project Customization	リポジトリ固有のカスタムエージェント、プロンプト上書き、エージェントごとのスキル、および優先順位
Background Orchestration	ネイティブのバックグラウンドサブエージェントを中心にした、スケジューラー優先の Orchestrator モデル
Maintainer Guide	Issue のトリアージルール、ラベルの意味、サポートの振り分け、リポジトリ運用ワークフロー
Skills	simplify、codemap、clonedeps、deepwork、verification-planning、reflect、worktrees、oh-my-opencode-slim などの同梱スキル
MCPs	websearch、context7、gh_grep、およびエージェントごとの MCP 権限の仕組み
Tools	webfetch、LSP ツール、コード検索、フォーマッターなどの組み込みツール機能

💡 プリセット

Doc	内容
Author's Preset	作者が日常的に使う混合プロバイダー構成
$30 Preset	月額約 $30 で運用できる、リーズナブルな混合プロバイダー構成
OpenCode Go Preset	インストーラーが生成する同梱の opencode-go プリセット

---

🏛️ コントリビューター

パンテオンに名を刻んだ建造者、デバッガー、執筆者、放浪者たち。

_{マージされたすべての貢献は、この世界に痕跡を残します。}

[](#contributors-)

Alvin 💻	alvinreal 💻	imw 💻	Adithya Kozham Burath Bijoy 💻	ReqX 💻	Abhideep Maity 💻
Ruben 💻	Gabriel Rodrigues 💻	John Michael Vincent Bambico 💻	Molt Founders 💻	Muen Yu 💻	NocturnesLK 💻
Riccardo Sallusti 💻	Yan Li 💻	Hoàng Văn Anh Nghĩa 💻	Jacob Myers 💻	Kassie Povinelli 💻	KyleHilliard 💻
j5hjun 💻	marcFernandez 💻	mister-test 💻	n24q02m 💻	oribi 💻	pelidan 💻
xLillium 💻	⁢4.435km/s 💻	Drin 💻	Hakim Zulkufli 💻	Simon Klakegg 💻	Kiwi 💻
Raxxoor 💻	nyanyani 💻	nettee 💻	Link 💻	Bartosz Łaszewski 💻	huilang021x 💻
Dusan Kovacevic 💻	jwcrystal 💻	Nguyen Canh Toan 💻	Thomas Dyar 💻	zero 💻	Denis Balan 💻
Gustavo Caiano 💻	Thomas Mulder 💻	魔王少年(maou shonen) 💻	Jelasin 💻	Hannes 💻	mooozfxs 💻
Luke Hines 💻	m.seomoon 💻	Yolo 💻	XinXing 💻	Ikko Eltociear Ashimine 💻	GWANWOO KIM 💻
Omer Faruk Oruc 💻	Omar Mohamed Khallaf 💻	Knowingthesea_Qesire 💻	FENG Hao 💻	Matheus Nogueira Silveira 💻	sktr 💻
Insomnia 💻	Andres Castañeda 💻	Zaradacht Taifour (Zack) 💻	fslse 💻	萧瑟 💻	Zhi 💻
lilili 💻	Mike Henke 💻	Vinay Pandya 💻	Shank 💻	Robin Gutzen 💻	Yash 💻
Liu Jiajun 💻	Ulises Millán 💻	HighColdHC 💻	Stephan Schielke 💻

---

📄 ライセンス

MIT

---