HoangNguyen0403/agent-skills-standard

解決する課題

AIコーディングエージェントは、チーム固有のコーディング規則に対応しづらい場合があります。開発者は、ルールを多すぎるとトークンの浪費やAIの混乱を招く一方、少なすぎると汎用的なコードになってしまうというジレンマに直面します。チーム内で .cursorrules や同様のプロンプトファイルを手動で管理すると、バージョンのずれやスケーラビリティの問題が生じます。

動作方法

Agent Skills Standard は、エンジニアリングルールをモジュール化・バージョン管理可能な「スキル」として変換し、必要に応じて読み込む仕組みです。階層的な検索システムにより、トークン使用量を最小限に抑えます。

1. ルーター表（AGENTS.md）：コンパクトなエントリポイントで、AIに正しいカテゴリインデックスへ誘導します。
2. カテゴリインデックス（_INDEX.md）：現在のファイルやプロンプト内のキーワードと特定のスキルをマッチングするトリガー表です。
3. スキル（SKILL.md）：実際に適用されるエンジニアリングルールで、関連性がある場合にのみ読み込まれます。

本プロジェクトは、Cursor、Claude Code、GitHub Copilot などのツールにネイティブな形式でスキルを同期するための CLI を提供し、実行時における強制を可能にするオプションの MCP サーバーも備えています。これにより、コード編集前に必要なスキルを実際に呼び出すことが保証されます。

対象ユーザー

Cursor、Claude Code、Copilot、Gemini、Windsurf など、AIコーディングエージェントを使用するエンジニアリングチームで、コードベース全体に一貫性があり、ポータブルな SDLC 標準を適用したい方。

主な特徴

• マルチエージェント対応：Cursor、Claude、Copilot、Gemini、Windsurf、Trae、Kiro、Roo など、幅広いAIツール向けのネイティブアセットを生成します。
• トークン効率：階層的読み込みシステムにより、従来のプロンプトエンジニアリングと比較して最大85％のトークン消費削減が可能。
• 豊富なライブラリ：Flutter、React、NestJS、Go、Python など20以上のフレームワークに対応する280以上の即時利用可能なコーディング規則を含みます。
• SDLCワークフローの核：ブレインストーミングや計画からセキュリティテスト、検証まで、エージェントが従うネイティブなライフサイクルを提供します。
• 実行時強制：MCP サーバーにより、エージェントがツールコールでスキルを読み込むことが可能になり、エージェントがインデックスファイルを読み忘れるというギャップを埋めます。