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標準への対応に苦労することが多く、汎用的なコードが生成されたり、トークンを大量に消費する反復的なプロンプトが必要になったりします。本プロジェクトは、AIエージェントが必要に応じて読み込めるポータブルでバージョン管理されたエンジニアリングルールレイヤーを提供し、トークンの無駄を省き、異なるAIツール間での一貫性を確保します。

仕組み

「プロンプトの欠落」を防ぎトークンを節約するために、階層的な読み込みシステムを採用しています。すべてのルールをすべてのプロンプトに注入するのではなく、ルーターテーブル (AGENTS.md) $\rightarrow$ カテゴリインデックス (_INDEX.md) $\rightarrow$ 特定のスキル (SKILL.md) という解決パスに従います。AIは、編集中のファイルや現在のタスクに一致するルールのみを読み込みます。

このシステムは、配布用のCLI (ags) と、実行時の強制適用を行うオプションのMCPサーバーを通じて管理され、エージェントがセッション中に必要なスキルを確実に呼び出せるようにします。

対象ユーザー

AIコーディングエージェント（Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Gemini、Windsurfなど）を使用し、チーム全体でSDLCワークフローとコーディング標準を同期させたいソフトウェアエンジニアリングチーム。

ハイライト

• マルチエージェント対応: Cursor、Claude、Copilot、Gemini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: 最適化されたスキルは平均約500トークンで、従来のプロンプトエンジニアリングと比較して最大85%のトークン削減を実現します。
• 広範なライブラリ: 20以上のフレームワーク（Flutter、React、Go、Python、NestJSなど）にわたる約300のすぐに使えるスキルが含まれています。
• SDLCワークフローの基盤: ブレインストーミングや計画からセキュリティテストや検証まで、エージェントが従うべきネイティブなライフサイクルを提供します。
• ゼロトラストアーキテクチャ: 階層的な解決システムを実装し、AIの混乱やプロンプトの欠落を防ぎます。