Leon-Drq/openagentskill

解決する課題

OpenAgentSkill は、AIエージェントが再利用可能な「エージェントスキル」（サードパーティのコードやツール）を安全かつ効果的に検索、評価、インストールするための意思決定レイヤーを提供します。これは、エージェントが特定のタスクを実行しようとする際に、人気があるだけで不適切またはリスクのあるサードパーティリポジトリを盲目的にインストールしてしまうという問題を解決します。

仕組み

このプロジェクトは、タスクからスキルを解決するリゾルバーを実装しています。エージェントがタスクを提供すると、システムは候補となるスキルを検索し、タスクへの適合性、信頼スコア（メンテナンス状況、ライセンス、リスクシグナルを統合）、および実際の実行結果に基づいてランク付けします。その後、推奨スキル、代替案、およびエージェントがサンドボックス内で実行するための安定したインストールレシートを提供します。

対象ユーザー

• AIエージェント開発者: 外部ツールを通じて機能を拡張する必要があるエージェント（Codex、Claude Code、Cursorなど）を構築している開発者。
• スキル作成者: 再利用可能なエージェントツールを作成しており、標準的なページ、信頼バッジ、および適切なユーザーにリーチする方法を求めている開発者。

ハイライト

• タスク・ツー・スキル・リゾルバー: 自然言語のタスクを、具体的でレビュー済みのインストール計画に変換するAPIおよびCLI。
• 信頼スコア v5: リポジトリの証拠とエージェントの実行結果フィードバックを使用して、リスクと品質をシグナル化するランキングシステム。
• エージェント統合キット: 人気のあるAIコーディングエージェントにリゾルバーを統合するためのすぐに使えるテンプレート。
• 機械可読インターフェース: JSON、OpenAPI、llms.txt を通じてデータを提供し、エージェントによるシームレスな利用を実現。
• アウトカムループ: エージェントがスキルのインストールと実行が成功したか失敗したかを報告できるようにし、将来の推奨精度を向上させる。