LilMGenius/paperthin

解決する問題

Paperthinは、「AIスラップ」（AIエージェントがプロジェクトを洗練させたり削除したりするのではなく、ボイラープレート、冗長なファイル、ノイズを継続的に追加する傾向）という問題に対処します。抑制と減算を優先する一連の低レベルのエージェント設計パターン（スキル）を提供し、成果物がクリーンで保守可能であり、「腐敗」（古い差分や重複したノイズ）から解放されることを保証します。

動作原理

Paperthinは、Claude Code、Cursor、CopilotなどのさまざまなAIエージェント全体にグローバルにインストールできるスキルのコレクションです。これらのスキルは、ユーザーまたはモデル自体によって呼び出されるように設計されています。これらのスキルは、コンテンツを追加するのではなく、ノイズを除去し、既存の作業を洗練させることに焦点を当てています。例えば、re0スキルは、ドリフトした成果物をパッチ適用するのではなく、クリーンなバージョンゼロに書き直します。また、ssotizeは、散在している事実を単一の信頼できる情報源に統合します。

対象ユーザー

高品質でスリムなリポジトリを維持し、AI生成の技術的負債や冗長性の蓄積を避けたい、AIエージェントの開発者およびユーザー向けです。

ハイライト

• 減算優先のアプローチ: すべてのスキルは、追加するのではなく、ノイズ、肥大化、または冗長性を除去するように設計されています。
• 広範なエージェント互換性: Claude Code、Codex、Cursor、Grok-Buildを含む幅広いエージェントで動作します。
• 多様なスキルセット: 書き換え（re0）、指示の検証（readchk）、計算努力のサイズ調整（modelchk）、敵対的プランニング（hate）、コンテキストフリー監査（shower）のためのツールを含みます。
• 反復学習: 「コイル」システム（re0-loop、re0-memo）を備え、コードベースを肥大化させることなく、プロジェクトの反復を通じて学習が複利的に蓄積されることを保証します。