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何を解決するか

AIコーディングエージェント（Cursor、Claude Code、Codexなど）が確立されたソフトウェアエンジニアリングの原則に従うことを保証するための、すぐに使えるルールセットと「スキル」のライブラリを提供します。単にエージェントに「Clean Codeに従え」と言うのではなく、このプロジェクトは、リファクタリングや開発中にエージェントが不適切なアーキテクチャの決定を下したり、業界標準のデザインパターンを無視したりすることを防ぐための、具体的で凝縮された指示を提供します。

仕組み

このプロジェクトは、古典的なソフトウェアエンジニアリングの書籍（例：Clean Code、Domain-Driven Design、Refactoring）から核心的な原則を、ツールに依存しないMarkdownファイルとして抽出しています。これらのルールは、詳細さとコンテキストウィンドウの制限とのバランスをとるために、3つのサイズで提供されます：

• Full: 完全なリファレンス版。
• Mini: ほとんどのタスクに推奨されるバージョン。
• Nano: コンテキスト予算が非常に厳しい場合のコンパクトなバージョン。

ユーザーは、CLIツール（npx skills）を使用してこれらのルールを「スキル」としてインストールするか、AGENTS.mdやCLAUDE.mdのようなプロジェクト固有の指示ファイルに手動で追加することができます。

対象者

AIコーディングアシスタントを使用している開発者で、エージェントのデフォルト（かつ、時として一貫性のない）動作に頼るのではなく、実証済みのアーキテクチャパターンに基づいて、エージェントに高品質でメンテナンス性の高いコードを生成させたいと考えている方。

ハイライト

• 包括的なライブラリ: DDD、Clean Architecture、レガシーコードの取り扱い、データ集約型システムを含む幅広いドメインをカバーしています。
• コンテキストを考慮したサイズ設定: トークン使用量を最適化するために、異なるルールの密度（Full、Mini、Nano）を提供します。
• ツールに依存しない: Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilotを含む主要なAIエディタおよびエージェントと互換性があります。
• 実証的にテスト済み: 単に書籍名を挙げるだけの場合と比較して、具体的なルールを提供することがアーキテクチャの判断力を大幅に向上させることを示す検証実験が含まれています。