dzhng/skills
Reusable AI agent skills for software factories: explore ideas, write specs, implement, review, and run autonomous research. Works with Claude Code, Codex, and other skill-compatible agents.
概要
Skills は、再利用可能でドメインに依存しない エージェントスキル の個人ライブラリです。多くのAIコーディングアシスタント(Claude Code、Codex、Cursor、Duetなど)にプラグインとして組み込むことができます。各スキルは、ワークフローの単一の断片(未知の要件の探索、仕様書の作成、自動調査の実行、コードレビュー、視覚デザインのチェックなど)を記述する、小さく自己完結型のフォルダです。このリポジトリには、定義、ドキュメント、および選択したハーネスのスキルディレクトリにコレクションをインストールできる小さなCLIが含まれています。
重要性
現代のAI駆動型開発は、単一タスクのプロンプトから、結果が信頼できるものになるまで目標を反復する自律エージェントである ソフトウェアファクトリ へと移行しています。これを可能にするには、エージェントが呼び出し、検証し、連鎖させることができる、明確に定義された構成可能なアクションのセットが必要です。このリポジトリはまさにそれを提供します。大規模な機能を独立して検証可能なスライスに分割し、ライブ仕様を維持し、エージェントが行うすべての決定を監査する、厳選された「ビルディングブロック」スキルセットです。これらのスキルを再利用することで、以下のことが可能になります:
- プロジェクトごとに必要なカスタムプロンプトの量を削減する。
- 各ステップ(探索、仕様作成、実装、レビュー)が再現可能かつ監査可能であることを保証する。
- 同じライブラリを多くの異なるAIコーディング環境にプラグインする。
はじめ方
- コレクションのインストール – npmレジストリ経由:
またはローカルクローンから:npx skills add dzhng/skillsnpm run install-skills # ~/.agents/skills にインストールし、~/.claude/skills にリンクしますnpm run install-skills -- ../my-appを使用して特定のレポジトリをターゲットにできます。 - スキルの選択 –
npm run list-skillsを実行して、カテゴリ(エンジニアリング、ビジュアル、オーサリング、グラフィックス)と名前を確認します。 - 呼び出し – ほとんどのハーネスはスラッシュコマンドを公開しています(例:
/explore-unknownsや/implement-spec)。スキルは対話的に質問を行い、アーティファクトを生成し、specs/フォルダの下にファイルを作成します。 - 連鎖 – 一般的なエンドツーエンドのフローは以下の通りです:
/explore-unknowns→ 問題をマッピングする。/write-spec→ マップを検証可能な仕様に変換する。/goal /implement-spec specs/<feature>→ エージェントに無人で機能を構築させる。/review(または/audit-choices) → 決定の台帳を取得し、ループを閉じる。
内容
| カテゴリ | スキルの例 | 機能 |
|---|---|---|
| エンジニアリング | explore-unknowns |
インタビューを行い、既知、未知、仮定、リスクの4象限マップを作成します。 |
write-spec |
機能を明確なAPI境界を持つ独立したテスト可能なスライスに分割します。 | |
implement-spec |
ゴールモードのハーネスを使用して、各スライスを構築するようにエージェントを駆動します。 | |
auto-research |
高速な実験を実行し、メトリクスを評価し、パラメータ効果マップを返します。 | |
code-review, audit-choices |
差分とAIが行ったすべての決定の背後にある根拠を監査します。 | |
| ビジュアルレビュー | compare-screenshots |
スクリーンショットをベースラインと比較して差分を取り、視覚的な回帰をフラグ立てするスクリプトを生成します。 |
| オーサリング | write-skills |
新しいスキル定義の作成や編集を支援します。 |
| グラフィックス | renderer |
WebGPU/TypeGPU を使用したGPUレンダリングのアーキテクチャガイドラインを提供します。 |
対象ユーザー
- 開発者:プロンプト駆動型アクションの既製カタログを求めるAI支援ツール構築者。
- チームリーダー:AIエージェントがどのように作業を計画、実装、監査するかを標準化したい方。
- 研究者:自律的なコーディングループを実験し、再現可能なスキル定義を必要とする方。
ライセンス
MIT – 無料で使用、変更、再配布が可能。
上記の情報はすべて、リポジトリの README から直接引用しています。
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