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

  1. コレクションのインストール – npmレジストリ経由:
    npx skills add dzhng/skills
    
    またはローカルクローンから:
    npm 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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:
    1. /explore-unknowns → 問題をマッピングする。
    2. /write-spec → マップを検証可能な仕様に変換する。
    3. /goal /implement-spec specs/<feature> → エージェントに無人で機能を構築させる。
    4. /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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