meodai/skill.color-expert

何を解決するか

このプロジェクトは、AIコーディングエージェントに色科学の専門知識を提供する包括的な知識ベースと「スキル」を提供し、エージェントを色科学の専門家に変える。色理論、色空間、およびデザインとコーディングにおける色の実用的応用に関する深い、正確で専門的な知識がAIエージェントに欠けているという問題を解決する。

仕組み

AIエージェントが読み込み・参照できるマルチレイヤー構造の知識ベースとして構成されている：

• 即時アクセス： 活性化時に読み込まれる SKILL.md ファイルには、色科学の「ベスト・ヒット」—重要な事実、ガイドライン、ツール推奨—が含まれている。

• 構造化された検索： references/INDEX.md ファイルがマスターリストとして機能し、特定のトピックをスキャンできるようにする。

• 詳細なリファレンス資料： 144のMarkdownファイルのコレクション。これらには、動画の字幕転写、記事要約、研究ノート、スクレイピングされたウェブサイトコンテンツ（約286,000語）が含まれる。

• 評価： 軽量な evals/ フォルダが、エージェントの応答が同じ高品質なデータに基づいていることを保証するためのトリガーとタスクプロンプトを提供する。

対象ユーザー

OKLCH/OKLABなどの色空間、パレット生成、アクセシビリティ（WCAG/APCA）、および歴史的な色科学に関するエキスパートレベルのアドバイスを必要とする開発者、デザイナー、AIエージェントユーザー。

特徴

• 大規模な知識ベース： 歴史的、現代的、実用的な技術をカバーする144のリファレンスファイルを含む。
• 多様なソース素材： YouTube動画の字幕、PDF変換、ウェブサイトスクレイピング、研究論文から得られたコンテンツ。
• ツールのキュレーション： 48のオンラインツールとさまざまな色ライブラリ（例：Culori、Color.js）をリストアップ。
• 詳細な理論： 19世紀の生理学的光学から、現代の知覚色空間、鳥類の四色視までをカバー。
• 主張のあるガイドライン： OKLCHをHSLよりも使うべき理由や、一般的な色調和ヒューリスティクスの落とし穴について、研究に基づいた具体的な意見を提供。