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解決する課題

Agentic Awesome Skills (AAS) は、AIコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）が、プロジェクトに対して専門的な「スキル」（プレイブック/指示）を探索、選択、適用するための構造化された方法を提供します。これにより、エージェントによる場当たり的な選択を、再現可能でレビュー可能、かつ検証済みの状態へと変換し、目的に合わない不透明な一回限りの指示インストールを防ぎます。

仕組み

• エージェント優先の選択: ローカルのModel Context Protocol (MCP) サーバーを使用することで、プロジェクトをクラウドサービスにアップロードすることなく、エージェントは2,000近いスキルの完全なローカルカタログを検索・検査できます。
• スタックの構成: エージェントは特定のスキルIDを選択し、compose_stack ツールを使用してメモリ内で選択内容を検証します。
• 永続的なアーティファクト: 選択内容は aas-stack.json マニフェストと、オプションの aas-selection-evidence.json トレースとして保存され、なぜ特定のスキルが選択されたかの記録を作成します。
• 検証とプランニング: CLIツールにより、ターゲットプロジェクトに変更を加える前に、ユーザーが提案を検証し、不変のプランを生成できます。
• レビュー環境: ブラウザローカルのWorkbenchにより、ユーザーはファイルシステムにアクセスすることなく、スタックとプランのアーティファクトをレビューできます。

対象ユーザー

開発、セキュリティ、テスト、DevOpsのワークフロー全体にわたって、エージェントの動作をガイドするための、厳選されたプロフェッショナルグレードの指示ライブラリを求める、AIコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Codex CLI、Gemini CLIなど）の利用者。

ハイライト

• 膨大なカタログ: Webアプリ構築、セキュリティエンジニアリング、データ分析、AI製品評価などのドメインをカバーする1,988以上のスキル。
• ローカルコントロール: プライバシーを維持するため、すべてのカタログ検索と検査はローカルで行われます。
• Human-in-the-loop: 実行前にスタックとプランの承認を必要とするため、エージェントによる管理されていない変更を防ぎます。
• 柔軟な配布: GitHub CLIを介した、フルライブラリのインストール、専門的なドメイン特化型プラグイン、および単一スキルのインストールをサポートしています。
• 幅広いツール互換性: Antigravity、Kiro、OpenCodeを含む幅広いAI IDEおよびCLIをネイティブサポートしています。