suboss87/FDEOps

FDEOps とは？

FDEOps は Node‑JS コマンドラインツールキットで、前方展開エンジニア（プロジェクトが進行中に顧客と直接協力し、要件、アーキテクチャ、コードを反復するエンジニア）向けの 「タスクスキル」 のコレクションをパッケージ化しています。このパッケージには AI モデル自体は含まれていません。代わりに、既存の AI コーディングアシスタント（ChatGPT スタイルのエージェントなど）から呼び出されることを意図しており、エージェントに、ディスカバリー、スコーピング、設計オプション、ビルド、デバッグ、レビュー、リリース、ハンドオフなどの一般的なエンジニアリング活動のための構造化されたステップバイステップの指示を提供します。

仕組み

インストール – npx skills add suboss87/fdeops --skill <name> は、単一のスキル（例：build）またはコーディネータースキル fde をユーザーの AI コーディング環境に追加します。このツールは Node 18+ と Git で動作します。CLI 自体はネットワーク呼び出しを行いません。
顧客記録 – プロジェクトが進行中の場合、FDEOps はローカルの Markdown フォルダー（~/fde‑engagements/<customer>/.fde/）を作成し、決定事項、証拠、次のステップを保存します。コーディネーター（fde）はこの記録を読み取り、個別の AI セッション間でコンテキストを維持します。
タスクスキル – 35 の小さな自己完結型の「スキル」（例：discover、options、build、debug）があります。各スキルは、必要な入力（会議メモ、コードリポジトリ、テスト計画など）を認識し、AI エージェントがエンジニアに提示したり、コードに直接適用したりできる簡潔で実行可能な出力を返します。
コーディネーター（fde） – fde スキルは、現在の状況に基づいて適切なタスクスキルを自動的に選択し、戦略 → アーキテクチャ → エンジニアリングのワークフローを調整できます。
内部にモデルなし – すべての AI 呼び出しはユーザー自身の LLM プロバイダーに委任されます。これにより、データはローカルに保たれ、規制対象のチームは承認されたモデルを使用できます。

誰が使うべきか？

前方展開エンジニア、コンサルタント、デリバリーチーム。曖昧な顧客要求を具体的でリリース可能なコードに変換するための、再現可能で文書化されたプロセスが必要な場合。
すでに AI コーディングアシスタントを採用しており、エンジニアが CLI コマンドを覚えなくてもアシスタントが呼び出せる実証済みのプロンプト/ステップのライブラリを望むチーム。
顧客データをオンプレミスに保持する必要がある組織。CLI は外部サービスに一切連絡しません。

すぐに使える機能

カテゴリ	サンプルスキル	機能
戦略	`discover`、`who-decides`、`scope`	ブリーフを問題ステートメント、成功指標に変換し、意思決定者を特定します。
アーキテクチャ	`options`、`plan`、`integrate`	既存システムを調査し、設計の代替案をリストアップし、テストする小さなスライスをドラフトします。
エンジニアリング	`build`、`debug`、`review`、`ship`、`handoff`	実装手順を生成し、ローカル検証を実行し、レビューサマリーを生成し、ハンドオフランブックを作成します。
調整	`fde`（コーディネーター）、`dashboard`、`debrief`、`switch‑clients`	ローカル顧客記録を維持し、次のアクションの読み取り専用の「フィールドブック」を表示し、顧客間でコンテキストを切り替えます。

クイックスタート例

# コーディネータースキルを AI エージェントに追加
npx skills add suboss87/fdeops --skill fde

# AI アシスタントとのチャットで
@fde this is client01. Their support team reads incoming requests, checks internal docs, then assigns each request to another team. Help me prepare for the first meeting. Here is the brief: …

アシスタントは適切なディスカバリーとスコーピングスキルを実行し、ローカル記録を更新し、すぐに使える会議アジェンダを返します。

制限と考慮事項

プロンプトライブラリのみ – FDEOps 自体はコード生成を実行しません。外部 LLM の作業を構造化します。
ローカルのみのデータ – すべての記録は開発者のマシン上のプレーンな Markdown ファイルです。バックアップとアクセス制御を管理する必要があります。
Node と Git が必要 – CLI は最新の Node ランタイムとターゲットコードベースの Git チェックアウトに依存します。

詳細情報

ドキュメント – docs/README.md、USAGE.md、skills-reference.md
デモ – npx fdeops demo は架空の会議をフィールドブックに変換したものを表示します。
例 – examples/ にはエンドツーエンドのウォークスルーが含まれています。
コミュニティ – GitHub の Issues と Discussions で、機能リクエストや実際のユースケースを共有できます。

TL;DR

FDEOps は CLI ベースのスキルカタログであり、AI 拡張エンジニアが、問題の理解からコードのリリースまで、規律ある顧客中心のワークフローを実行し、すべてのプロジェクトデータをローカルに保ち、チームの管理下に置くのに役立ちます。