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解決する問題

このプロジェクトは、AIエージェントが複雑な問題を推論する方法を構造的に改善します。エージェントが診断、意思決定、戦略、またはリスク評価を任されたときに、明確で再現可能な手順の必要性に対応し、曖昧またはガイドなしの応答を避けるのに役立ちます。

仕組み

カタログには、科学的方法、5つのなぜ、プレモーテムなどの事前定義された推論フレームワークである28の「エージェントスキル」が含まれています。これらのスキルは、Claude CodeやGitHub Copilotなどの互換性のあるツールにインストールできます。問題がある場合は、特定のスキルを直接呼び出すか、付属のthinking-model-routerを使用して、AIがタスクに最適なフレームワークを選択できるようにします。

対象読者

AIエージェントツールの開発者およびユーザー向けに設計されており、単純なプロンプトを超えて、AIの出力に厳密で論理的な思考パターンを強制したいと考えています。

ハイライト

• 診断、戦略、リスク管理をカバーする28の異なる推論フレームワークが含まれています。
• Claude Code、GitHub Copilot、Codex、Cursorと互換性があります。
• 特定の問題に対して最適な推論フレームワークを自動的に提案する「モデルルーター」を備えています。
• モジュール設計により、CLIまたは手動ファイルコピーを介して特定のスキルまたはライブラリ全体をインストールできます。
• パフォーマンスに関する透明なドキュメント。これらのスキルは構造化された手順を提供し、精度の向上を保証するものではないことに注意しています。