win4r/MuseAI-Skills

muse.ai (Muse AI) skills and runtime snapshot: 68 skills, workflow guides, connector manifests. muse.ai 技能与运行环境文件；非官方存档 / Unofficial archive.

MuseAI-Skills – このリポジトリの実際の内容

概要 – Muse AI パーソナルアシスタントプラットフォーム（商用サービス：https://muse.ai）のスナップショットです。このリポジトリには以下が含まれます：

スキルのトリガー条件、呼び出し可能なツール、必要な権限、出力の検証方法を記述したMarkdown形式の「スキル」仕様書。
設定ファイル（home.yaml、skills.yaml）、ランタイムセル起動スクリプト、および少数のELFバイナリ（Git-LFSで保存されており、ソースビューには含まれません）。
製品全体のアーキテクチャ、コネクタマニフェスト、および静的解析レポートを説明するドキュメント。

これはMuse AIの完全なオープンソース実装ではなく、すぐに実行可能なインストーラーでもありません。コアエンジンはクローズドソースのLinux x86-64バイナリであり、参照のみを目的としており、このリポジトリのソースからビルドされるものではありません。

どのような場合に役立つか？

LLM駆動型エージェントの研究者：商用AIアシスタントがどのように「スキル」（モジュール化されたツール呼び出しワークフロー）を構造化しているかの具体的な例を知りたい場合。
独自のエージェントプラットフォームを構築する開発者：以下のリファレンスとして：
- スキルマニフェスト形式（SKILL.md + manifest.yaml + オプションの eval YAML）。
- タスクオーケストレーション（広範な調査、目標、忘却）とアーティファクト処理（ドキュメント、PDF、スプレッドシート）の分離方法。
- サードパーティコネクタ（Gmail、Google Calendar、Plaidなど）の権限スコープ設定。
セキュリティ監査人：リポジトリに含まれる権限モデルや静的解析レポートに関心がある場合。

リポジトリの主要な構成要素

パス	内容	重要性
`opt/hatch/skills/`	68個の独立したスキル定義（`SKILL.md`）とマニフェストファイル、評価シナリオ。	各機能（例：`travel-planning`、`gmail`、`plaid`）の正確なトリガー条件、入出力コントラクト、失敗時の処理を示します。
`home/hatch/config/`	`home.yaml`（エージェント全体の構成）と `skills.yaml`（有効なスキルリスト）。	プラットフォームがどのようにスキルを有効/無効にし、計算リソースを割り当てるかの全体像を提供します。
`opt/hatch/runtime-cell/`	「ランタイムセル」デーモンを起動/停止するシェルスクリプト、環境設定ファイル、および設定スニペット（`skill-scopes.conf`）。	Linuxホスト上でスキルを実行するランタイムオーケストレーション層を示します。
`PROJECT_ANALYSIS.md`	手動で作成された静的解析：アーキテクチャ図、欠落している部分、リスク評価、証拠インデックス。	何が存在し、何が欠落しているかを素早く監査したい場合に役立ちます。
`SHA256SUMS`	リポジトリに含まれる非バイナリファイルのチェックサム。	スナップショットが改ざんされていないことを検証できます。
`opt/hatch-image/`	イメージ用にパッケージ化されたELFバイナリ、npmパッケージ、その他のツール（Git-LFS経由で保存）。	実際の実行可能コンポーネントが存在することを示しますが、ここからソースビルドはできません。

「スキル」システムの仕組み（概要）

トリガー – ユーザーのリクエストが SKILL.md ファイルのトリガー記述と一致します（例：「ユーザーがフライト予約を求めたとき」）。
スコープチェック – ランタイムが関連する manifest.yaml を読み取り、必要なOAuthスコープやAPIキーが存在するかを確認します。
ツールオーケストレーション – スキルは、イメージにパッケージ化された1つ以上のコネクタCLI（例：duffel、gmail）を呼び出します。
結果の検証 – 各スキルにはアーティファクトテストセクションが含まれており、出力の検査方法（PDFレンダリングチェック、プレースホルダーのスキャンなど）が定義されています。
承認 – 検証に合格した場合、結果はユーザーの「アーティファクトライブラリ」に保存されます。合格しない場合は、失敗コントラクトが返されます。

欠落しているもの / 含まれていないもの

Muse AI推論エンジンのソースコード（巨大なELFバイナリ）。
デーモンを実際に起動するために必要な完全な ルートファイルシステム とランタイム依存関係。
OAuth認証情報 やユーザー固有のトークン – マニフェストには必要なスコープのみが記載されています。
自動テストやCIパイプライン – eval YAMLファイルは手動テスト用のデータに過ぎません。

読み取り専用のクイックスタート（バイナリなし）

# 大容量のLFSバイナリのダウンロードをスキップ
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://github.com/win4r/MuseAI-Skills.git
cd MuseAI-Skills
# スキル仕様を参照
ls opt/hatch/skills/gmail
cat opt/hatch/skills/gmail/SKILL.md

結論

MuseAI-Skillsは、商用AIアシスタントのモジュール化されたスキルセットのドキュメント重視のスナップショットです。本番環境レベルのLLMエージェントがどのようにツール呼び出しワークフロー、権限マニフェスト、アーティファクト検証を構造化しているかのリファレンスとして価値がありますが、Muse AI自体の実行可能なオープンソース実装を提供するものではありません。