wshobson/agents

解決する課題

このプロジェクトは、複数のAIコーディングアシスタントで使用できる、プラグイン、エージェント、スキル、コマンドを含む、プロダクション環境対応のエージェント構築ブロックのマーケットプレイスを提供します。これにより、異なるツールごとに設定を書き直す必要がなくなり、エージェントワークフローの単一の信頼できる情報源（single source of truth）が可能になります。

仕組み

このシステムは、単一のMarkdownソースを使用して、5つの異なるAIハーネス（Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Gemini CLI, GitHub Copilot）向けにネイティブなアーティファクトを生成します。各プラグインは分離されており、コンポーザブル（構成可能）です。つまり、リソースを節約するために、インストールされたプラグインのコンポーネントのみがAIのコンテキストにロードされます。

また、階層型モデル戦略を採用しており、長期的な自律タスクから迅速な運用業務まで、作業の複雑さに応じて異なるLLM（Opus, Sonnet, Haikuなど）をタスクに割り当てます。

対象者

各ツールに対して手動で設定を行うことなく、ドメインエキスパートエージェント（例：アーキテクチャ、セキュリティ、ML）や専門的なスキルの構築済みライブラリにアクセスしたい、エージェント型AIコーディングアシスタントを使用している開発者およびチーム。

ハイライト

• マルチハーネス対応: Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Gemini CLI, GitHub Copilot とのネイティブな統合。
• 広範なライブラリ: 94個のプラグイン、203個のエージェント、175個のスキル、109個のコマンドを含む。
• 品質評価: 静的解析、LLMジャッジ、モンテカルロ・シミュレーションを使用してプラグインの品質を認定する3層フレームワーク（plugin-eval）。
• 階層型モデル戦略: タスクを最も適切なモデルティアにマッピングすることで、コストとパフォーマンスを最適化。
• 外部メモリ: サポートされているハーネス全体で外部メモリ機能を提供するための Pensyve との統合。