yaojingang/yao-meta-skill

YAO = Yielding AI Outcomes. A rigorous engineering, evaluation, governance, and portability system for reusable agent skills.

What it solves

yao-meta-skill は、プロンプトセットや文字起こし、ランブックといった散在した繰り返し作業フローを、ガバナンスされた再利用可能な AI エージェントスキルへと変換するシステムです。単なるプロンプトエンジニアリングを超えて、AI スキルをソフトウェア資産として扱い、作成・コンパイル・評価・リリースガバナンスという正式なライフサイクルを要求します。

How it works

本プロジェクトは「Skill OS」アーキテクチャを実装し、構造化パイプラインで生データを処理します。

  1. Intent Modeling：ファイルを生成する前に、ジョブ、出力、除外項目、基準を明確化します。
  2. Skill IR (Intermediate Representation)：スキルのプラットフォームに依存しないセマンティック契約を作成し、意図と特定 AI プラットフォームを分離します。
  3. Compilation：ターゲットコンパイラとアダプタを使用し、OpenAI、Claude、VS Code ワークフローなど複数プラットフォーム向けにスキルを生成します。
  4. Evaluation："Output Eval Lab" がトリガーチェック、出力アサーション、ベンチマーク再現性テストを実行し、スキル品質の証拠を作ります。
  5. Governance："Review Studio" がゲートとして機能し、証拠・信頼シグナル・ランタイム権限プローブを組み合わせてスキルのリリース可否を判断します。
  6. SkillOps：メタデータのみのテレメトリを用いたフィードバックループで、採用ドリフトを追跡し次回イテレーションの適応を提案します。

Who it’s for

  • AI エージェント開発者：異なる LLM プロバイダー間で動作するポータブルで高品質なスキルを構築したい方。
  • チームリーダー：個人プロンプトを明確な境界とレビューゲートを持つチーム資産へ昇格させたいユーザー。
  • エンタープライズオペレーター：証拠に基づく厳格なリリースガバナンスとランタイム権限監査が必要な方。

Highlights

  • プラットフォーム中立性：Skill IR を使用して、複数の AI ターゲット向けに同一スキルをコンパイル。
  • 証拠ベースのリリース："感覚" テストを正式な証拠台帳とブラインド A/B レビューパックに置き換え。
  • 包括的ツールチェーン：ゲートキーピング用 Review Studio、アサーション用 Eval Lab、保守用 SkillOps ループを含む。
  • 言語サポート：バイリンガル解釈レポートとローカライズドドキュメントを提供。