人の指名、AIの自動選択、アプリや別スキルからの呼び出しを区別し、スキルの起動ルールを設計・検証します。選択理由を追えるJSONの判定結果を返します。
- 明示指定と自動選択のルール分離
- 呼び出し元と連鎖の制限を検証したいとき
- 起動を見送る条件の確認
@rohitg00
Engineer | DevRel | GDE | CNCF, AAIF, Claude, Devin, PE Ambassador | Docker Captain | AWS CB | Ex - iii, Cloudera, Solo.io, Cerbos, Oracle, Reliance Jio
209 スキル11 リポジトリ 11万
人の指名、AIの自動選択、アプリや別スキルからの呼び出しを区別し、スキルの起動ルールを設計・検証します。選択理由を追えるJSONの判定結果を返します。
AI Engineering from Scratchを始める際に、目的の聞き取りと実力診断から開始地点を決め、継続して使う学習計画を作成します。
Orchardのデプロイ設定を記述するマニフェストをレビューし、結果に参照元のファイルパスを残すスキル。必要な証拠が欠けていれば作業を止めます。
agentmemory向けスキルの新規作成・改訂・レビューで、説明文や本文の構成、補助ファイルの配置、生成データの更新方法を共通の規則に整えます。
AIエージェントの操作や依頼内容、セッションの区切りを自動記録する仕組みを案内します。記録が残らない原因の確認や、何を記録するかの調整に使うスキルです。
現在の作業フォルダに対応する直近のセッションを探し、未回答の質問、重要な決定、関連ファイルを整理します。中断した作業の続きと次の一手を確認するスキルです。
コーディングエージェントの記憶を保存・検索する agentmemory の内部構造を整理し、検索方式やデータの管理、拡張時に押さえる仕組みを説明するスキル。
agentmemoryに保存された記憶を検索し、削除対象を提示して明確な同意を得てから削除します。削除結果と、失敗したIDや見つからないIDも確認します。
現在のプロジェクトで行った過去の作業を、セッションの日時・状態・記録件数と主な決定事項を添えて、新しい順のタイムラインに整理するスキルです。
覚えておきたい事実や決定を、検索用の具体的なタグと関連ファイル付きで長期保存します。利用者の言い回しを残し、次のセッションで参照する知識を整理するスキルです。
agentmemoryの記憶サーバーをHTTP経由で操作するために、保存・検索の呼び出し方、認証方法や応答の規則を確認するスキルです。
ローカルで動く agentmemory の導入設定と接続診断を支援し、MCP・認証・ポート・環境変数を確認して、任意機能の有効化条件まで整理するスキル。
ファイル・関数・行の変更元をGitの履歴から特定し、コミットにひもづくエージェントの作業記録を調べます。記録を根拠に、コードが変更された背景を確認します。
AIエージェントの記憶を保存・検索する際に、agentmemoryのMCPツールの役割と引数を確認し、目的に合った呼び出しを選ぶためのスキルです。
agentmemoryをClaude CodeやCodexなどの開発エージェントに接続し、既存設定を保ちながら導入後のツール認識や保存・検索の動作を確認します。
作業前に過去の判断を検索し、決定時には理由と一緒に保存する運用を整えます。事実の記録と、指摘から得た行動上の教訓を使い分け、次の作業に生かすスキルです。
agentmemoryに記録された過去の作業や判断、学びを検索するスキル。キーワード・意味・関係性を組み合わせ、重要な記録をセッションごとに整理して振り返ります。
ユーザーからの修正や繰り返した失敗を、適用場面と理由を含む行動ルールとして記録し、同種の作業前に信頼度付きで参照するためのスキルです。
現在のプロジェクトで記録されたエージェントの作業セッションを日付別にまとめ、今日・直近7日間・指定件数の活動と、各回の主な記録や件数を振り返るスキル。
エージェントの作業セッションに結び付いた Git コミットを新しい順に一覧化し、ブランチやリポジトリで絞って、変更履歴と記録された作業の背景を確認するスキル。
Remove AI-generated code slop, unnecessary comments, and over-engineering from the current branch diff. Cleans up boilerplate, simplifies abstractions, strips defensive code, and in skill-file mode lints SKILL.md files for quality. Use when cleaning up code, simplifying, removing boilerplate, before committing, or when reviewing a skill before promoting it.
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Decompose large-scale changes into independent units and spawn parallel agents in isolated worktrees. Use for migrations, refactors, codemods, and any change touching 10+ files with the same pattern.
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Auto-configure quality gates, hooks, and settings for a new project. Detects project type and sets up appropriate tooling. Use when onboarding a new codebase.
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Audit connected MCP servers for token overhead, redundancy, and security. Use when sessions feel slow or before adding new MCPs.
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