スキルを探す

Create or update root and nested AGENTS.md files that document scoped conventions, monorepo module maps, cross-domain workflows, and (optionally) per-module feature maps (feature -> paths, entrypoints, tests, docs). Use when the user asks for AGENTS.md, nested agent instructions, or a module/feature map.

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AgentsKB - Knowledge Base API for AI Agents with 32K+ technical Q&As

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Delete a key from the keyvalue storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Design and operate multi-agent orchestration patterns (ReAct loops, evaluator-optimizer, orchestrator-workers, tool routing) for LLM systems. Use when building or debugging agent workflows, tool-use loops, or multi-step task delegation; triggers: agentic, multi-agent, orchestration, ReAct, evaluator-optimizer, tool-use, handoff.

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Build functional software prototypes and MVPs without deep technical skills by using AI agents as "developers in your pocket." Use this skill when you need to validate a new product concept, build custom back-office tools (e.g., a real estate data manager), or create high-fidelity demos to unblock engineering roadmaps.

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Write clear, plain-spoken code comments and documentation that lives alongside the code. Use when writing or reviewing code that needs inline documentation like file headers, function docs, architectural decisions, or explanatory comments. Works well for both human readers and AI coding assistants who see one file at a time.

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Generate a rules file for any AI coding agent. Interactive setup that scans installed skills, asks about workflow preferences, and writes a tailored instruction file for Claude Code, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, Roo Code, or Amp. Supports global (user-level), project team-shared, and project dev-specific scopes.

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Design, review, and improve agent workflows & agent using SSOT, SRP, Fail Fast principles. Supports Prompt Chaining, Parallelization, Orchestrator-Workers patterns.

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Design and implement agentic AI workflows and patterns. Covers ReAct, planning agents, tool use, memory systems, and multi-agent orchestration. Use when building autonomous AI agents, implementing complex task automation, or designing intelligent workflow systems.

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Reference guide for Agentica multi-agent infrastructure APIs

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Build Python agents with Agentica SDK - @agentic decorator, spawn(), persistence, MCP integration

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Comprehensive guide for building AI workflows, agents, and workforce systems with AgenticFlow. Use when designing workflows with various node types, configuring single agents, or orchestrating workforce collaboration patterns.

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Coinbase AgentKit - Toolkit for enabling AI agents with crypto wallets and onchain capabilities. Use for building autonomous agents that can execute transfers, swaps, DeFi operations, NFT minting, smart contract deployment, and gasless transactions via Smart Wallets.

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Patterns for multi-agent coordination, task decomposition, handoffs, and workflow orchestration. Best practices for building and managing agent systems.

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Provides the "how-to" for workflow / task execution orchestration. Defines methods for planning multi-phase task/workflows, implementing them through agent delegation, and managing artifacts.

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Audit codebase for agentic layer coverage and identify gaps. Use when assessing agentic layer maturity, identifying investment opportunities, or evaluating primitive coverage.

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Assess agentic layer maturity using the 12-grade classification system (Class 1-3). Use when evaluating codebase readiness, identifying next upgrade steps, or tracking progress toward the Codebase Singularity.

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Track and measure agentic coding KPIs for ZTE progression. Use when measuring workflow effectiveness, tracking Size/Attempts/Streak/Presence metrics, or assessing readiness for autonomous operation.

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Security best practices and guidelines for the Jarvy CLI codebase - a cross-platform development environment provisioning tool that executes system commands with elevated privileges

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Dependency management guidelines for Jarvy - crate selection criteria, feature flag best practices, version management, security auditing with cargo-audit and cargo-deny.

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Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination

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Designing features for the "Action Era" that are AI-accessible by default

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Transition from a hands-on "bricklayer" to a high-level "architect" by managing a fleet of autonomous AI agents. Use this when you need to scale engineering output with a small team, handle repetitive migrations/bug fixes, or onboard engineers to complex legacy codebases.

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Interactive prompt engineering coach that elevates vague prompts through Socratic dialogue, multiple transformation styles, and guided learning. Use when improving prompts, learning agentic engineering, or wanting coached guidance rather than automated transformation. NEVER auto-executes - always displays and asks first.

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