2.2万 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Build voice AI agents with LiveKit Cloud and the Agents SDK. Use when the user asks to "build a voice agent", "create a LiveKit agent", "add voice AI", "implement handoffs", "structure agent workflows", or is working with LiveKit Agents SDK. Provides opinionated guidance for the recommended path: LiveKit Cloud + LiveKit Inference. REQUIRES writing tests for all implementations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
工业级多Agent蜂群系统——指挥10+ Agent并行开发的完整框架。覆盖：Agent角色定义、任务分解协议、蜂群调度算法、子Agent通信、冲突消解、质量门禁、OpenClaw原生集成。触发词：蜂群、swarm、多Agent调度、并行开发、Agent集群、任务分解、AI并行开发、swarm intelligence、agent orchestration
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Configures AI agents (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex) to understand a codebase and self-improve as the project evolves. Use when setting up a new project for AI-assisted development, onboarding AI agents to an existing repo, creating AGENTS.md, configuring MCP servers for code navigation, packaging project workflows as agent skills, or establishing self-improvement feedback loops. Covers AGENTS.md authoring, skill packaging, MCP configuration, context management, and living-documentation strategies.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Orchestrates multi-agent AI systems with task delegation, agent communication, shared memory, and workflow coordination. Use when users request "multi-agent system", "agent orchestration", "AI agents", "agent coordination", or "autonomous agents".
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks Use when: agent testing, agent evaluation, benchmark agents, agent reliability, test agent.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
大きな機能の設計提案を、依存関係と合格条件を持つ作業単位に分け、複数エージェントの調査・実装・テスト・レビューから統合と最終検証まで整理するスキル。
長期プロジェクトの既存文書を、規則・構造・現状・履歴の役割に整理します。エージェントの参照先と更新ルールを整え、文書のずれや削除したものの再作成を防ぐ運用を支援します。
複数のAIエージェントに開発や調査を分担させ、dmuxの画面で並行して進める手順をまとめます。担当範囲の切り分け、作業場所の分離、成果の統合を支援します。
Claude Codeで複数の専門エージェントに仕事を振り分け、記憶や進捗をファイルに残しながら、セッションをまたぐ継続作業と定期実行を設計するスキル。
別のエージェントの最近の作業記録から繰り返す問題を見つけ、指示・スキル・ツール説明の最小限の改善を、具体的な証拠と確認用の差分を添えて提案するスキル。
AIエージェントの作業結果と状況を記録し、過去の経験から次の進め方を選ぶ仕組みを実装します。成功・失敗のパターンを照合し、複数の戦略の比較や学習効果の確認も扱います。
文書の意味の近さで探す検索をAgentDBで実装します。文書の登録、類似検索、属性による絞り込みを組み合わせ、関連資料を参照して回答する仕組みを作れます。
GitHubでエージェント用スキルを探し、用途との関連度やマルウェア・秘密情報の混入を確認して、Claude Codeなどの対応環境へ取り込むスキル。
複数のAIエージェントに方針と役割を割り当て、進捗や資源配分をまとめて管理します。意思決定の方法を状況に応じて切り替え、連携や担当の引き継ぎを整えるスキルです。
複数のAIエージェントの負荷と処理能力を見ながらタスクを配分し、空きのある担当への移動や優先順位の調整で、作業の偏りを整えるスキル。
複数のAIエージェントの知識と判断を集約し、共有メモリの同期や専門性に応じた投票で合意形成を進めるスキル。作業負荷の分散や判断履歴の記録も扱います。
既存コマンドを役割別のエージェントへ移す計画を作り、責任範囲・利用ツール・起動条件の定義から、互換性を保つ段階的な導入まで整理するスキルです。
複数のマシンで動くrufloエージェントをつなぎ、署名付きメッセージで状況や成果を共有します。作業の担当権の取得・解放・引き継ぎを伝え、ノード間で担当を調整します。
文書の意味の近さで探す検索をAgentDBで実装します。文書の登録、類似検索、属性による絞り込みを組み合わせ、関連資料を参照して回答する仕組みを作れます。
AIエージェントの作業結果と状況を記録し、過去の経験から次の進め方を選ぶ仕組みを実装します。パターンの照合、戦略比較、学習内容の保存や効果の確認も扱います。
複数の AI コーディングエージェントを連携させる環境の導入と運用を案内します。作業分担、セッションをまたぐ記憶、状態確認、プラグイン選びを支援します。
omoを初めて使う人に機能と基本の進め方を案内します。希望に応じて他のエージェントの設定移行や過去セッションの分析を行い、作業習慣に合う使い方を示します。
メールや外部通知、タイマーをきっかけに動くエージェントを設計します。長い処理中の指示変更や中断、複数タスクの並行実行と結果管理の仕組みを扱います。