「registry」の検索結果

Detect available development tools at session start. Saves to .agent/tools.json and warns about missing required tools. Works with or without aoc CLI installed.

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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.

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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.

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Expert in designing, orchestrating, and managing multi-agent systems (MAS). Specializes in agent collaboration patterns, hierarchical structures, and swarm intelligence. Use when building agent teams, designing agent communication, or orchestrating autonomous workflows.

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Multi-agent coordination patterns for building effective AI teams

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Agent Orchestration Rules

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Agent skill for researcher - invoke with $agent-researcher

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Standardized output formats for research, planning, implementation, and review agents. Use when generating agent outputs or parsing agent responses.

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Design agent system prompts with explicit behavior rules and cognitive control. This skill should be used when users need to define agent instructions, create intent-to-tool mappings, establish confirmation policies, or prevent hallucinated actions in AI agents.

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This skill should be used when the user asks to "generate tasks", "create implementation plan", "break down feature", "write agent prompts", "decompose into tasks", "create work items", or when creating agent-ready task descriptions from PRD and SDD documents.

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Design reliable, safe, and trustworthy agent systems that fail gracefully and operate within bounds. Use when building guardrails, handling edge cases, preventing harmful outputs, monitoring for failures, implementing safety constraints, or designing error recovery. Covers failure modes, constraint systems, oversight mechanisms, and safety validation.

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Agent skill for orchestrator-task - invoke with $agent-orchestrator-task

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Design effective reasoning processes for AI agents and optimize decision-making strategies. Use when designing agent prompts, improving decision quality, implementing specialized reasoning modes, creating reasoning traces, or debugging agent mistakes. Covers prompting, chain-of-thought, reasoning depth, and decision evaluation.

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A two-phase repair skill that analyzes errors and suggests fixes before executing repairs. Phase one: user describes error, agent analyzes and proposes solution. Phase two: upon approval, executes the repair action.

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Expert prompt engineer specializing in designing, optimizing, and managing prompts for large language models. Masters prompt architecture, evaluation frameworks, and production prompt systems with focus on reliability, efficiency, and measurable outcomes.

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Generate standardized .agent-os directory structure with product documentation, mission, tech-stack, roadmap, and decision records. Enables AI-native workflows.

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North star guidance for the agent-resources project. Use this skill to understand project context, get inspiration for development decisions, and resolve uncertainty about feature priorities or design choices. Reference when asking 'why does this project exist?' or 'what should we optimize for?'

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Perpetual autonomous work loop for Claude Code — no end condition, no memory regression, no context overfill. Maintains a persistent ledger across all sessions.

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Standardized reference documentation section structure for agents - project guidance, conventions, related agents, and Skills. Use when implementing or updating agent documentation.

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This skill should be used when building AI agents using prompt-native architecture where features are defined in prompts, not code. Use it when creating autonomous agents, designing MCP servers, implementing self-modifying systems, or adopting the "trust the agent's intelligence" philosophy.

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ユーザーの責任範囲定義から、Agentのマークダウンファイルを生成する。エージェント作成時、プラグイン要素生成時、またはユーザーがエージェント定義、責任範囲、Agent生成、エージェントドキュメントに言及した際に使用する。

Maintain .agent state files. Use at session start, after meaningful steps, and before concluding: read/update constitution/memory/focus/issues/baseline consistently.

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Generate AGENT.md files with proper YAML frontmatter, role definitions, expertise areas, and prompt templates following Babysitter SDK conventions.

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Generate visual hierarchy diagrams of agent system showing levels and delegation. Use for documentation or onboarding.

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