「agent」の検索結果

Configures 2-Agent workflow between PM and implementation roles. Use when user mentions 2-Agent, 2エージェント, PM連携設定, Cursor設定, Cursor連携, 2-agent運用. Do NOT load for: 単独運用, ワークフロー実行, ハンドオフ処理.

AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.

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This skill should be used when the user asks to "create AGENTS.md", "update AGENTS.md", "maintain agent docs", "set up CLAUDE.md", or needs to keep agent instructions concise. Enforces research-backed best practices for minimal, high-signal agent documentation.

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Build and run multi-agent content production teams on OpenClaw with single-repo architecture, symlink-based file sharing, role-specialized AGENTS.md, and automated review-fix-score loops. Use when: (1) Setting up a team of 3+ agents with writer/reviewer/scorer/fixer roles for content creation, (2) Creating a quality-controlled publishing pipeline, (3) Bootstrapping agent workspaces with symlinks and tool configs from scratch, (4) Running multi-round review→fix→score cycles until a quality threshold is met, (5) Debugging agent spawn permissions, tool-call loops, or symlink issues. Based on real production experience building a 6-agent content team (2026-03-30).

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Use when (1) building an AI agent that needs to communicate with other agents over the Agent2Agent (A2A) protocol, (2) publishing an AgentCard for discovery, (3) acting as an A2A client or server, or (4) integrating A2A capabilities into an existing agent framework. Solves agent isolation — enabling discovery, capability negotiation, task delegation, and structured data exchange across different frameworks and vendors.

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Give the agent its own dedicated email inbox via AgentMail. Send, receive, and manage email autonomously using agent-owned email addresses (e.g. hermes-agent@agentmail.to).

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This skill should be used when the user asks about "parallel agents", "background tasks", "run_in_background", "non-blocking agents", "check agent progress", "TaskOutput", "retrieve agent results", or discusses running multiple agents concurrently. Covers patterns for launching agents in background, monitoring progress, and retrieving results.

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Expert in CrewAI - the leading role-based multi-agent framework used by 60% of Fortune 500 companies. Covers agent design with roles and goals, task definition, crew orchestration, process types (sequential, hierarchical, parallel), memory systems, and flows for complex workflows. Essential for building collaborative AI agent teams. Use when: crewai, multi-agent team, agent roles, crew of agents, role-based agents.

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技術文書やエージェント向け指示ファイルを作成・レビューするスキル。READMEや貢献手順も調べ、説明の分かりやすさ、運用上の整合性、多言語版の差分を確認します。

• 技術文書を作成・更新したいとき
• READMEや文書の変更レビュー
• エージェント指示と貢献手順の整備

AIエージェントが外部情報を読み、ツールやファイルを操作する際の安全対策を整理します。権限、保存先、認証情報の扱いを見直し、実際の動作で検証します。

• エージェントの安全対策を見直したいとき
• 利用者間のデータ分離を確かめたいとき
• 認証情報の後始末と出力制限の検証

AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。

• エージェントの連続失敗を診断したいとき
• 同じツール操作のループ調査
• 情報の蓄積による出力劣化の点検

サブエージェントの作業に必要なコードや背景情報を、検索と評価を繰り返して絞り込むスキル。見つかった用語や不足情報を次の検索に反映し、関連するファイルを集めます。

• 修正担当に必要なファイルを探したいとき
• 機能追加前に既存実装を集めたいとき
• プロジェクトの用語に合わせた検索

AIによる開発の成功条件を実装前に定義し、コード・ルール・モデル・人の評価で新機能と既存機能を確認しながら、複数回の試行から信頼性を記録するスキル。

• AI実装前に成功条件を決めたいとき
• プロンプトやエージェント変更後の回帰確認
• 複数回の試行で信頼性を測りたいとき

2つのエージェントが別々に加えた変更のGit競合を、双方の差分と意図から中立的に解決。競合箇所ごとの判断理由を記録し、ビルドやテストで統合結果を確認します。

• 2つのエージェントのブランチ競合を解消
• 並行したworktreeの変更を統合
• 競合する設計判断の理由を確認したいとき

別の場所で動くAIエージェントをブラウザにつなぐため、セットアップキーと接続手順を生成。接続先のエージェントに専用タブを与えるスキル。

• リモートエージェントを接続したいとき
• CodexやCursorにブラウザを共有
• 接続時のページアクセス範囲の制限

プロジェクトの品質基準を数値とチェック方法付きで文書化し、テストの省略や警告の抑制、基準値の引き下げを差分から点検して、エージェント開発の品質を保つスキル。

• エージェント開発の品質基準を決めたいとき
• カバレッジや性能の目標値を選びたいとき
• テスト省略や警告の抑制を見つけたいとき

Webページのボタンや入力欄を識別するスナップショットを使い、ログイン、フォーム入力、情報の取得、画面撮影などのブラウザ操作を自動化するスキル。

• ログイン操作を自動化したいとき
• Webフォームの入力・送信
• 商品名・価格・リンクの収集

エージェント間通信でOmniRouteに問い合わせ、用途に合うAI提供元・モデルの候補、利用枠の残量、費用の見積もりやシステムの稼働状態を確認します。

• プロンプトに合う提供元とモデル選び
• 提供元・アカウントの利用枠確認
• 必要な機能に合う提供元探し

LangChainやLangGraphの実行記録をLangSmith Studioから取得し、エラーの原因、ツール呼び出し、記憶処理や処理時間を調べるスキル。

• エージェントの失敗原因を調べたいとき
• ツールの選択や実行順序の確認
• 記憶の保存・検索の不具合調査

GitHubの変更提案であるプルリクエストの作成からレビュー、テスト、競合解消、マージまでを、複数のエージェントで分担して管理するスキルです。

• プルリクエストの作成とレビュー調整
• 大きな変更のレビューを分担したいとき
• マージ前のテストやビルド確認

複雑な目標を小さな作業に分け、調査・実装・分析・テストを専門エージェントに割り当てます。進捗や依存関係を管理し、成果物の統合まで調整します。

• 複雑な案件の作業分解と依存関係整理
• 調査・実装・分析・テストの分担
• 進捗監視と遅延作業の再割り当て

作業で得た解決策や成功パターンをAgentDBに保存し、言葉の意味に基づく検索で取り出します。着手前の事例確認から完了後の学びの記録までを支援します。

• 成功した手順を保存したいとき
• 過去の作業から解決策を探したいとき
• 意味の近い知識を検索したいとき

自分のruOSクラウドデスクトップでrufloのエージェントを実行し、出力を順次表示しながら、実行状況と完了結果をrufloの状態に記録するスキル。

• ruOS上でタスクを実行したいとき
• リモート実行の出力を追いたいとき
• 実行状況をrufloに記録したいとき

Claude Codeの自動メモリをAgentDBへ取り込み、内容の意味で過去の記録を横断検索。複数プロジェクトの記憶をまとめ、重複も整理するスキル。

• プロジェクトをまたいで記録を探したいとき
• 全プロジェクトのメモリを初回取り込み
• 似た内容のメモリを整理したいとき