1,541 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Generate project-specific AGENTS.md and companion rules by analyzing a codebase. Supports full, minimal, update, and dry-run modes with package-manager detection, monorepos, backups, managed blocks, confidence scoring, and command validation.
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。
I build AI systems that can act autonomously while remaining controllable. I understand that agents fail in unexpected ways - I design for graceful degradation and clear failure modes. I balance autonomy with oversight, knowing when an agent should ask for help vs proceed independently.
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。
AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom 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。
Route agent work through AccInt's MCP memory loop: retrieve prior outcomes, resolve frames, and close commitments with evidence.
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。
AI agent integration layer for the Pump SDK — agent instruction files, .well-known discovery, LLM context documents, 15+ skill files, MCP server prompts, and terminal management rules for GitHub Copilot and Gemini.
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。
Generate a structured report on completed work, a feature area, or a topic. Saved to the reports directory. Invoked by saying "report", "generate report", or "summarize work".
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。
Stage, commit, and push code changes with branch safety and explicit staging. Use when ready to commit work. Invoked by saying "commit", "push", or "commit and push".
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。
Document completed work — update task log, sync documentation, log observations. Use after finishing a task or batch of changes.
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。
Execute a previously created implementation plan — implement, test, document, and close out. Use when a plan file exists and is ready for implementation.
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。
Batch-commit all uncommitted changes grouped by relevance. Use when multiple accumulated changes need committing. Invoked by saying "commit all" or "commit everything".
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。
Create a detailed implementation plan before coding. Use when starting a new feature, multi-step refactor, or complex task. Invoked by saying "plan", "create a plan", or "plan this task".
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。
Merge dev branch into master/main and push. Use when dev changes are ready for production branch. Invoked by saying "merge to master" or "merge to main".
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。
Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-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。
Autonomous AI agent benchmark evaluation register: task completion rates, planning accuracy, tool invocation precision, and cost benchmarks.
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。
AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom 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。
Autonomous AI agent tool router register: schema registration, runtime parameter coercion, idempotency keys, and error recovery policies.
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。
Secure AI agents against prompt injection, tool abuse, and data exfiltration with defense-in-depth controls.
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。
Checks whether AI-assisted work defines review criteria, accessible context, explicit review loop, human judgment boundary, and feedback capture before delegating to an 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。
Bootstrap an AI-agent skill from a TypeScript codebase by running the deterministic skillit generate/audit loop and enriching repo source (JSDoc, README, config-type properties, MCP tool annotations, examples, package.json) until the skill reaches its grade target. Use for cli, typedoc, config, or mcp (build-mode) projects; never edit SKILL.md/references directly.
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。
Use this skill whenever the user asks to inspect, audit, review, assess, or evaluate a codebase/project for maintainability, extensibility, architecture, reliability, security, testing, engineering quality, or AI-agent/prompt/tooling risks. Also use this when invoked by `/inspect`. It performs a read-only, evidence-backed, multi-agent project inspection with complete file coverage, per-dimension scoring, blunt technical findings, and explicit degraded-mode disclosure.
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。
Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.
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。
Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.
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。
AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom 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。
Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration. Use when: build agent, AI agent, autonomous agent, tool ...
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。