2,246 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Design an auditable playbook when no narrower one fits: a large migration, an ambitious multi-part change, or work a human reviews after stepping away. Scales rigor to the task, runs a hypothesis loop, and logs decisions via show-me-your-work. Use for /figure-it-out, 'figure it out', a large migration, or when no narrower playbook applies.
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。
Apply when designing commands, lifecycle steps, or processing loops that run amid crashes, restarts, and retries. Converge to the same end state regardless of partial prior runs.
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。
Sketch types, signatures, and module structure before code, then stay in the loop while implementation fills in. Use for /architect, 'architect this', 'design this', or non-trivial work where jumping to code would lock in the wrong shape.
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。
Self-verification loop. After completing a task, re-read the original request, list each requirement, verify whether it was met, and fix gaps before stopping.
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。
Autonomously improve an MCP skill via the skillit audit→draft→review loop (build or runtime mode) Also: skillit, refine, mcp, skill-generation, cli, audit, overlay.
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。
スライド作成の“プレゼント”一式。このリポジトリ（リンク/フォルダ）を渡されたら内部を読み、相手の状況に合わせて「壁打ち」または「フォルダテンプレート作成」または「スライド作成」を行う。構成→1スライドずつ生成→批評→改善→自動検証のループで、はみ出しゼロ・1スライド1メッセージのスライド（単一HTML）を作る。「スライド作って」「資料にして」「プレゼン作って」「この台本をスライドに」「このリポジトリでスライド作りたい」で使う。Codex 推し（AGENTS.md / .codex/agents）。Claude Code でも動く。
We find that the evolution of cooperation differs markedly across base models, with societies of Cla
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。
Diagnosis loop for hard bugs and performance regressions. Use when the user says "diagnose"/"debug this", or reports something broken/throwing/failing/slow.
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。
Design patterns for building autonomous coding agents. Covers tool integration, permission systems, browser automation, and human-in-the-loop workflows. Use when building AI agents, designing 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。
Use for any code, documentation, config, dependency, test, review, or maintenance task in the Nauthilus repository that must follow AGENTS.md, POLICY.md, focused reproducer-first debugging, strict DRY/OOP boundaries, English comments, GOEXPERIMENT=runtimesecret test discipline, Makefile-driven validation, prompt-sync checks, and dirty-tree preservation.
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。
Govern FriendlyBet agent values, professional standards, anti-hallucination behavior, truthfulness, risk reporting, AI resource discipline, feedback loops, skill improvement, performance reviews, decision-rights hygiene, and team quality. Use when creating, reviewing, promoting, correcting, or retiring agents; reducing hallucinations or mistakes; reviewing AI/tool usage; handling agent incidents; or aligning work with Eyal's philanthropic user-first approach.
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。
Shape FriendlyBet Pundit content, bilingual product copy, community voice, share-card copy, social moments, video briefs, Hebrew/English wording, and group-chat friendly communication. Use when a task touches copy, Pundit tone, social videos, share text, community loops, or public-facing FriendlyBet voice.
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。
Shape FriendlyBet product decisions, MVP scope, user stories, tournament flows, multi-sport expansion, pool mechanics, social competition loops, and feature prioritization. Use when planning what FriendlyBet should build, cut, sequence, or validate, especially for new sports, prediction formats, pool flows, leaderboards, sharing, or product strategy.
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 per-layer adversarial audit/remediation loop, persist fixes metadata, and manage fresh-run advancement
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。
Layer-by-layer remediation loop using adversarial audits, targeted fixes, and fresh-run verification enforcement
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。
Set up and optimize repositories for AI coding agents. Creates minimal AGENTS.md, CLAUDE.md symlink, docs/REQUIREMENTS.md, docs/BUSINESS-RULES.md, feedback loops, and deterministic enforcement (Claude Code hooks, OpenCode plugins). Use when user wants to make a repo AI-friendly, set up AGENTS.md/CLAUDE.md, document requirements/business rules for AI, add pre-commit hooks for AI workflows, or optimize codebase structure for coding 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。
Scheduled health sweep that closes the factory loop - reads CI failures, recent commits, dependency and security advisories, and live queue labels, then files issues and writes an immutable run record. Use for the nightly or weekly monitor routine.
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 for auto error capture, categorization and skill gen.
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。
{"tool": "web_search", "params": {"query": "Continuous Learning Loop: Fehler-Capture +
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。
Run and grow the OpenAmer Agent-to-Agent swarm: identity, trust, node-to-node ask, signed skill/insight sharing, and the autonomous self-learning loop.
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。
Conclusion Key takeaways Agent reflection is a feedback loop where AI agents critique their own outp
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。
Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g. "get my model's eval score up", "improve this agent/harness", "tune this pipeline", "beat the baseline on this benchmark", "run a search over approaches and keep the best", "do an MLE-bench / Kaggle-style optimization", or any long-horizon "make this artifact better and don't just memorize the dev set" task. Trigger it even when the user doesn't say "Arbor" or "hypothesis tree" but describes repeated experiment-and-evaluate loops, branching exploration of competing ideas, or worries about a dev/test gap. Runs Claude itself as the coordinator with subagent executors in isolated git worktrees; for the standalone `arbor` CLI tool see references/arbor-upstream.md.
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。
RED-GREEN-REFACTOR for process documentation - baseline without skill, write addressing failures, iterate closing loopholes
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。