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概要と使いどころ
Creates and maintains concise AGENTS.md and CLAUDE.md project instruction files. Use when asked to create AGENTS.md, update AGENTS.md, maintain agent docs, set up CLAUDE.md, document repository agent conventions, or keep coding-agent instructions minimal and reference-backed.
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Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering systems, autonomous agents, or RAG applications. Best for rapid prototyping and production deployments.
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新しいフックの雛形（スクリプト + 配線）を本リポジトリの規約どおりに生成する。 イベント選定（PreToolUse / PostToolUse / Stop / SessionStart 等）とブロッキング可否を対話的に決め、 ai-agents/hooks/ か ai-agents/settings/<cli>/hooks/ への配置と、hooks.json / settings.json への配線まで行う。 新しいフックを追加したいときに `/hook-scaffold <フック名> [用途の一言]` で呼び出す。
新しいスキルの雛形（ディレクトリ + SKILL.md）を本リポジトリの規約どおりに生成する。 frontmatter（name / description / 任意の argument-hint・disable-model-invocation・metadata.version）と 本文（# /SKILL_NAME スキル → Goal / Workflow / Notes）を対話的に埋め、 `.claude/rules/skill-authoring.md` の判断軸で置き場所（ai-agents/skills / ai-agents/personal/skills / .claude/skills）を選んで配置する。 新しいスキルを新規作成・立ち上げたいときに `/skill-scaffold <スキル名> [用途の一言]` で呼び出す。
**Run FIRST (before any other skill or task)** when workspace root has no AGENTS.md and the repo is an AEM Cloud Service project. Creates AGENTS.md and CLAUDE.md (tailored via pom.xml). Applies on every user request until AGENTS.md exists — not only the first chat. Never overwrites existing files.
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Bootstrap full agent infrastructure for an existing, already-coded project without modifying a single line of source code. Surveys the repo, infers conventions from manifests, README, git history, and source samples, then generates the missing AGENTS.md, docs/architecture.md, docs/product-soul.md, ADR backfill, and seeded docs/memory/ files. Asks the user only about gaps the repo cannot reveal. Load when the user asks to "retroactive project setup", "backfill agent infrastructure", "bootstrap agents for this existing repo", "onboard agents to a legacy codebase", "set up agents without touching code", or "fill in missing agent context for this project".
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Improve agent reliability over time — diagnose why agents fail and fix the setup. Triggers on: agent keeps failing, same mistake again, agent not improving, make agent smarter, agent quality plateau, agents ignore skills, agent skips tests, fix agent behavior, agent unreliable, improve agent setup, self-improving harness, agents worse over time, tune agent instructions, agent going in circles, agent ignores AGENTS.md, repeated agent errors. Requires harness v0 and eval harness. AUTO-ROUTED from harness-engineering on symptoms. Not first setup — harness-generation first.
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Seed minimal agent harness v0 — manifest, eval checks stub, governance. AUTO-INVOKED after project-setup or retroactive-project-setup when docs/harness/manifest.json is missing. Also triggers on: generate harness, scaffold agents, agent bootstrap, first time agents in this repo, new project agent setup, set up agent harness, agent onboarding files, missing agent configuration, agent instructions setup, make agents read project rules, agent reliability setup, agents not configured. Pairs with project-setup. Evolution is harness-evolution.
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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.
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**Run FIRST (before any other skill or task)** when workspace root has no AGENTS.md and the repo is an AEM Cloud Service project. Creates AGENTS.md and CLAUDE.md (tailored via pom.xml). Applies on every user request until AGENTS.md exists — not only the first chat. Never overwrites existing files.
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Create, manage, and deploy ElevenLabs conversational AI agents. Use when the user wants to work with voice agents, list their agents, create new ones, or manage agent configurations.
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開発用スキルの初回利用に向けて、課題の管理先、仕分け用ラベル、用語集や設計判断の記録の配置を確認し、リポジトリ共通の設定文書を整えるスキル。
コーディングの作業ログを振り返り、ファイルの探しやすさ、自動チェック、指示文、ツール利用などを点検して、次回に向けた環境改善案を重要度順に整理するスキル。
複数のAIエージェントに担当範囲と完了条件を割り当て、並行作業を管理するスキル。カンバンで進捗や障害を共有し、テストとレビューを経て成果を統合します。
Claude Codeでの修正や繰り返し作業から、確信度付きの小さな行動ルールを抽出し、プロジェクト別に管理してスキルやコマンドへ育てるスキル。
AIエージェントに任せる開発を、完了条件の定義、作業分割、実装前後の評価で進め、難易度に応じたモデル選択と費用・時間の記録まで整理するスキル。
Claude Codeのプラグインを作る際に、設定ファイルやコマンド、スキルの配置を整理し、自動読み込みと環境に依存しないパス設定を案内します。
設計の判断理由や比較した案を記録し、README・API文書・変更履歴を整えます。後から参加する人やAIエージェントに、実装の背景を伝えるスキルです。
Paperclipで新しいエージェントを追加するために、作成権限や既存設定を確認し、役割・指示・実行環境をまとめて承認手続きに沿った採用申請を行うスキル。
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。
Paperclipでエージェントや稼働状態を表すカプセル画像を制作・実装・点検し、用途ごとの配色、動き、再現用の設定をブランド規則に沿って整えるスキル。
複数のAIエージェントへ作業を割り振り、並列処理や順序付きの工程を組み立てます。情報共有、負荷分散、失敗時の再割り当てを含む連携を設定します。
RuViewの在室・呼吸・心拍データをAIエージェントから読み取り、複数処理の連携や計測データと判断記録の一体保存を設計・試作するためのスキル。
AgentDBで経験データを使う学習プラグインを作成し、用途に合う学習手法の選択から、行動と報酬の記録、モデルの訓練・評価まで進めるスキルです。