DDDの集約(Aggregate)設計ルールに基づくコードレビュー・設計支援・リファクタリングを行う。 Evans Rules、Vernon's 4 Rules、Design by Contractに基づき、集約の境界定義、不変条件の検証、 不変(Immutable)設計、ID参照、結果整合性、ドメインイベント連携を包括的にガイドする。 以下のいずれかに該当する場合は必ずこのスキルを使用すること: - 集約(Aggregate)の新規設計・実装・リファクタリング(どの言語でも) - 既存の集約やエンティティクラスのDDD観点でのコードレビュー - 集約の境界決定(「AとBは同じ集約にすべきか?」「この集約は大きすぎるか?」) - 集約内の不変条件・整合性境界の設計 - 集約間の連携方式の判断(ドメインイベント、結果整合性、Sagaパターン) - 可変(Mutable)な集約コードを不変(Immutable)設計にリファクタリングする - publicフィールド、直接参照、push/appendなどカプセル化違反の検出・修正 キーワード例:集約、Aggregate、aggregate boundary、集約ルート、AggregateRoot、 エンティティ設計、DDD実装、Vernon Rules、Evans Rules、集約の分割、真の不変条件
skill-installer
Install Codex skills into $CODEX_HOME/skills from a curated list or a GitHub repo path. Use when a user asks to list installable skills, install a curated skill, or install a skill from another repo (including private repos).
含まれるファイル(5)
- SKILL.md2.8 KB
- LICENSE.txt11.1 KB
- scripts/github_utils.py659 B
- scripts/install-skill-from-github.py9.9 KB
- scripts/list-curated-skills.py2.8 KB
SKILL.md(原文)
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Skill Installer
Helps install skills. By default these are from https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated, but users can also provide other locations.
Use the helper scripts based on the task:
- List curated skills when the user asks what is available, or if the user uses this skill without specifying what to do.
- Install from the curated list when the user provides a skill name.
- Install from another repo when the user provides a GitHub repo/path (including private repos).
Install skills with the helper scripts.
Communication
When listing curated skills, output approximately as follows, depending on the context of the user's request: """ Skills from {repo}:
- skill-1
- skill-2 (already installed)
- ... Which ones would you like installed? """
After installing a skill, tell the user: "Restart Codex to pick up new skills."
Scripts
All of these scripts use network, so when running in the sandbox, request escalation when running them.
scripts/list-curated-skills.py(prints curated list with installed annotations)scripts/list-curated-skills.py --format jsonscripts/install-skill-from-github.py --repo <owner>/<repo> --path <path/to/skill> [<path/to/skill> ...]scripts/install-skill-from-github.py --url https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<ref>/<path>
Behavior and Options
- Defaults to direct download for public GitHub repos.
- If download fails with auth/permission errors, falls back to git sparse checkout.
- Aborts if the destination skill directory already exists.
- Installs into
$CODEX_HOME/skills/<skill-name>(defaults to~/.codex/skills). - Multiple
--pathvalues install multiple skills in one run, each named from the path basename unless--nameis supplied. - Options:
--ref <ref>(defaultmain),--dest <path>,--method auto|download|git.
Notes
- Curated listing is fetched from
https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curatedvia the GitHub API. If it is unavailable, explain the error and exit. - Private GitHub repos can be accessed via existing git credentials or optional
GITHUB_TOKEN/GH_TOKENfor download. - Git fallback tries HTTPS first, then SSH.
- The skills at https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system are preinstalled, so no need to help users install those. If they ask, just explain this. If they insist, you can download and overwrite.
- Installed annotations come from
$CODEX_HOME/skills.
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同じリポジトリのスキル
概要と使いどころ
集約とトランザクション境界の関係を明確化し、複数集約を単一トランザクションに含めるアンチパターンを 検出・是正する。集約は強い整合性境界であり、ユースケースで複数集約を更新する場合は結果整合性を 使うべきという原則を適用する。コードレビュー、ユースケース設計、リファクタリング時に トランザクション境界の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存(Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて)。 トリガー:「複数集約を同じトランザクションで更新している」「ユースケースに@Transactionalがある」 「集約間の整合性をどう取るか」「Sagaパターンを使うべきか」「トランザクション境界の設計」 「1トランザクション1集約」「結果整合性の実装」「集約をまたぐトランザクション」 といったトランザクション境界関連リクエストで起動。
後方互換性がゴミコードを量産する構造を検出し、互換性を「契約と撤去計画」として管理する ガバナンスを支援するスキル。公開API境界の明確化、非推奨化サイクル(deprecation cycle)の 制度化、互換層の局所化(Adapter/Strangler Fig)、契約テスト(CDC)による互換性検証、 AI生成コードの互換性ゲート設計を含む。コードレビュー、API設計、リファクタリング、 レガシー移行時に互換性起因の技術的負債を防ぐために使用。 対象言語: 言語非依存(Java, TypeScript, Go, Python, Rust等すべて)。 トリガー:「後方互換性を保ちたい」「非推奨APIをどうする」「互換層が増えてきた」 「レガシー移行の戦略」「API設計レビュー」「互換性のためのコードが多い」 「deprecation policyを作りたい」「破壊的変更の管理」といった互換性管理関連リクエストで起動。
getterの濫用を防ぐための命名規約スキル。ドメインモデルでgetterが必要な場合(永続化、JSON変換など)に `breachEncapsulationOf` プレフィックスを付与することで、カプセル化を破っていることを明示する。 これにより、Tell Don't Ask原則の違反を未然に防ぎ、getterの意図しない使用を抑制する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にgetter設計が必要な場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Go, Rust。 トリガー:「getterの命名規約」「カプセル化を破るgetter」「永続化用のgetter」 「breachEncapsulation」「getterを作りたいが濫用を防ぎたい」といったgetter命名関連リクエストで起動。
クリーンアーキテクチャを採用しているプロジェクト向けの設計・レビュー支援。4層構造(ドメイン層、 ユースケース層、インターフェースアダプタ層、インフラストラクチャ層)に基づく。特にインフラ層は 横断的関心事(ロギング、設定管理)のみ、永続化やRPCはインターフェースアダプタ層に配置すべき という原則を適用する。トリガー:「クリーンアーキテクチャで」「クリーンアーキテクチャに従って」 「クリーンアーキテクチャのレビュー」など、クリーンアーキテクチャを明示的に指定した場合のみ起動。 一般的な「設計レビュー」「アーキテクチャ相談」では起動しない。
CQRS/ESが集約の境界定義とモデリングに与える影響を解説する。CQRSを導入すると集約は コマンド実行に必要な最小限の状態のみ保持すればよくなり、読み取り責務はリードモデルに 委譲できる。大きすぎる集約の軽量化、集約境界の再定義、イベントによる状態管理を支援する。 集約設計、CQRS導入時のモデリング見直し、パフォーマンス問題の解決時に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー:「CQRSで集約が変わる」「集約が大きすぎる」「集約にメッセージ1000件」 「集約の更新が重い」「CQRS導入で集約を見直す」「集約を軽量化したい」 「集約にクエリ用データが混ざっている」「集約の境界を再定義」 といったCQRS/モデリング関連リクエストで起動。