HuggingFace routerのモデル一覧とchat-uiの設定を照合し、未登録モデルの特徴を調査。短い英語の説明を添えて本番・開発用の設定に追加します。
- ルーターの新モデルを追加したいとき
- モデルの特徴を短い説明にしたいとき
- 本番・開発用のモデル情報を同時更新
独立した作業と合格条件を定め、ポリシーの範囲内でリモートエージェントに依頼し、各担当の実行状況と成果を確認してから別途検証するスキルです。
Discover and run bounded remote dynamic workflows with Ruflo mod policy, worker inspection and independent acceptance gates
実行スコア 未検証
インストール方法を見る独立して進められる作業と、成果を判定する条件があるタスクを、管理対象のリモートワークフローとして実行します。開始前に作業範囲、元のコミット、出力形式、期限、予算、許可する接続先、独立した受け入れテストを整理し、ポリシーに沿ってワーカーを割り当てます。実行中は各ワーカーのイベントや停止、失敗を確認し、終了後は成果物を元のソースと条件に照らして個別に検証します。検証済みの結果は、署名や根拠を伴う学習記録として扱えます。
複数の独立した調査や実装を並行して進めたいときや、リモート作業の状況と成果を確認したいときに向いています。単純な作業を無理に分割せず、予算や許可範囲を明示して依頼したい場合にも使えます。
Rufloの管理エージェント機能と、ホスト側で許可された設定が必要です。認証情報やMCPトークンをプロンプトに含めず、実行完了だけで正しさを判断しないでください。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
SKILL.md の記述から、注意が要る操作と導入の前提を AI が確認しました。点数は実際に動かした結果(実行検証)だけで付けています。
点数には入れていません。 2026年10月25日 時点で AI(OpenAI Codex)が判定しました。目安なので、入れる前に原文も確認してください。
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。
Use this for remote Claude tasks with independent pieces and explicit acceptance
tests. Use wasm-agent for local isolated work, and ruflo-workflows for
persisted approval gates or native workflow scripts. Do not turn a simple task
into remote fanout just because tools are registered.
managed_agent_capabilities. Registration, configured credentials,
provider beta access, tool authorization and remote health are separate facts.
A configured credential is not proof of access. Never infer remote readiness./agent-mod capabilities and the workflow mod provides
/wf-mod managed. These commands list tools without making provider calls.
Dynamic creation through the agent mod is off by default. Existing user
authorization takes precedence; do not introduce another confirmation when
the task already authorizes bounded execution.managedWorkflows, maxBudgetCents and
allowInlineAgents settings. Do not disable policy to bypass a refusal.
Default maximum is 2500 US cents. Inline agents are off by default, requiring
predefined agents whose tools were reviewed separately. In flight work can
exceed a provider budget. This is local creation admission, not a global
organization spending ceiling or a policy for externally created sessions.dynamicWorkflows: true, budgetCents, exact allowedHosts,
and appropriate predefinedAgents. Save resource IDs. Send one scoped task
asking for inventory, parallel work, independent reproduction and synthesis.
Workers share files; require separate worker outputs and serialize patches.managed_agent_events. A run ending completed never proves correctness.
Observation timeout does not stop remote work. Interrupt requests a pause;
terminate confirms session deletion. Clean up only owned resources.The console's Mods page shows the agent mod's creation policy, cap, inline setting and counters. It does not establish cloud run state. This skill grants no additional tool, network, credential, memory or release authority.
Use the console Workflows, Cost, Approvals and Learning pages to inspect managed
runs. Snapshots are staleable local observations and never authorize actions.
Use managed_agent_control for fresh policy checked inspect/interrupt/terminate;
the host must separately allow the exact session. Never pass an approval flag.
Before a repeated task, ask managed_agent_learning for a recommendation in the
exact task/policy/evaluator scope. It is advisory and cannot expand budget,
worker permissions, network access or default models. After independent host
verification, record the closed outcome and host Ed25519 signature. Unknown or
unsigned observations stay quarantined. Never request the verifier private key.
Use index/recall only for authenticated training evidence; preserve reported
backend/embedding failures. Use evaluate on a frozen, disjoint heldout manifest
with three or more trials before treating a strategy as eligible. Eligibility
never grants promotion, deployment or configuration writes.
After the host verifier has tested and signed outcomes, use managed_agent_learning action=cycle with a closed cycle object: scope, at most 24 evidence records, optional index, maxP95Ms and evaluation (manifest, baselineId, candidateId). One atomic batch precedes bounded native indexing and advisory evaluation. Replays preserve attempt identity. Never place commands, keys, approval or promotion flags in a cycle. A failed later phase can leave the signed batch persisted; inspect status and retry the same evidence rather than inventing new attempts. This is an explicit feedback step, not automatic task execution.
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HuggingFace routerのモデル一覧とchat-uiの設定を照合し、未登録モデルの特徴を調査。短い英語の説明を添えて本番・開発用の設定に追加します。
技術選定や設計上の判断を残すADRを既存ファイルに続く連番で作成し、AgentDBへの登録と関連する過去の判断へのリンク付けまで行うスキルです。
設計判断の記録であるADRを読み込み、検索用の索引と依存関係のグラフを作成・更新します。二つの記述形式に対応し、参照先や状態の不整合も集計します。
削除した設計判断の記録や関係情報が索引に残る問題を、ADR索引の全件削除と再構築で解消。現在のファイルと登録件数が一致するかも確認するスキル。
コードの変更差分を、採用済みの設計判断を記録したADRと照合します。方針への違反、古い判断への参照、関連記録のない変更を整理し、修正や判断の見直しを提案します。
保存済みの設計判断記録(ADR)の関係を検証し、参照切れ、置き換え関係の循環、状態の不整合を報告。取り込み後やリリース前の整合性確認に使えます。