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cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

managed-workflow

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。

原文原文の説明を見る

Discover and run bounded remote dynamic workflows with Ruflo mod policy, worker inspection and independent acceptance gates

ruvnet/rufloスター 80,108(GitHub 80,108 + cccskills 0)

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 作業を独立した単位に分けたいとき
  • リモートワーカーの進捗を確認したいとき
  • 成果を受け入れ条件と照合したいとき
  • 検証済みの学習記録を参照したいとき

日本語での紹介

できること

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。

こんなときに便利

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。

使い方の例

  • 「この調査を独立した作業に分け、成果を条件に沿って確認してください」
  • 「各ワーカーの進捗を確認し、完了後に結果を元資料と照合してください」
  • 「前回の検証済み記録を参照し、この作業に使える推奨を確認してください」

注意点

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。

資料チェック

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。

安全面送信・削除・コマンド実行などの扱いが明示されているか
B一部不足遠隔実行や終了処理があり、認証情報を渡さない等の制約もあります。
導入のしやすさ必要なツールや API キーが少ないか、書かれているか
B一部不足Ruflo機能とホスト設定が必要ですが、設定手順は資料にありません。

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。

評価が違うと思ったら、見直しを依頼する

どの項目が、なぜ違うと思うかを書いてください。ログインは不要です。内容を SKILL.md と照らし合わせて評価を作り直し、この欄に反映します。

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含まれるファイル(1)

  • SKILL.md5.1 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。

Bounded managed workflows

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.

  1. Inspect 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.
  2. The agent mod provides /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.
  3. Respect the host's 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.
  4. Record task scope, source commit, output contract, deadline, budget, allowed network hosts and independent acceptance test before creation. Do not put keys or MCP tokens in prompts. Never give remote workers recursive Ruflo swarm launch, release or broad secret access.
  5. Create with 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.
  6. Inspect open runs, pauses, failures and every worker thread with 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.
  7. Independently test artifacts against the original source and acceptance contract. Persist only verified evidence through the repository's memory/RVF integration, binding source identity, reproduction commands and real usage. Never store credentials or promote an unverified transcript as learned truth.

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.

Verified learning and console use

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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