Agent Skills by ALSEL
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

agent-communication

エージェントに対する効率的でアクション指向の命令を作成する際の原則です。エージェントプロンプト、ルール、ドキュメンテーション、またはエージェント通信の改善が必要な場合に活用できます。トークン効率を重視しながら、エージェントが確実に適切なアクションを実行するよう設計された指示を書く方法を提供します。

description の原文を見る

Principles for writing token-efficient, action-oriented instructions to agents. Use when creating agent prompts, rules, documentation, or improving agent communication.

SKILL.md 本文

注意: このスキルのライセンスは unknown です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。

エージェント・コミュニケーション

トークン効率性(最優先)

  • 削除を優先、追加は最後に - コンテンツを追加する前に冗長性を削除する
  • 重複するルールをマージ - 明確性が向上する場合は結合する
  • すべての文に疑問を持つ - エージェントは本当にこれが必要か?
  • ネットトークンはフラットに - 新しい情報でトークンの肥大化を正当化しない

アクション指向型言語

  • アクショントリガー質問を優先 - 「Xを待つ?」より「Xを聞く?」
  • 命令形を使用 - 「これをしろ」より「これをするべき」
  • 短く自然な表現 - 頻繁なアクションには簡潔に
  • 厳密な言葉遣いは必要な場合だけ - セキュリティ・本番環境の問題のみ

ルール削減プロセス

  1. 意図が変わらなければ冗長性を削除する
  2. 結果がより明確であれば重複するルールをマージする
  3. 曖昧なステップを、コンプライアンスが向上する場合はアクショントリガー言語に置き換える
  4. 上記の方法では表現できない場合のみ新しいテキストを追加する

執筆ガイドライン

  • エージェントのインテリジェンスを想定 - 過剰説明しない
  • 必要な場合は具体的に - 曖昧なルールはエラーを招く
  • 重要な情報を先頭に

...

詳細情報

作者
juljus
リポジトリ
juljus/my-ai-tooling
ライセンス
unknown
最終更新
2026/3/28

Source: https://github.com/juljus/my-ai-tooling / ライセンス: unknown

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原作者: juljus · juljus/my-ai-tooling · ライセンス: unknown