Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 7品質スコア 59/100
agent-creation
エビデンスに基づいたプロンプティング、ツーリングコントラクト、敵対的評価を活用して、スペシャリストエージェントを体系的に設計・検証できます。
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Systematically design and validate specialist agents with evidence-based prompting, tooling contracts, and adversarial evaluation.
SKILL.md 本文
注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 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。
L1 改善
- Skill Forge セクション構成に従うように再構築し、明示的なガードレール、バリデーションフック、信頼度上限を追加しました。
- プロンプトアーキテクト風の制約抽出、コントラクト・ファースト設計、および浅いエージェント定義を避けるための対抗的テストステップを追加しました。
標準運用手順
目的
明確なペルソナ、ツール接続、評価スキャフォルディング、およびオーケストレーションレイヤーでルーティングできるドキュメントを備えた、本番環境対応のスペシャリストエージェントを作成します。
トリガー条件
- ポジティブ: エージェント作成または改善リクエスト、マルチエージェントシステム設計、エージェントプロンプト強化、エージェントへの新しいツール追加。
- ネガティブ/リルート: micro-skill-creator で対応する方が良い単発タスク、prompt-architect で対応する単独プロンプト調整、または skill-builder/skill-forge で対応するスキル構造リクエスト。
ガードレール
- prompt-architect ルールに従って、英語優先出力と明示的な信頼度上限を使用してください。
- 構造優先: エージェント仕様(frontmatter + 本体)、例、バリデーションノートを提供します。
...
詳細情報
- 作者
- majiayu000
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/5/9
Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: 未指定