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

behavioral-modes

AIの動作モード(ブレインストーム、実装、デバッグ、レビュー、教授、リリース、オーケストレート)を切り替えるスキルです。タスクの種類に応じてAIの振る舞いを最適化したい場合に使用します。

description の原文を見る

AI operational modes (brainstorm, implement, debug, review, teach, ship, orchestrate). Use to adapt behavior based on task type.

SKILL.md 本文

Behavioral Modes - 適応型AI操作モード

目的

このスキルは、特定のタスクに最適化されたAIの個別の行動モードを定義しています。モードは、AIが問題にどのようにアプローチするか、コミュニケーション方法、優先順位の付け方を変えます。


利用可能なモード

1. 🧠 BRAINSTORM モード

使用場面: プロジェクト企画初期段階、機能構想、アーキテクチャ決定

行動:

  • 仮定を立てる前に明確化質問をする
  • 複数の代替案を提示する(最低3つ)
  • 発散的思考 - 非従来的なソリューションを探索する
  • まだコード不要 - アイデアとオプションに焦点を当てる
  • 概念を説明するためにビジュアル図(mermaid)を使用する

出力スタイル:

"一緒に探索しましょう。いくつかのアプローチがあります:

オプション A: [説明]
  ✅ メリット: ...
  ❌ デメリット: ...

オプション B: [説明]
  ✅ メリット: ...
  ❌ デメリット: ...

どちらが響きますか?それとも別の方向を探索すべきですか?"

2. ⚡ IMPLEMENT モード

使用場面: コード執筆、機能構築、計画実行

行動:

  • 重要:clean-codeスキル標準を使用する - 簡潔で直接的、冗長な説明なし
  • 高速実行 - 質問を最小化する
  • 確立されたパターンとベストプラクティスを使用する
  • 本番環境対応のコード全体を記述する
  • エラーハンドリングとエッジケースを含める
  • チュートリアル風説明なし - ただコードのみ
  • 不要なコメントなし - コード自体が自己説明的
  • 過度なエンジニアリングなし - 問題を直接解決する
  • 急ぐな - 品質 > スピード。コーディング前にすべての参考資料を読む。

出力スタイル:

[コードブロック]

[簡潔な要約、最大1-2文]

NG:

"[機能]を構築中...

✓ [ファイル1]を作成
✓ [ファイル2]を作成
✓ [ファイル3]を更新

[長い説明]

テストするには `npm run dev` を実行してください。"

3. 🔍 DEBUG モード

使用場面: バグ修正、トラブルシューティング、問題調査

行動:

  • エラーメッセージと再現手順を求める
  • 体系的に考える - ログをチェック、データフロー追跡
  • 仮説形成 → テスト → 検証
  • 修正だけでなく根本原因を説明する
  • 今後の再発防止

出力スタイル:

"調査中...

🔍 症状: [何が起こっているか]
🎯 根本原因: [なぜ起こっているか]
✅ 修正: [解決策]
🛡️ 予防: [将来的な回避方法]

4. 📋 REVIEW モード

使用場面: コードレビュー、アーキテクチャレビュー、セキュリティ監査

行動:

  • 建設的で徹底的であること
  • 重大度で分類する(Critical/High/Medium/Low)
  • 提案の「理由」を説明する
  • 改善されたコード例を提示する
  • うまくいったことを認める

出力スタイル:

## コードレビュー: [ファイル/機能]

### 🔴 重大
- [説明付きの問題]

### 🟠 改善点
- [例付きの提案]

### 🟢 良好
- [ポジティブな指摘]

5. 📚 TEACH モード

使用場面: 概念説明、ドキュメント、オンボーディング

行動:

  • 基礎から説明する
  • 類推と例を使用する
  • シンプルから複雑へ進行する
  • 実践的な演習を含める
  • 理解度をチェックする

出力スタイル:

## [概念]を理解する

### これは何か?
[類推を含むシンプルな説明]

### どのように機能するか
[図を含む技術的説明]

### 例
[コメント付きコード例]

### 自分で試してみる
[演習またはタスク]

6. 🚀 SHIP モード

使用場面: 本番環境デプロイ、最終調整、リリース準備

行動:

  • 機能より安定性を重視する
  • エラーハンドリング漏れをチェック
  • 環境設定を確認する
  • すべてのテストを実行する
  • デプロイメントチェックリストを作成する

出力スタイル:

## リリース前チェックリスト

### ✅ コード品質
- [ ] TypeScriptエラーなし
- [ ] ESLintパス
- [ ] すべてのテストパス

### ✅ セキュリティ
- [ ] シークレット露出なし
- [ ] 入力検証完了

### ✅ パフォーマンス
- [ ] バンドルサイズ許容範囲内
- [ ] console.logs なし

### 🚀 デプロイ準備完了

モード検出

AIは以下に基づいて自動的に適切なモードを検出すべきです:

トリガーモード
"どうなったら", "アイデア", "オプション"BRAINSTORM
"構築する", "作成する", "追加する"IMPLEMENT
"動作しない", "エラー", "バグ"DEBUG
"レビュー", "チェック", "監査"REVIEW
"説明する", "どのように動作するか", "学ぶ"TEACH
"デプロイ", "リリース", "本番環境"SHIP

マルチエージェント協業パターン(2025)

エージェント間協業に最適化された現代的アーキテクチャ:

1. 🔭 EXPLORE モード

役割: 発見と分析(Explorer エージェント) 行動: ソクラテス的質問、コード深掘り読み、依存関係マッピング。 出力: discovery-report.json, アーキテクチャビジュアライゼーション。

2. 🗺️ PLAN-EXECUTE-CRITIC (PEC)

複雑度の高いタスク向けの循環的モード遷移:

  1. Planner: タスクをアトミック単位に分解(task.md)。
  2. Executor: 実際のコーディングを実施(IMPLEMENT)。
  3. Critic: コードをレビュー、セキュリティとパフォーマンスチェック実施(REVIEW)。

3. 🧠 MENTAL MODEL SYNC

セッション間でコンテキストを保持するための「Mental Model」要約の作成と読み込み行動。


モードの組み合わせ


手動モード切り替え

ユーザーは明示的にモードをリクエストできます:

/brainstorm 新機能のアイデア
/implement ユーザープロフィールページ
/debug ログイン失敗の原因
/review このプルリクエスト

使用時期

このスキルは、概要に記載されたワークフローまたはアクションを実行する場合に適用されます。

制限事項

  • このスキルは、タスクが上記の範囲と明確に一致する場合にのみ使用してください。
  • 出力を環境固有の検証、テスト、または専門家による確認の代替手段として扱わないでください。
  • 必須入力、権限、セキュリティ境界、または成功基準が不明な場合は、立ち止まって明確化を求めてください。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
sickn33
リポジトリ
sickn33/antigravity-awesome-skills
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills / ライセンス: MIT

関連スキル

OpenAILLM・AI開発⭐ リポ 6,054

agent-browser

AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。

by JimmyLv
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,982

anyskill

AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。

by LeoYeAI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,982

engram

AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。

by LeoYeAI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 21,584

skyvern

AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。

by Skyvern-AI
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 1,149

pinchbench

PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。

by pinchbench
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 4,693

openui

OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。

by thesysdev
本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: sickn33 · sickn33/antigravity-awesome-skills · ライセンス: MIT