design-orchestration
ブレインストーミング、マルチエージェントレビュー、実行準備を正しい順序でルーティングし、デザインワークフロー全体を統括・調整します。
description の原文を見る
Orchestrates design workflows by routing work through brainstorming, multi-agent review, and execution readiness in the correct order.
SKILL.md 本文
Design Orchestration (Meta-Skill)
目的
アイデアがデザインになり、デザインがレビューされ、 検証されたデザインのみが実装に到達することを確保します。
このスキルはデザインを生成しません。 他のスキル間の流れを制御します。
運用モデル
これはクリエイティブではなく、ルーティングと強制のスキルです。
以下を決定します:
- 次に実行すべきスキル
- エスカレーションが必要かどうか
- 実装が許可されるかどうか
制御対象スキル
このメタスキルは以下を調整します:
brainstorming— デザイン生成multi-agent-brainstorming— デザイン検証- 下流の実装またはプランニングスキル
実行条件
以下の場合にこのスキルを呼び出します:
- ユーザーが新機能、システム、または変更を提案した
- デザイン決定が重大なリスクを伴う
- 速度よりも正確性が重要である
ルーティングロジック
ステップ 1 — ブレインストーミング(必須)
検証されたデザインが存在しない場合:
brainstormingを呼び出す- 以下を要求する:
- Understanding Lock
- Initial Design
- Decision Log の開始
これらの成果物なしに進むことはできません。
ステップ 2 — リスク評価
ブレインストーミング完了後、デザインを以下のように分類します:
- 低リスク
- 中程度のリスク
- 高リスク
以下の要因を使用します:
- ユーザーへの影響
- 不可逆性
- 運用コスト
- 複雑さ
- 不確実性
- 新規性
ステップ 3 — 条件付きエスカレーション
-
低リスク
→ 実装プランニングに進む -
中程度のリスク
→multi-agent-brainstormingを推奨 -
高リスク
→multi-agent-brainstormingを要求
必要な場合のエスカレーションをスキップすることは禁止されています。
ステップ 4 — マルチエージェント レビュー(呼び出された場合)
multi-agent-brainstorming が実行される場合:
以下を要求する:
- 完了した Understanding Lock
- 現在のデザイン
- Decision Log
以下を許可しない:
- 新しいアイデア出し
- スコープ拡大
- 問題定義の再検討
批評、修正、決定解決のみが許可されます。
ステップ 5 — 実装準備チェック
実装を許可する前に:
以下を確認します:
- デザインが承認されている(シングルエージェントまたはマルチエージェント)
- Decision Log が完全である
- 主要な仮定が記録されている
- 既知のリスクが認識されている
条件が失敗した場合:
- 実装をブロック
- 適切なスキルに戻す
強制ルール
- 検証されたデザインなしに実装を許可しない
- 必要なレビューをスキップすることを許可しない
- サイレントエスカレーションまたはデエスカレーションを許可しない
- デザインと実装フェーズをマージしない
終了条件
このメタスキルは以下の場合のみ終了します:
- 次のステップが明示的に識別されている、かつ
- すべての必要な前のステップが完了している
可能な終了:
- 「実装プランニングに進む」
- 「マルチエージェント ブレインストーミングを実行」
- 「明確化のためブレインストーミングに戻す」
- 「レビュー済みデザインが APPROVED、REVISE、または REJECT の最終判定を報告する場合、ワークフローをそれに応じてルーティングし、選択した次のステップを明示的に述べる必要があります。」
デザイン哲学
このスキルは以下のために存在します:
- 正しい決定を遅くする
- 正しい実行を速くする
- 高くつく失敗を防ぐ
良いシステムは早期に失敗します。 悪いシステムは本番環境で失敗します。
このメタスキルは前者を強制するために存在します。
使用時機
このスキルは上記の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必要がある場合に適用されます。
制限事項
- このスキルは、タスクが上記のスコープに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、または専門家レビューの代替物として扱わないでください。
- 必須入力、権限、安全境界、または成功基準が不足している場合は、立ち止まって明確にするよう求めてください。
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
- 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。