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

multi-agent-game-dev

AIを活用したゲーム構築のための4つのAgentを順序立てて実行するワークフローです。ファイルベースのハンドオフと永続的な共有メモリを使用して、複数のAgentが連携してゲーム開発プロセスを進めます。

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A 4-agent sequential workflow for building games with AI, using file-based handoffs and durable shared memory.

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。

マルチエージェント ゲーム開発パイプライン

目標

ファイルベースの通信と耐久性のある共有メモリを通じて、AIエージェントが複雑なゲームとシミュレーションプロジェクトに協力する4エージェントの順序付き開発パイプラインをセットアップします。各エージェントは定義された役割を持ち、起動時にプロジェクト状態を読み込み、作業を実行し、メモリを更新してから引き渡します。

このパターンは、人間のディレクターに調整された AIエージェントにより完全に構築された2つの本番ゲーム—Mr. Baseball Dynasty(722+ テスト、16フェーズ)と Mr. Football Dynasty(867テスト、25スプリント)—を通じて開発およびテストされています。

使用するべき場合

  • 複数のAIエージェントで複雑なソフトウェアプロジェクトを構築している。
  • エージェントがコードベース全体を再度読む必要なくセッション間でコンテキストを保持する必要がある。
  • 明確な責任の分離が必要である:設計、実装、レビュー、運用。
  • プロジェクトが単一のエージェントセッションでコンテキストに収まる範囲を超えて成長している。
  • 新しいエージェントセッションが60秒以内に生産性を高められるようにしたい。
  • AIエージェントを調整してソフトウェアを構築するノーコードのディレクターである。

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詳細情報

作者
oldmangrizzz
リポジトリ
oldmangrizzz/REAL_JARVIS
ライセンス
不明
最終更新
2026/4/28

Source: https://github.com/oldmangrizzz/REAL_JARVIS / ライセンス: 未指定

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原作者: oldmangrizzz · oldmangrizzz/REAL_JARVIS · ライセンス: ライセンス未確認