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

writing-skills

エージェントスキルの新規作成、更新、または改善を行う際に使用します。スキルの目的やトリガー条件が明確に伝わる説明文の作成を支援します。

description の原文を見る

Use when creating, updating, or improving agent skills.

SKILL.md 本文

Writing Skills (Excellence)

スキル作成の卓越性のためのディスパッチャー。下のデシジョンツリーを使って、適切なテンプレートと標準を見つけてください。

⚡ クイック デシジョンツリー

あなたは何をする必要がありますか?

  1. 新しいスキルを作成:

    • シンプルですか?(単一ファイル、200行未満) → Tier 1 Architecture
    • 複雑ですか?(複数コンセプト、200-1000行) → Tier 2 Architecture
    • 大規模なプラットフォームですか?(10以上の製品、AWS、Convex) → Tier 3 Architecture
  2. 既存のスキルを改善:

    • 「長すぎる」を修正 -> モジュール化 (Tier 3)
    • 「AIがルールを無視する」を修正 -> Anti-Rationalization
    • 「ユーザーが見つけられない」を修正 -> CSO (Search Optimization)
  3. 準拠状況の確認:

    • メタデータ/命名を確認 -> Standards
    • テストを追加 -> Testing Guide

📚 コンポーネント インデックス

コンポーネント目的
CSO「LLMのSEO」。トリガーする説明の書き方。
Standardsファイルの命名、YAMLフロントマター、ディレクトリ構造。
Anti-Rationalizationエージェントが無視しないルールの書き方。
Testingスキルが実際に機能することを確認する方法。

🛠️ テンプレート

  • Technique Skill (ハウツー)
  • Reference Skill (ドキュメント)
  • Discipline Skill (ルール)
  • Pattern Skill (デザインパターン)

使用する場合

  • ゼロからNEWスキルを作成する場合
  • エージェントが無視する既存のスキルを改善する場合
  • スキルがトリガーされない理由をデバッグする場合
  • チーム全体でスキルを標準化する場合

動作方法

  1. 目標を特定 → 上記のデシジョンツリーを使用
  2. テンプレートを選択references/templates/から選択
  3. CSOを適用 → 検出のために説明を最適化
  4. Anti-rationalizationを追加 → Disciplineスキル用
  5. テスト → RED-GREEN-REFACTORサイクル

クイック例

---
name: my-technique
description: Use when [specific symptom occurs].
metadata:
  category: technique
  triggers: error-text, symptom, tool-name
---

# My Technique

## When to Use
- [Symptom A]
- [Error message]

一般的な間違い

間違い修正方法
説明がワークフローを要約している「Use when...」のトリガーだけを使用
metadata.triggersがない3つ以上のキーワードを追加
一般的な名前(「helper」など)ジェルンド(creating-skills)を使用
長いモノリシック SKILL.mdreferences/に分割

詳細はgotchas.mdを参照してください。

✅ デプロイ前チェックリスト

スキルをデプロイする前に:

  • nameフィールドがディレクトリ名と完全に一致している
  • SKILL.mdファイル名が全て大文字
  • 説明が「Use when...」で始まっている
  • metadata.triggersに3つ以上のキーワードがある
  • 総行数が500行未満(それ以上の場合はreferences/を使用)
  • 相互参照に@強制読み込みがない
  • 実際のシナリオでテスト済み

🔗 関連スキル

  • opencode-expert: OpenCode環境構成用
  • /write-skillコマンドで、ガイド付きスキル作成を使用

Tier 1スキルを作成:

mkdir -p ~/.config/opencode/skills/my-technique
touch ~/.config/opencode/skills/my-technique/SKILL.md

Tier 2スキルを作成:

mkdir -p ~/.config/opencode/skills/my-skill/references/core
touch ~/.config/opencode/skills/my-skill/{SKILL.md,gotchas.md}
touch ~/.config/opencode/skills/my-skill/references/core/README.md

制限事項

  • このスキルは、タスクが上記に説明されたスコープ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、または専門家のレビューの代替と見なさないでください。
  • 必要な入力、権限、セキュリティ境界、または成功基準が不足している場合は、停止し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