Agent Skills & Plugins

AIにコードを「書かせる」だけでなく、AIエージェントと規律をもって開発・学習・知識整理するための、Agent SkillsとPluginのコレクション。

全体ポートフォリオ: AI Agent Engineering Portfolio

このリポジトリは、各スキルを skills/<skill-name>/ の1フォルダ単位で公開し、関連するスキル群を plugins/<plugin-name>/ にまとめて提供します。すべてのスキルは Agent Skills specification に沿った SKILL.md を持ち、1つずつでもプラグイン単位でも導入できます。

特定のマシンやローカル環境を整備するスキルは含めていません。ホームディレクトリ、ポート、モデル、サービス構成など、利用者固有の環境を前提にしない構成です。

収録内容

Software delivery

Skill Purpose
sdlc リスクに応じて仕様・設計・実装・レビュー・デプロイを統制する
spec 目的、振る舞い、受け入れ条件、固定要件を仕様へ落とす
architect 境界、依存方向、影響範囲、ADRを設計する
ddd ユビキタス言語、コンテキスト、集約を設計する
test-contract RequirementからObservable、Evidence、Proof Obligationを固定する
tdd Proof ObligationをRed-Green-Refactorと最小十分変更でPASSへ変える
ui UI/UX、React、アクセシビリティ、操作検証を扱う
review 正確性、セキュリティ、性能、保守性、テストをレビューする
security 脅威、アクセス制御、依存関係、シークレット、濫用を検証する
deploy 段階リリース、ヘルスチェック、中断、ロールバックを設計・実行する
observe ログ、メトリクス、トレース、アラートを設計する
sre SLI/SLO、エラーバジェット、障害対応、トイルを扱う
refactor 振る舞いを保ちながらコード構造を改善する

Agent learning

Skill Purpose
post-project-learning-engine 完了案件から次回の行動ルール候補を抽出する
skill-proposal-engine 複数の学習候補を評価し、適切な反映先とSkill Patchを提案する
skill-regression-checker Skill Patchの回帰、矛盾、過剰一般化、副作用を検査する

Knowledge workflows

Plugin Purpose
knowledge-workflows 日本語の要約、根拠に基づく執筆、編集、ビジネス文書化、対話型学習を8つのスキルとしてまとめて提供する

収録スキルは make-clear-summary、make-1-3-1-summary、summarize、write-from-evidence、write-clear-business-docs、edit-speech-transcripts、edit-with-editing-engineering、learn-quiz です。

既存利用者との互換性のため、edit-speech-transcripts、edit-with-editing-engineering、write-clear-business-docs は個別スキル版も残しています。

LLM evaluation

Skill Purpose
jlmb Japanese LLM Benchmarkを安全かつ再現可能に実行・比較する

合計20個の独立スキルと、8スキルを収録した1個のプラグインです。

設計方針

  • 1 skill = 1 directory: 必要なスキルだけを個別に取得・更新できる
  • Plugin as a bundle: 関連するスキル群は、1つのプラグインとしてまとめて導入できる
  • Portable core: 特定エージェント製品のコマンド、フック、サブエージェント構文を必須にしない
  • Safe by default: コミット、デプロイ、破壊的操作、外部書き込みを暗黙に実行しない
  • Evidence over memory: 変わり得る環境情報は、記憶ではなく現在の設定と観測で確認する
  • Progressive disclosure: 長い基準、テンプレート、スクリプトは各スキルの references/、assets/、scripts/ に分ける

インストール

Knowledge Workflowsプラグイン

Codexのリポジトリ・マーケットプレイスとして登録し、プラグインを追加します。

codex plugin marketplace add nob-git-dev/agent-skills --ref main
codex plugin add knowledge-workflows@agent-skills

インストール後にChatGPTデスクトップアプリを再起動し、プラグインを有効にしてください。構成は OpenAIのプラグイン・パッケージ仕様 に準拠しています。

個別スキル

まずリポジトリを取得します。

git clone https://github.com/nob-git-dev/agent-skills.git
cd agent-skills

利用するクライアントのスキル導入方法に従い、必要な skills/<skill-name>/ ディレクトリだけを登録またはコピーしてください。フォルダ名を変える場合は、SKILL.md の name も同じ名前に合わせます。

例として、Gitの sparse-checkout なら1スキルだけ取得できます。

git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/nob-git-dev/agent-skills.git
cd agent-skills
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set skills/security
git checkout main

クライアントが agents/openai.yaml を使わない場合、そのファイルは無視して構いません。ポータブルな指示本体は SKILL.md です。

SkillとPluginの違い

Skillは、1つの仕事を行うための独立した指示・参照資料・スクリプトです。Pluginは、複数のSkillやツールをまとめて配布するためのパッケージです。

このリポジトリでは再利用しやすいSkillを1つずつ公開するとともに、関連するスキル群を knowledge-workflows Pluginとして束ねています。

安全性

スキルはエージェントの判断を支援しますが、実行環境の権限規則やユーザー承認を置き換えません。特に、削除、データ移行、本番変更、外部送信、長時間の資源占有では、対象・影響・可逆性を確認してください。

JLMBの補助スクリプトはローカルのループバックアドレスを既定とし、APIキーを環境変数から読みます。実行前にコードと依存関係を確認してください。

ライセンス

個人・研究・非営利利用は CC BY-NC-SA 4.0 です。営利企業内での利用や商用サービスへの組み込みは Commercial License を確認してください。