Agent Orchestration

workspace-surface-audit は、ワークスペースとマシンが今すぐ何をできるかを確認するための読み取り専用の監査スキルです。リポジトリ、MCP servers、plugins、connectors、環境面、harness のセットアップを調べたうえで、Workflow Automation に最適な ECC ネイティブの skills、hooks、agents、workflows を提案します。

unified-notifications-opsは、GitHub、Linear、デスクトップ通知、hook、チャット、メールのアラートを1つの運用レーンにまとめるためのECCネイティブなスキルです。散在する通知の代わりに、ルーティング、重大度、担当、重複排除、エスカレーション、フォローアップアクションを定義する用途に使えます。

token-budget-advisor は、回答前に応答の深さを選ぶためのルーティングスキルです。ワークフロー自動化やチャットフローで、出力の長さ、詳細度、トークン消費をコントロールするのに役立ちます。この token-budget-advisor ガイドでは、発火条件、使わないべき場面、skills/token-budget-advisor からの適用方法を解説します。

team-builder は、markdown の persona ファイルから並列チームを組み立てて実行するための、対話型エージェント選択ツールです。team-builder スキルを使うと、利用可能なエージェントを一覧し、専門領域ごとに整理し、Workflow Automation 向けの臨時チームを構成できます。フラット構成またはサブディレクトリ構成のエージェントライブラリを持ち、persona の構成が明確なリポジトリに最適です。

strategic-compact は、Claude のセッションをタスクの区切りで一貫した状態に保つために、いつ手動で /compact を実行すべきかを判断するのに役立ちます。長時間・多段階の作業、とくに調査、計画、実装、テストに向いており、自動の圧縮を任意のタイミングではなく論理的なマイルストーンで行いたいワークフロー自動化で有用です。

santa-method は、公開前に正確さが求められる出力のためのマルチエージェント検証ワークフローです。独立したレビューで、コンテンツ、コード周辺の成果物、コンプライアンスに配慮が必要な文面、ワークフロー自動化タスクに潜む見落としを検出します。生成・検証・収束を繰り返す再現性の高いループが必要なら、santa-method スキルを導入してください。

ralphinho-rfc-pipelineは、大きな機能を検証可能な単位に分割し、各ステップを検証しながら、統合チェック付きでマージするための、RFC主導のマルチエージェント・ワークフロースキルです。Multi-Agent Systems 向けの ralphinho-rfc-pipeline をはじめ、リファクタリング、スキーマ変更、認証、パフォーマンス、セキュリティ作業に特に適しています。

opensource-pipeline は、3段階のワークフロー「fork」「sanitize」「package」によって、非公開プロジェクトを公開可能なリポジトリへ整えるスキルです。秘密情報の除去、クリーンアップ確認、CLAUDE.md・setup.sh・README の生成までを支援し、より安全に GitHub へ公開できるようにします。

nanoclaw-repl は、NanoClaw v2 の操作と拡張を行うためのセッション対応 REPL スキルです。永続的な markdown ベースのセッション、ブランチ作成、検索、圧縮、モデル切り替え、エクスポートをサポートし、Workflow Automation に役立ちます。この nanoclaw-repl ガイドを使えば、ローカル作業を決定的に保ちつつ、再開しやすく整理された状態で進められます。

messages-ops は、ライブメッセージ対応に特化した証拠重視のスキルです。テキストや DM を読み取り、直近のワンタイムコードを回収し、返信前にスレッドを確認し、実際にどのソースを参照したかまで検証できます。ソースの振り分けと証跡が推測より重要な Workflow Automation では、messages-ops がよく合います。

iterative-retrieval は、エージェント型の作業でコンテキスト取得を段階的に洗練していくためのワークフローパターンです。サブエージェントがコンテキストを取りすぎたり、逆に足りなさすぎたりするのを防ぎ、iterative-retrieval の導入判断や、Workflow Automation における iterative-retrieval の活用に役立ちます。

gateguard は、Claude のワークフロー向けに「実行前に事実確認を強制する」ゲートです。最初の Edit、Write、Bash の試行をブロックし、変更を許可する前に、importers、schemas、ユーザー指示、関連ファイルを具体的に調査することを求めます。この gateguard ガイドは、推測を減らし、初回での編集精度を高めるために使えます。

gan-style-harness は、Agent Orchestration 向けの Generator-Evaluator スキルです。より厳密な批評、精度の高い反復、弱点の少ない実装で、完成度の高いアプリづくりを支援します。フロントエンド中心、フルスタック、または本番品質を重視する作業で、スピードよりレビュー品質を優先したいときに適しています。

enterprise-agent-ops は、長寿命またはクラウドホスト型のエージェントシステムを、可観測性、安全制御、変更管理、復旧計画つきで運用するためのスキルです。単発のプロンプトではなく、エージェントのオーケストレーションを実務的に扱うガイドが必要なときに使います。

dmux-workflows は、tmux のペイン上で dmux を使い、並列の AI エージェントセッションを編成するためのガイドです。調査、実装、テスト、ドキュメント作成を Claude Code、Codex、OpenCode などのハーネスに振り分けられるため、コンテキストの詰まりを抑えながらマルチエージェント開発を進められます。

council は、判断が割れやすい選択、トレードオフ、実行するか見送るかの判断を支援する skill です。複数の妥当な選択肢があり、選ぶ前に構造化された異論整理が必要なときに使います。プロダクト、エンジニアリング、運用、戦略のように、一般論のブレストよりも、説明可能な提案が重要な意思決定に向いています。

continuous-learning-v2 は、Claude Code のセッションを hooks、observer agents、confidence scoring、そして繰り返しパターンを skills・commands・agents に昇格させる仕組みによって、プロジェクト単位の学習へ変えるスキルです。

cost-aware-llm-pipelineは、モデルルーティング、不変のコスト追跡、リトライ処理、プロンプトキャッシュによって、APIコストを抑えたLLMワークフローの構築を支援します。出力量と品質のトレードオフに明確なルールが必要なバッチ処理、ドキュメントパイプライン、Workflow Automationに適しています。

continuous-agent-loop は、品質ゲート、評価、復旧手順、明確な停止ルールを備えた再現可能な自律ループをエージェントが実行し、タスクを信頼性高く完了できるよう支援します。

claude-devfleet は、Claude DevFleet 向けのマルチエージェント orchestration スキルです。プロジェクト計画、分離された worktree 上での並列エージェント実行、進捗の監視、構造化レポートの確認を支援します。依存関係を踏まえたミッション設計が必要な大きめのコーディング作業に向いており、単発の軽い単一ファイル編集にはあまり適していません。

claude-api は、Python と TypeScript 向けの Anthropic Claude API パターンを扱うのに役立ちます。インストール、messages、streaming、tool use、vision、batches、prompt caching、model selection、Claude Agent SDK のワークフローまでカバーします。

blueprint は、1行の目的から複雑なエンジニアリング作業の段階的な構築計画を作成します。マルチセッション、複数PRのタスク、リファクタリング、移行、そして新しいエージェントがコンテキスト、依存関係の順序、並列実行できるステップの判定、レビューゲートを必要とする Project Setup 向けの blueprint に最適です。

autonomous-loops は、単純な順次パイプラインから、品質ゲートと引き継ぎを備えたマルチエージェント DAG オーケストレーションまで、Claude Code の自律ワークフローを設計するためのスキルです。

autonomous-agent-harness は、Claude Code をメモリ、定期実行、タスク配信、computer use を備えた持続的で自己指向のエージェントシステムに変えます。一度きりのプロンプトでは足りない、エージェントのオーケストレーション、定期チェック、長期稼働のワークフローに適しています。