Agents

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。

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。

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。

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。

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。