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。

triageは、GitHubのissueトリアージ用スキルです。着信するバグ報告や機能要望を、役割ベースのステートマシンに沿って振り分けます。issueの分類、追加情報の要否判断、AFKエージェントまたは人間のメンテナーへのルーティング、そして一貫したissue対応の維持に役立ちます。Issue Trackingに実用的なtriageスキルです。

design-an-interface スキルは、API やモジュールのインターフェース設計に着手する前に、まったく異なる形を比較検討するためのものです。フロントエンド開発やその他のモジュール設計で、まず要件を固め、その後に複数案を出してトレードオフを比較し、呼び出し側にとってより明快な契約へまとめたい場面に向いています。

context-degradation は、長いワークフローで起きる文脈障害を診断するための実用的なスキルです。途中の文脈喪失、poisoning、distraction、confusion、clash などを含め、どこで文脈が崩れるのかを特定し、最初に何を変えるべきかを判断し、Skill Authoring、プロンプト配置、本番エージェントのデバッグに使える再現性のある context-degradation ガイドを適用できます。

multi-agent-patterns スキルは、Agent Orchestration、コンテキスト分離、並列処理、構造化されたハンドオフを使って、エージェントシステムの設計と実装を支援します。単一エージェントとマルチエージェント構成のどちらを選ぶか迷うときや、supervisor のルーティング、peer 間のハンドオフ、合意形成、障害対応が必要なときに使います。特に、エージェントを増やすこと自体よりも、明確な連携が重要なオーケストレーション重視のタスクに向いています。

context-optimizationは、Context Engineeringにおける実用的なスキルで、トークンの無駄を減らし、意思決定の状態を維持し、長いワークフローを管理するのに役立ちます。コンテキスト制限への対処、ツール出力の肥大化の抑制、キャッシュに乗りやすいプロンプト構造の改善、観測のマスキングと圧縮、必要に応じたコンテキストの分割に活用できます。理論だけでなく、実運用を前提に作られています。

ai-shaped-readiness-advisor は、組織が AI-first か AI-shaped かを見極め、成熟度のギャップを特定し、より良い意思決定のために次に伸ばすべき能力を選ぶのを支援します。

create-custom-agent は、ツール、指示、受け渡しを備えた特化型 AI ペルソナ用の VS Code カスタム エージェント ファイル（.agent.md）を作成するのに役立ちます。新しいエージェントのひな形作成、ツール制限の設定、Skill Authoring 向けのエージェント間ワークフローの定義に使えます。

m365-agents-ts は、Microsoft 365 Agents SDK、Express ホスティング、AgentApplication ルーティング、ストリーミング応答、Copilot Studio クライアント連携を使って、TypeScript/Node.js で Microsoft 365 エージェントを構築するためのスキルです。デプロイを見据えたフルスタックのエージェント開発に役立つ実践ガイドとして使えます。

TypeScriptで `azure-ai-projects-ts` と `@azure/ai-projects` を使って Azure AI Foundry アプリを構築します。プロジェクト クライアント、エージェント、接続、デプロイ、データセット、インデックス、評価、OpenAI アクセスまで、このスキルを活用できます。Azure のプロジェクト リソースと資格情報を使った API 開発に役立つ実践ガイドです。

m365-agents-py は、Python で Microsoft 365、Teams、Copilot Studio のエージェントを構築したいバックエンド開発者向けのスキルです。aiohttp ホスティング、AgentApplication のルーティング、ストリーミング応答、MSAL 認証に対応しており、インストール手順、使い方のパターン、`microsoft.agents` から `microsoft_agents` への import 変更に関する注意点も含まれています。

azure-ai-projects-py は、Microsoft Foundry のプロジェクトクライアント向け Azure AI Projects Python SDK スキルです。インストール、認証、クライアント設定、PromptAgentDefinition を使ったバージョン管理付きエージェント、評価、接続、デプロイ、データセット、インデックス、OpenAI 互換アクセスに使えます。Python のバックエンド開発ワークフローに最適です。

m365-agents-dotnet は、Teams、Microsoft 365、Copilot Studio でマルチチャネル エージェントを構築するための .NET 向け Microsoft 365 Agents SDK スキルです。ASP.NET Core のホスティング、AgentApplication のルーティング、MSAL ベースの認証、パッケージ選定、API 開発における実践的な m365-agents-dotnet の使い方をサポートします。

azure-ai-projects-dotnet は、Azure AI Foundry プロジェクト向けの .NET スキルです。バックエンド開発者が、適切な Azure SDK パッケージのインストール、環境変数の設定、そして AIProjectClient を使った agents、connections、datasets、deployments、evaluations、indexes の操作を、迷いを減らしながら進めるのに役立ちます。

agents-sdkは、状態を持つ会話、耐久性のある実行、WebSocketやストリーミングチャット、MCP連携、スケジュールタスク、ブラウザ自動化を備えたCloudflare Workersエージェントの構築を支援します。このagents-sdkスキルは、既存または新規のWorkersアプリに対する導入判断、設定、実用的な使い方に重点を置いており、マルチエージェントシステムについてはCloudflareのランタイム制約に適合する場合に限って扱います。

subagent-driven-developmentは、実装計画を独立したタスクに分解し、各タスクごとに新しいサブエージェントを起動して、途中の結果を確認しながら進めるためのskillです。複数のエージェントを連携させて、品質チェックを挟みつつ素早く進めたい場合に向いており、特に3件以上の独立した課題、バグ修正、機能の切り出し、リポジトリ整理に有効です。

tree-of-thoughts は、複数のアプローチを検討し、弱い分岐を切り落としながら、より良い答えへと統合していく推論ワークフロースキルです。難しいデバッグ、計画立案、アーキテクチャ上のトレードオフ検討、そして Agent Orchestration 向けの tree-of-thoughts に役立ちます。