GitHubスターと公式スキルカタログからのツール選択

タスクに必要なツール、ライブラリ、CLI、MCPサーバー、エージェントスキルを選ぶ際に、ユーザーのGitHubスターと公式ベンダースキルカタログを優先的に検索し、信頼できるよくメンテナンスされたオプションを推奨します。

GitHubスターと公式スキルカタログからのツール選択 とは?

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)がツールやライブラリ、CLI、MCPサーバー、エージェントスキルを選択する必要があるときに、ユーザーが既に信頼しているリソース(自身のGitHubスター)と公式ベンダーカタログを優先的に検索することで、品質と信頼性を確保します。まずタスクの要件を明確にし、ユーザーのGitHubスター一覧(ローカルスナップショットまたはGitHub API経由)を検索して一致するリポジトリを探します。次に、公式スキルカタログ(npx skills findコマンドや主要ベンダーの公式リポジトリ)を検索します。すべての候補に品質フィルタ(スター数、更新日、アーカイブ状態など)を適用し、最終的にトップ1と代替案2〜3を推奨します。インストールや変更は行わず、読み取り専用のスキルです。

対応✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/mitac-31709/agent-skills/tree/HEAD/.agents/skills/pick-tools-from-stars

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ドキュメント

GitHubスターと公式スキルカタログからのツール選択 は何をしますか?

目標: タスクにツール、ライブラリ、CLI、MCPサーバー、またはエージェントスキルが必要な場合、ランダムなWeb検索結果よりも、ユーザーが既に信頼しているもの(GitHubスター)と公式ベンダーカタログを優先し、品質も確認すること。

以下のパスはすべてこのスキルのフォルダ(このSKILL.mdを含むディレクトリ)を基準とします。

1. 要件の明確化

ツールが行うべきことを1行で書き出し、さらにハード制約(言語/ランタイム、OS、GPU/VRAMなどのハードウェア、ライセンス、オフライン/ローカル、予算)を加えてください。ユーザーの環境について既に知っている情報を使用します。

2. ユーザーのGitHubスターを検索する

ユーザーのGitHubログインを特定し(不明な場合は一度質問するか、ghがユーザーとしてログインしている場合はgh api user --jq .loginを使用)、以下の最初に存在するソースを使用します。

  1. ローカルスナップショット(オプション)。 このスキルフォルダにreferences/stars.csvまたはreferences/stars_by_list.mdが存在する場合(またはユーザーが別のプライベートリポジトリなどコピーを指定した場合)、それを最初に検索します。オフラインでも動作します。
    • stars.csvの列: lists(GitHubスターリスト名、|区切り。なしの場合は(unlisted))、full_name、url、description、description_ja、language、stars、pushed_at、archived、license、topics、starred_at。
    • stars_by_list.md: 同じリポジトリをスターリストごとにグループ化し、各行に1つ、先頭にSnapshot:日付があります。リスト名は良いカテゴリのヒントになります。
    • スナップショットは古い可能性があります。オンラインで鮮度が重要な場合は、以下のライブチェックも行ってください。
  2. ライブ、読み取り専用(スナップショットがない場合のデフォルト): gh api --paginate "users/<login>/starred?per_page=100" --jq '.[] | [.full_name,.html_url,.description,.language,(.topics|join(" ")),.stargazers_count,.pushed_at,.archived] | @tsv' (ghが利用できない場合は、認証なしのREST API https://api.github.com/users/<login>/starredを使用)。ユーザーがスターをGitHubスターリストで整理している場合は、リスト名をカテゴリのヒントとして使用します。

説明、トピック、名前、言語を、いくつかの同義語(ユーザーが使用する他の言語も含む)でマッチングします。例: rg -i "video|動画|ffmpeg" references/stars.csv。推奨する前に、一致したもののREADMEをざっと確認してください。

3. 公式スキル/プラグインカタログを検索する(エージェントスキルやプラグインが役立つ場合)

  • npx -y skills find "<query>" を実行します。オプションで --owner <publisher> を追加して、公式パブリッシャー(例: anthropics, openai, cursor, github, google, google-gemini, microsoft, vercel-labs, cloudflare, huggingface, awslabs)に絞り込めます。これにはインターネットアクセスが必要です。環境がオフラインの場合はスキップしてその旨を伝えてください。
  • ベンダーの公式リポジトリも直接検討してください(例: anthropics/skills, anthropics/claude-plugins-official, openai/skills, openai/plugins, cursor/plugins, github/awesome-copilot, google/skills, vercel-labs/agent-skills, huggingface/skills, microsoft/skills, cloudflare/skills)。リポジトリがベンダーの組織に所有されていることを確認してから、公式と呼んでください。

4. 品質フィルター(すべての候補に適用)

  • スナップショットからstars、pushed_at、archived、licenseを使用し、オンラインの場合はgh api repos/<owner>/<repo>で更新します。
  • よく知られており、活発にメンテナンスされているプロジェクトを優先します。アーカイブされたリポジトリ、約1年間意味のある活動がないリポジトリ、スターが非常に少ないリポジトリは除外します。ただし、より良いものが他にない場合はその限りではありません(その場合はその旨を伝えてください)。
  • スターには古いリポジトリやジョークリポジトリが含まれる可能性があります: スターが付いていることは関心のシグナルであって、品質のシグナルではありません。
  • スターや公式カタログに適切なものがない場合は、その旨を伝えて、確立された標準ツールの通常検索にフォールバックしてください。スター付きリポジトリを無理に推奨しないでください。

5. 推奨する

  • トップ1と、最大2〜3の代替案を提示します。それぞれについて: リンク付きの名前、何をするかの1行、このタスクと制約に合う理由、スター数と最終更新日(スナップショットからのものかライブチェックかを明記)、そしてそれがユーザーのスター、公式カタログ、または一般検索のいずれから来たかを示します。
  • スター、日付、機能を捏造せず、確認したもののみを報告してください。
  • インストール、スター追加、変更にはユーザーの事前許可が必要です。このスキルはデフォルトで読み取り専用です。

スナップショットの作成または更新(オプション)

python3 scripts/refresh_stars.py <login> を実行すると、references/stars.csv と references/stars_by_list.md が書き込まれます(読み取り専用。ghがログインしている必要があります。スターリスト名はghが<login>としてログインしている場合のみ入力され、それ以外の場合はすべてのリポジトリが(unlisted)になります)。既存のdescription_ja値は保持されます。データは個人情報です。公開リポジトリからは除外するか(.gitignoreを参照)、別のプライベートリポジトリに保存してください。

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