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Agent Sort (エビデンスベースECC選別)

特定のリポジトリ向けにエビデンスに基づいたECCインストール計画を構築し、スキル、コマンド、ルール、フック、その他をDAILYバケットとLIBRARYバケットに並行レビューで分類します。ECCフルバンドルではなく、プロジェクトに本当に必要なものだけに絞り込みたい場合に使用します。

Agent Sort (エビデンスベースECC選別) とは?

このスキル(Agent Sort)は、AIエージェント環境(ECC:拡張可能なコーディング環境)において、特定のリポジトリに最適化されたインストール構成を自動生成するためのものです。デフォルトのフルインストールではノイズが多すぎる場合や、プロジェクトのスタックが明確でありながら手動でスキルを厳選する手間を省きたい場合に有効です。コードベースの実際の証拠(ファイル拡張子、パッケージマネージャ、フレームワーク設定、CI設定など)に基づいて、各コンポーネントを「DAILY」(毎セッションで読み込むべき必須のもの)と「LIBRARY」(検索可能だがデフォルトでは読み込まない参照用のもの)の2つのバケットに分類します。並列サブエージェントが利用可能な場合は、エージェント、スキル、コマンド、ルール、フック、その他を並行レビューし、最終的にインストール計画、検証レポート、オプションのライブラリルーターを生成します。このスキルはClaude Codeや同様のAIエージェントツールで動作し、チームが繰り返し使えるエビデンスベースのインストール判断を提供します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/agent-sort

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ドキュメント

Agent Sort(エビデンスベースECC選別)

このスキルは、リポジトリにデフォルトのフルインストールではなく、プロジェクト固有のECC環境が必要な場合に使用します。

目標は「便利そう」と推測することではありません。目標は、実際のコードベースからのエビデンスを用いてECCコンポーネントを分類することです。

使用するタイミング

  • プロジェクトがECCのサブセットのみを必要としており、フルインストールではノイズが多すぎる場合
  • リポジトリのスタックは明確だが、誰もスキルを一つずつ手動で厳選したくない場合
  • チームが意見ではなく、grepによるエビデンスに裏付けられた繰り返し可能なインストール判断を望む場合
  • 常時読み込むDAILYワークフローのインターフェースと、検索可能なライブラリ/参照用インターフェースを分離したい場合
  • リポジトリが間違った言語、ルール、フックセットに漂流しており、クリーンアップが必要な場合

絶対的なルール

  • 常に現在のリポジトリを事実の出典とし、汎用的な設定を優先しない
  • DAILYの判断には、具体的なリポジトリのエビデンスを必ず引用する
  • LIBRARYは「削除」を意味せず、「デフォルトでは読み込まないがアクセス可能に保つ」ことを意味する
  • 現在のリポジトリが使用できないフック、ルール、スクリプトをインストールしない
  • ECCネイティブのインターフェースを優先し、別のインストールシステムを導入しない

出力成果物

以下のアーティファクトをこの順序で生成します:

  1. DAILY インベントリ
  2. LIBRARY インベントリ
  3. インストール計画
  4. 検証レポート
  5. オプションの skill-library ルーター(プロジェクトが必要とする場合)

分類モデル

2つのバケットのみを使用します:

  • DAILY
    • このリポジトリのすべてのセッションで読み込むべき
    • リポジトリの言語、フレームワーク、ワークフロー、またはオペレーターインターフェースに強くマッチしている
  • LIBRARY
    • 保持しておくと便利だが、デフォルトで読み込む価値はない
    • 検索、ルータースキル、または選択的な手動使用で到達可能にすべき

エビデンスソース

分類を行う前に、リポジトリローカルのエビデンスを使用します:

  • ファイル拡張子
  • パッケージマネージャとロックファイル
  • フレームワーク設定
  • CIおよびフック設定
  • ビルド/テストスクリプト
  • インポートと依存関係マニフェスト
  • スタックを明示的に説明するリポジトリドキュメント

有用なコマンドには以下が含まれます:

rg --files
rg -n "typescript|react|next|supabase|django|spring|flutter|swift"
cat package.json
cat pyproject.toml
cat Cargo.toml
cat pubspec.yaml
cat go.mod

並列レビューパス

並列サブエージェントが利用可能な場合、レビューを次のパスに分割します:

  1. エージェント
    • agents/* を分類
  2. スキル
    • skills/* を分類
  3. コマンド
    • commands/* を分類
  4. ルール
    • rules/* を分類
  5. フックとスクリプト
    • フックインターフェース、MCPヘルスチェック、ヘルパースクリプト、OS互換性を分類
  6. その他
    • コンテキスト、例、MCP設定、テンプレート、ガイダンスドキュメントを分類

サブエージェントが利用できない場合は、同じパスを順次実行します。

コアワークフロー

1. リポジトリを読み取る

何かを分類する前に、実際のスタックを特定します:

  • 使用中の言語
  • 使用中のフレームワーク
  • 主要なパッケージマネージャ
  • テストスタック
  • リンター/フォーマッタースタック
  • デプロイメント/ランタイム環境
  • 既に存在するオペレーター統合

2. エビデンステーブルを作成する

すべての候補インターフェースについて、以下を記録します:

  • コンポーネントパス
  • コンポーネントタイプ
  • 提案バケット
  • リポジトリのエビデンス
  • 簡単な説明

以下の形式を使用します:

skills/frontend-patterns | skill | DAILY | 84 .tsx files, next.config.ts present | コアフロントエンドスタック
skills/django-patterns   | skill | LIBRARY | no .py files, no pyproject.toml       | このリポジトリではアクティブではない
rules/typescript/*       | rules | DAILY | package.json + tsconfig.json            | アクティブなTSリポジトリ
rules/python/*           | rules | LIBRARY | zero Python source files             | アクセスのみ保持

3. DAILY vs LIBRARY を決定する

以下の場合に DAILY に昇格させます:

  • リポジトリが明確に対応するスタックを使用している場合
  • コンポーネントがすべてのセッションに役立つほど汎用的である場合
  • リポジトリがすでに対応するランタイムまたはワークフローに依存している場合

以下の場合に LIBRARY に降格させます:

  • コンポーネントがスタック外である場合
  • リポジトリが後で必要になる可能性があるが、毎日は必要ない場合
  • 即時的な関連性がないのにコンテキストのオーバーヘッドを増加させる場合

4. インストール計画を作成する

分類をアクションに変換します:

  • DAILY スキル -> .claude/skills/ にインストールまたは維持
  • DAILY コマンド -> まだ有用な場合のみ、明示的なshimとして保持
  • DAILY ルール -> マッチする言語セットのみインストール
  • DAILY フック/スクリプト -> 互換性のあるもののみ保持
  • LIBRARY インターフェース -> 検索または skill-library 経由でアクセス可能に維持

リポジトリがすでに選択的インストールを使用している場合は、別のシステムを作成する代わりに、その計画を更新します。

5. オプションのライブラリルーターを作成する

プロジェクトが検索可能なライブラリインターフェースを望む場合は、以下を作成します:

  • .claude/skills/skill-library/SKILL.md

そのルーターには以下を含める必要があります:

  • DAILY vs LIBRARY の簡単な説明
  • グループ化されたトリガーキーワード
  • ライブラリ参照の保存場所

ルーター内にすべてのスキル本文を複製しないでください。

6. 結果を検証する

計画を適用した後、以下を検証します:

  • すべてのDAILYファイルが期待される場所に存在するか
  • 古い言語ルールがアクティブのまま残っていないか
  • 互換性のないフックがインストールされていないか
  • 結果のインストールが実際にリポジトリスタックにマッチしているか

以下の項目を含む簡潔なレポートを返します:

  • DAILY カウント
  • LIBRARY カウント
  • 削除された古いインターフェース
  • 未解決の疑問点

引き継ぎ

次のステップがインタラクティブなインストールや修復である場合、以下に引き継ぎます:

  • configure-ecc

次のステップが重複のクリーンアップやカタログレビューである場合、以下に引き継ぎます:

  • skill-stocktake

次のステップがより広範なコンテキストのトリミングである場合、以下に引き継ぎます:

  • strategic-compact

出力形式

結果をこの順序で返します:

STACK
- 言語/フレームワーク/ランタイムの概要

DAILY
- エビデンス付きの常時読み込みアイテム

LIBRARY
- エビデンス付きの検索可能/参照アイテム

INSTALL PLAN
- インストール、削除、またはルーティングすべきもの

VERIFICATION
- 実行されたチェックと残っているギャップ

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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