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スキルスカウト

新しいスキルを作成する前に、既存のローカル、マーケットプレイス、GitHub、およびWeb上のスキルソースを検索します。ユーザーがワークフロー用のスキルを作成、構築、フォーク、または検索したい場合に使用します。

スキルスカウト とは?

スキルスカウトは、新しいAIエージェントスキルを作成する前に、既存のスキルを徹底的に検索し重複を防ぐためのツールです。このスキルは、ローカルにインストールされたスキルやマーケットプレイス、GitHubリポジトリ、Web上の言及など、複数のソースから候補を収集します。6ステップのプロセスを通じて、ユーザーの意図を把握し、キーワード検索を実行し、外部ソースを精査し、結果をランク付けして、ユーザーに最適な選択肢(既存スキルの使用、フォーク・拡張、新規作成)を提示します。Claude CodeやCursorなどのプラットフォームで動作し、コミュニティの成果を尊重しながらもセキュリティレビューを欠かさない、堅牢なスキル発見ワークフローを提供します。

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

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ドキュメント

スキルスカウト は何をしますか?

新しいスキルを作成する前にこのスキルを使用してください。目的は、既存のコミュニティやマーケットプレイスの作業を重複させず、外部のものを採用する前に精査することです。

出典: redminwang による古いコミュニティPR #1232から救出。

使用タイミング

  • ユーザーが「スキルを作成」「スキルを構築」「スキルを作る」「新しいスキル」と言った場合。
  • ユーザーが「Xのためのスキルはある?」「Yを行うスキルは存在する?」と尋ねた場合。
  • ユーザーがワークフローを説明し、新しいスキルの作成を提案しようとしている場合。
  • ユーザーが既存のスキルをフォークまたは拡張したい場合。

ユーザーが明示的に検索をスキップしてゼロから作成するように指示した場合は、その指示を了承し、要求された作成ワークフローを進めてください。

仕組み

ステップ1 - 意図の把握

以下を抽出します:

  • スキルが実行すべきタスク。
  • 使用するためのトリガー条件。
  • 関連するドメイン、ツール、フレームワーク、データソース。
  • 3〜5個の検索キーワードと有用な同義語。

ステップ2 - ローカルソースの検索

最初にインストール済みおよびマーケットプレイスのスキル名を検索します。ローカルソースはすでにユーザーの環境に含まれているため優先されます。

find ~/.claude/skills -maxdepth 2 -name SKILL.md 2>/dev/null | grep -iE "keyword|synonym"
find ~/.claude/plugins/marketplaces -path '*/skills/*/SKILL.md' 2>/dev/null | grep -iE "keyword|synonym"

次にフロントマターの説明を検索します:

grep -RilE "keyword|synonym" ~/.claude/skills ~/.claude/plugins/marketplaces 2>/dev/null

ステップ3 - リモートソースの検索

利用可能なGitHubおよびWeb検索ツールを使用します。簡潔なクエリを優先します:

gh search repos "claude code skill keyword" --limit 10 --sort stars
gh search code "name: keyword" --filename SKILL.md --limit 10

Web検索には、次のようなターゲットを絞ったクエリを最大3つ使用します:

"claude code skill" keyword
"SKILL.md" keyword
"everything-claude-code" keyword

ステップ4 - 外部一致の精査

外部スキルを採用またはフォークとして推奨する前に:

  • SKILL.mdのフロントマターと指示を読む。
  • 予期しないシェルコマンド、ファイル書き込み、ネットワーク呼び出し、資格情報の処理、パッケージのインストールがないか確認する。
  • リポジトリがメンテナンスされているかどうかを確認する。
  • マーケットプレイスのオリジナルを直接編集するよりも、新しいローカルブランチにコピーして差分をレビューすることを優先する。

ステップ5 - 結果のランク付け

候補を次の順序でランク付けします:

  1. スキル名での完全キーワード一致。
  2. 説明でのキーワードまたは同義語の一致。
  3. ローカルインストール済みまたはマーケットプレイスソース。
  4. 最近のアクティビティがあるメンテナンスされたGitHubソース。
  5. Webのみの言及。

最終リストは10件に制限します。

ステップ6 - 決定オプションの提示

ユーザーに短い表を提示します:

オプション意味
既存を使用一致するスキルをそのまま呼び出すかインストールする。
フォークまたは拡張最も近いスキルをコピーして修正する。
新規作成近い一致が見つからなかったことを確認した後、新しいスキルを構築する。

ユーザーがそのパスを選択した場合、または検索で近い一致が見つからなかった場合にのみ、新しいスキルを作成します。

例

結果表

| # | スキル | ソース | 一致理由 | ギャップ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | article-writing | ローカル ECC | 記事やガイドの下書き | リリースノートに特化していない |
| 2 | content-engine | ローカル ECC | マルチフォーマットコンテンツワークフロー | 必要なものより重い |
| 3 | blog-writer | GitHub | 最近のコミットがあるブログ作成スキル | セキュリティレビューが必要 |

ユーザー向けサマリー

2つの近いローカル一致と1つの外部候補を見つけました。最も近いのは `article-writing` です。これは下書きと改訂をカバーしていますが、あなたが求めたリリースノートのチェックリストは含まれていません。そのまま使用するか、リリースノートバリアントにフォークするか、新しいスキルを作成することができます。

アンチパターン

  • 検索が妥当である場合に、直接新しいスキル作成に飛びつかないこと。
  • 外部スキルを事前に読まずにインストールしないこと。
  • 長い順序付けされていない弱い一致のリストを提示しないこと。
  • Webのみの言及を信頼できるソースとして扱わないこと。
  • インストール済みのマーケットプレイスオリジナルをその場で編集しないこと。

関連

  • search-first - 構築前に検索する一般的なワークフロー。
  • skill-stocktake - インストール済みスキルの健全性、重複、ギャップを監査。
  • agent-sort - 既存のエージェントとスキルを分類して整理。

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.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

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.

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