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チーム・エージェント・オーケストレーション

作業項目、所有権、エージェントかんばん、マージゲート、コントロールペーンによるハンドオフを用いて、エージェントチームのチームベースのオーケストレーションを実行します。作業項目、所有権、かんばん、マージゲートを使ってエージェントチームを調整する際に使用します。

チーム・エージェント・オーケストレーション とは?

このスキルは、複数のエージェントを単独のアシスタントではなく、チームメンバーとして管理・調整するためのフレームワークを提供します。明確な作業項目と所有権の割り当て、エージェントかんばんによる状態管理、ブランチ分離、コントロールペーンによる可視性、そしてマージゲートによる統合条件の明確化により、チームベースのオーケストレーションを信頼性の高いものにすることを目的としています。Claude Code、Cursor、Codex などの様々なAIエージェントプラットフォームでの使用を想定しており、特に複数のエージェント、ツール、ブランチ、ワークツリーを跨ぐタスクや、ユーザーがチームオーケストレーションやエージェントかんばんを明示的に要求した場合に有効です。このスキルは、かんばんボードの整形、エージェントの実行、レビュー、マージ、そして再利用可能なスキルの抽出という一連のフローに従い、プロセスがドキュメントやチャットログだけでなく、マージ可能なプロダクト成果物を生成することを保証します。

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

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ドキュメント

チーム・エージェント・オーケストレーション は何をしますか?

このスキルは、エージェントが単独のアシスタントではなく、チームとして管理されている場合に使用します。目的は、チームベースのオーケストレーションを信頼性の高いものにすることです。つまり、明確な作業項目、明示的な所有権、エージェントかんばん状態、ブランチ分離、コントロールペーンの可視性、そしてマージゲートを提供します。

アクティベーションタイミング

  • タスクが複数のエージェント、ツール、ハーネス、ブランチ、またはワークツリーを跨いでいる場合。
  • ユーザーがチームオーケストレーション、エージェントかんばん、スクワッド、コンダクター、コントロールペーン、マネージャー、デスクトップアプリ、Zellij、tmux、Hermes、Devin、Codex、Claude Code、またはマルチエージェントワークについて言及した場合。
  • プロジェクトが、人とエージェント間で共有されるワークフロー状態を必要とする場合。
  • 既存のエージェントファンアウトが出力を生成しているが、マージ可能なプロダクトになっていない場合。

運用モデル

すべてのエージェントを、狭い契約を持つチームメイトとして扱います。

  • 所有者: 作業項目に対して説明責任を持つ人またはエージェント。
  • スコープ: ファイル、ブランチ、ツールサーフェス、および禁止領域。
  • 状態: バックログ、準備完了、実行中、レビュー、ブロック中、マージ済み、またはアーカイブ済み。
  • 証拠: テスト、スクリーンショット、ログ、レビューノート、または評価レポート。
  • マージゲート: 統合を許可する正確な条件。

エージェントかんばん

作業をセッション間で可視化する必要がある場合は、エージェントかんばんを使用します。

列意味出口基準
バックログ候補となる作業項目。まだ具体化されていない受け入れ基準が記述されていること
準備完了具体化され、割り当て可能所有者とブランチ/ワークツリーが割り当てられていること
実行中エージェントが積極的に作業中ハンドオフ成果物と変更ファイルが存在すること
レビュー作業は完了したが、マージされていないテスト、差分レビュー、リスクチェックが合格していること
ブロック中外部からの入力が必要、またはゲートに失敗ブロッカーに所有者と次のアクションが設定されていること
マージ済みメインラインに統合されたPRがマージされた、またはローカルメインが更新されたこと
アーカイブ済みもはや関連性がない理由が記録されていること

各カードは以下のスキーマに従う必要があります:

{
  "id": "agent-card-001",
  "title": "動的ワークフロースキルの構築",
  "owner": "codex",
  "state": "running",
  "branch": "product/dynamic-workflow-team-orchestration",
  "worktree": ".",
  "acceptance": [
    "スキルが存在すること",
    "テストが必要な概念をカバーしていること",
    "コンテンツ成果物に動画と記事の視点が含まれていること"
  ],
  "merge_gate": "lint、フォーカステスト、カタログチェックに合格すること",
  "handoff": "path/to/handoff.md"
}

チームベースのオーケストレーションフロー

  1. ボードを具体化する: 曖昧な野心を作業項目に変換し、所有者とマージゲートを設定します。
  2. 実行モードを選択する: シングルエージェント、動的ワークフローモード、dmux/tmux、ワークツリーファンアウト、または外部デスクトップオーケストレーターから選択します。
  3. 境界を割り当てる: カードごとに1人の所有者、明確なファイルスコープ、そしてインテグレーターなしでの重複書き込みを禁止します。
  4. エージェントを実行する: 各エージェントはコードだけでなく、証拠とハンドオフノートを書き出します。
  5. 順番にレビューする: テスト、差分レビュー、セキュリティ/リスクチェック、コンテンツ/プロダクトのポリッシュの順に行います。
  6. 意図的にマージする: 1人のインテグレーターが競合を解決し、コントロールペーンまたはステータス成果物を更新します。
  7. 再利用可能なスキルを抽出する: カードのパターンが繰り返される場合は、それを skills/ に昇格させます。

コントロールペーンの要件

チームオーケストレーションに役立つコントロールペーンは、以下を表示する必要があります:

  • アクティブな作業項目とそのエージェントかんばん状態。
  • 所有者、ハーネス、ブランチ、ワークツリー、最終ハートビート。
  • ハンドオフ成果物、テスト、スクリーンショット、PRへのリンク。
  • 所有者とブロック解除アクションでグループ化されたブロッカー。
  • 感覚ではなく、ゲートによるマージ準備状態。
  • 共有スキルになるべき再利用可能なワークフロー候補。

オペレーターが「これを所有しているのは誰か、何が変更されたか、どのゲートが失敗したか、何が安全にマージできるか」を答えられるようになるまでは、自動化を追加しないでください。

動的ワークフローとの互換性

カードが動的ワークフローモードを必要とする場合:

  • タスクローカルなハーネスをカード所有者の下に置きます。
  • 入力と出力をカードに保存します。
  • 「実行中」から「レビュー」に移行する前に評価を必須とします。
  • 繰り返し使用された後にのみ、ハーネスを共有スキルに昇格させます。

注意すべき障害モード

  • エージェントスープ: 多くのエージェントが実行中だが、所有者やマージゲートがない。
  • 見えない作業: 有用な出力がチャットのトランスクリプト内にのみ存在する。
  • ボードの形骸化: かんばんボードは存在するが、カードに受け入れ基準がない。
  • 重複書き込み: 並行するエージェントがワークツリーなしで同じファイルを編集する。
  • プロダクト成果物の欠如: プロセスがドキュメントは生成するが、実行可能または公開可能なサーフェスを生成しない。

出力基準

各オーケストレーションパスを以下で終了します:

  • ボード/カードの変更。
  • マージ済みまたは保留中のブランチ。
  • テストと評価の証拠。
  • 所有者と次のアクションが設定されたブロッカー。
  • 新しい共有スキルの候補。

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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