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TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills

実装前にエンジニアリング変更や実験を定義し、観察可能な合格基準とリスクに見合った検証を行います。大規模な変更、移行、ベンチマーク、またはあいまいな要件に使用し、日常的な修正は軽量に保ちます。

engineering-multi-ai-skills とは?

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)がエンジニアリングタスクを開始する前に、変更や実験の設計を正式に定義するためのものです。問題の説明、影響範囲、合格基準、リスク評価を構造化し、実装後の検証と学習を容易にします。主に大規模な変更、移行、ベンチマーク、あいまいな要件に適しており、軽微な修正には使用しません。スキルは、関連コードや制約の読み取り、問題の明確化、観察可能な合格/不合格基準の定義、リスクに応じた検証方法の選択、実験の場合は仮説や主要指標の記録、長時間ジョブの場合はドライランと段階的実行、結果の評価と証拠の記録という一連のプロセスをガイドします。最終的には、プロジェクトの証拠台帳に決定事項と限界を記録し、何が確立されたかを報告します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills/tree/HEAD/skills/engineering-plan

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ドキュメント

関連コード、テスト、プロジェクトの制約を読んでください。問題、望ましい動作、影響を受けるインターフェース、および範囲外の作業を記述してください。成果物から事実を解決し、結果に実質的に影響する未解決の質問を、推奨される選択肢とともにまとめてください。回答を待つ間は独立した作業を続けてください。

観察可能な合格/不合格基準とその実行方法を定義してください。検証をリスクに合わせてください。バグには再現テストと回帰チェックが必要かもしれません。移行には互換性チェックとロールバックが必要かもしれません。コストが高い、または不可逆的な作業の前に、重要な前提を確定してください。ユーザーの指示がすでに変更を許可している場合は、設計承認を求めないでください。

実験やパフォーマンスの主張については、結果を調査する前に、仮説、主要指標、ベースライン、ワークロード、シードやサンプリング、リソース予算、失敗の計上、成功基準を記録してください。同等の労力でアームを比較してください。探索的観察と確認的結果を分け、結果後の変更にラベルを付け、新しいルールを事後的に適用しないでください。

長時間ジョブについては、最初に起動と小さな代表的なユニットを実行してください。リソース制限、出力パス、実際の再開動作を記録してください。コマンドが実際にサポートするドライランインターフェースのみを使用してください。ホストの承認されたバックグラウンド機能を通じて起動し、モデルセッションを何時間も待機させないでください。

元の基準を使用して出力を評価してください。失敗したケース、スキップされた作業、否定的な結果を保持してください。重要な結論は、必要に応じてレビューまたは独立した検証を受けてください。プロジェクトの証拠台帳に決定事項と限界を記録し、確立されたことを報告してください。

Individual skills in this repo

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