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Agent Sort

プロジェクトに最適なECCインストール計画を策定するスキル。スキル、コマンド、ルール、フックなどを「DAILY」と「LIBRARY」に分類し、リポジトリの実態に基づいたインストール設定を実現します。

Agent Sort とは?

Agent Sortは、特定のリポジトリに合わせたECC(Enhanced Coding Capabilities)のインストール計画をエビデンスベースで構築するためのAIエージェントスキルです。デフォルトのフルインストールではなく、プロジェクトが実際に必要とする最小限の構成に絞り込みたい場合に活用します。このスキルは、リポジトリ内のファイル拡張子、パッケージマネージャ、フレームワーク設定、CI設定などを実地調査(grep)し、収集した証拠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もの)」と「LIBRARY(検索可能な状態で保持するがデフォルトでは読み込まないもの)」の2つのバケットに分類します。並行レビューパス(エージェント、スキル、コマンド、ルール、フック、その他)をサポートし、最終的にはインストール計画、検証レポート、オプションのルータースキルを生成します。このスキルは主にClaude CodeなどのAIエージェント向けで、プロジェクトのスタックに合わせたクリーンで効率的な開発環境を維持するのに役立ちます。

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

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ドキュメント

Agent Sort は何をしますか?

このスキルは、リポジトリにプロジェクト固有のECC表面が必要で、デフォルトのフルインストールが適さない場合に使用します。

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得られた証拠に基づいて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、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、誰も手動でスキルを1つずつ厳選したくない場合
  • チームが意見ではなくgrepによる証拠に基づいた、再現可能なインストール判断を望む場合
  • 常時読み込む日常ワークフロー表面と、検索可能なライブラリ/リファレンス表面を分離する必要がある場合
  • リポジトリの言語、ルール、フックセットが本来のものからずれており、クリーンアップが必要な場合

不可避のルール

  • 一般論ではなく、現在のリポジトリを真実の情報源として使用すること
  • すべてのDAILYの判断には、具体的なリポジトリの証拠を引用すること
  • LIBRARYは「削除」を意味するのではなく、「デフォルトでは読み込まず、アクセス可能な状態に保つ」ことを意味する
  • 現在のリポジトリで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こと
  • ECCネイティブの表面を優先し、別のインストールシステムを導入しないこと

成果物

以下の成果物を順に生成します:

  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:skill-library ルーター(プロジェクトが必要な場合)

分類モデル

2つのバケットのみを使用します:

  • DAILY
    • このリポジトリでは毎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表面に強くマッチしている
  • LIBRARY
    • 保持する価値はあるが、デフォルトで読み込むほどではない
    • 検索、ルータースキル、または選択的な手動使用によってアクセス可能な状態を保つべき

証拠ソース

分類を行う前に、リポジトリローカルの証拠を使用します:

  • 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

便利なコマンド:

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

並行レビューパス

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
    • フック表面、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. リポジトリを読む

何かを分類する前に、実際のスタックを把握します:

  • 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
  • リント/フォーマットスタック
  • デプロイメント/ランタイム表面
  • 既に存在するオペレーター統合

2. 証拠テーブルを構築する

すべての候補表面について、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
  • リポジトリの証拠
  • 簡単な正当化

次の形式を使用します:

skills/frontend-patterns | skill | DAILY | 84 .tsxファイル、next.config.tsが存在 | コアフロントエンドスタック
skills/django-patterns   | skill | LIBRARY | .pyファイルなし、pyproject.tomlなし | 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 | Pythonソースファイルがゼロ | アクセス可能な状態でのみ保持

3. DAILY vs LIBRARY を決定する

以下の場合に DAILY に昇格します:

  • リポジトリが対応するスタックを明確に使用している
  • コンポーネントがすべてのセッションで役立つほど一般的である
  • 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

以下の場合に LIBRARY に降格します:

  • コンポーネントがスタック外である
  • リポジトリが後で必要になるかもしれないが、毎日は必要ない
  • 当面の関連性なしにコンテキストのオーバーヘッドを追加する

4. インストール計画を構築する

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として維持
  • DAILYルール -> マッチする言語セットのみをインストール
  • DAILYフック/スクリプト -> 互換性のあるもののみを保持
  • LIBRARY表面 -> 検索または skill-library を通じてアクセス可能な状態に保つ

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表面を希望する場合、次を作成します:

  • .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
  • ライブラリリファレンスの保存場所

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
  • 古い言語ルールがアクティブなままになっていない
  • 互換性のないフックがインストールされていない
  • 結果として得られるインストールが実際にリポジトリスタックと一致する

簡潔なレポートを返します:

  • DAILY カウント
  • LIBRARY カウント
  • 削除された古い表面
  • 未解決の質問

ハンドオフ

次のステップが対話型インストールまたは修復の場合は、以下にハンドオフします:

  • configure-ecc

次のステップが重複クリーンアップまたはカタログレビューの場合は、以下にハンドオフします:

  • skill-stocktake

次のステップがより広範なコンテキストトリミングの場合は、以下にハンドオフします:

  • strategic-compact

出力形式

結果を次の順序で返します:

STACK
- 言語/フレームワーク/ランタイムの概要

DAILY
- 証拠付きの常時読み込みアイテム

LIBRARY
- 証拠付きの検索可能/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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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