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APIコネクタビルダー

ターゲットリポジトリのパターンに合わせて、新しいAPIコネクタまたはプロバイダを構築します。

APIコネクタビルダー とは?

このスキルは、リポジトリ固有の統合サーフェスを追加する際に使用します。単なる汎用HTTPクライアントではなく、ホストリポジトリの既存パターン(コネクタレイアウト、設定スキーマ、認証モデル、エラーハンドリング、テストスタイル、登録/発見の配線)に厳密に従ったコネクタを構築することを目的としています。主にClaude CodeやCursorなどのAIエージェント向けに設計されており、開発者が「このプロジェクトにJiraコネクタを追加して」「既存パターンに従ってSlackプロバイダを作成して」といった指示を出した際に、リポジトリのアーキテクチャに沿った適切な統合を自動生成します。このスキルは、まず既存のコネクタを調査して「ハウススタイル」を学習し、その上で必要な認証フローやエンティティ、CRUD操作、ページネーション、レート制限などをリポジトリネイティブなレイヤーで構築するワークフローを提供します。新しいコネクタがコードベース内で自然に見えること、つまり異なるエコシステムから移植されたように見えないことを重視します。

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

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ドキュメント

APIコネクタビルダー は何をしますか?

ジョブが汎用HTTPクライアントではなく、リポジトリネイティブな統合サーフェスを追加する場合に使用します。

重要なのは、ホストリポジトリのパターンに一致させることです:

  • コネクタレイアウト
  • 設定スキーマ
  • 認証モデル
  • エラーハンドリング
  • テストスタイル
  • 登録/発見の配線

使用するタイミング

  • 「このプロジェクトにJiraコネクタを構築する」
  • 「既存パターンに従ってSlackプロバイダを追加する」
  • 「このAPI用の新しい統合を作成する」
  • 「リポジトリのコネクタスタイルに一致するプラグインを構築する」

ガードレール

  • リポジトリに既存の統合アーキテクチャがある場合、新しいものを発明しない
  • ベンダードキュメントだけで始めない。まず既存のリポジトリ内コネクタから始める
  • リポジトリがレジストリの配線、テスト、ドキュメントを期待している場合、トランスポートコードだけで止めない
  • リポジトリに新しい現在のパターンがある場合、古いコネクタを盲目的にコピーしない

ワークフロー

1. ハウススタイルを学ぶ

少なくとも2つの既存コネクタ/プロバイダを調査し、以下をマッピングします:

  • ファイルレイアウト
  • 抽象化の境界
  • 設定モデル
  • リトライ/ページネーションの慣習
  • レジストリフック
  • テストフィクスチャと命名

2. ターゲット統合を絞り込む

リポジトリが実際に必要とするサーフェスのみを定義します:

  • 認証フロー
  • 主要エンティティ
  • コアな読み取り/書き込み操作
  • ページネーションとレート制限
  • Webhookまたはポーリングモデル

3. リポジトリネイティブなレイヤーで構築する

典型的なスライス:

  • 設定/スキーマ
  • クライアント/トランスポート
  • マッピングレイヤー
  • コネクタ/プロバイダエントリポイント
  • 登録
  • テスト

4. ソースパターンに対して検証する

新しいコネクタはコードベース内で自然に見えるべきであり、異なるエコシステムからインポートされたように見えてはいけません。

参考構造

プロバイダ形式

providers/
  existing_provider/
    __init__.py
    provider.py
    config.py

コネクタ形式

integrations/
  existing/
    client.py
    models.py
    connector.py

TypeScriptプラグイン形式

src/integrations/
  existing/
    index.ts
    client.ts
    types.ts
    test.ts

品質チェックリスト

  • 既存のリポジトリ内統合パターンに一致している
  • 設定のバリデーションが存在する
  • 認証とエラーハンドリングが明示的である
  • ページネーション/リトライ動作がリポジトリの規範に従っている
  • レジストリ/発見の配線が完了している
  • テストがホストリポジトリのスタイルを反映している
  • リポジトリが期待する場合、ドキュメント/例が更新されている

関連スキル

  • backend-patterns
  • mcp-server-patterns
  • github-ops

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

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

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

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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