🧠 AIコーディング標準 & エージェントスキル
エンジニアリング原理を学び、コンテキストに応じて適用し、結果を検証する。
AIコーディングエージェントと開発者のための、再利用可能でプロジェクト認識可能なスキルの公開コレクションです。
これらのスキルは、AIが既存のプロジェクト規約を理解し、より適切なエンジニアリング判断を下し、適切なコーディング手法を適用し、不必要な複雑さを導入することなく変更を検証するのに役立ちます。
📑 スキルカタログ
🛡️ ガバナンス & 規律
| スキル | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
cite-or-stop | 証拠に基づく主張を強制し、繰り返しの失敗を防ぎ、行き詰まった場合に構造化された引き継ぎを提供します。 | 幻覚、根拠のない前提、リトライループを回避する。 |
🔄 メタ学習 & 自己修復
| スキル | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
lesson-to-skill | 確認されたエラー、ユーザーからの修正指示、繰り返し発生する問題を再利用可能な指示に変換し、将来のタスクで同じミスを防ぐのに役立ちます。 | 継続的な学習、エラー防止、AIエージェントの行動改善。 |
🏗️ コーディング標準 & ベストプラクティス
| スキル | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
solid-principles | 開発者がSOLID原則を学習し適用するのを支援します。既存のコードを分析し、不必要な抽象化を導入せずに設計の改善を提案します。 | クリーンで保守しやすく、拡張可能なコード。 |
precision-and-rounding | 変更を提案する前に、既存の数値型、丸めルール、計算、設定を分析します。明示的に指示がない限り、確立されたプロジェクトの動作を維持します。 | 精度低下、誤った丸め、計算の不整合を防止する。 |
database-query-patterns | 改善を推奨する前に、データベースクエリ、ORMパターン、スキーマ、インデックスを分析します。既存のデータ動作を維持しながら、非効率なクエリを特定するのに役立ちます。 | クエリ最適化、データベースパフォーマンス、データの正確性。 |
学習 → 適用 → 検証: 原理を理解し、既存のプロジェクト規約に従って適用し、結果を検証します。
🚀 クイックセットアップ & 使用方法
⚡ クイックインストール (推奨)
GitHubから直接AIコーディングスキルをインストール：
npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards
特定のスキルをインストール：
npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards --skill precision-and-rounding
プロジェクト全体にグローバルインストール：
npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards -g
利用可能なスキルを参照：
npx skills add geek-prateek/ai-coding-standards --list
skills.sh でスキルを探す。
オプション1: グローバルセットアップ (全プロジェクトで有効)
一度インストールすれば、これらのスキルを複数のプロジェクトで利用できます。
Google Antigravity
# Windows (PowerShell)
cd $HOME\.gemini\config\skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .
# macOS / Linux
cd ~/.gemini/config/skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .
Claude Code
cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .
注意: スキルの検出パスはエージェントとバージョンによって異なる場合があります。対応エージェントではSkills CLIが推奨されるインストール方法です。
オプション2: プロジェクト単位のセットアップ
特定のプロジェクトでスキルを使用するには、必要なスキルフォルダをエージェントのサポート対象スキルディレクトリにコピーします。
例：
my-project/
├── .agents/
│ └── skills/
│ ├── cite-or-stop/
│ │ └── SKILL.md
│ ├── lesson-to-skill/
│ │ └── SKILL.md
│ ├── solid-principles/
│ │ └── SKILL.md
│ ├── precision-and-rounding/
│ │ └── SKILL.md
│ └── database-query-patterns/
│ └── SKILL.md
└── src/
Gitサブモジュールを使用する場合
git submodule add https://github.com/geek-prateek/ai-coding-standards.git .agents/skills/shared
コーディングエージェントがネストされたスキルフォルダを検出できることを確認してください。
📂 リポジトリ構成
aI-coding-standards/
├── README.md
├── cite-or-stop/
│ └── SKILL.md
├── lesson-to-skill/
│ └── SKILL.md
├── solid-principles/
│ └── SKILL.md
├── precision-and-rounding/
│ └── SKILL.md
└── database-query-patterns/
└── SKILL.md
各スキルには、補足的な参考資料、例、評価ケースが含まれる場合があります。
➕ 新しいスキルの追加方法
リポジトリをクリーンでスケーラブルに保つために：
- ディレクトリを作成:
<skill-name>/ SKILL.mdを追加: 有効なYAMLフロントマターを含める。- 使用タイミングを定義: 具体的な問題と活性化条件を記述する。
- 既存のプロジェクト規約に従う: 正当な理由なしにパターンを強制したり、確立された動作を変更しない。
- 汎用性を保つ: プロプライエタリなコード、資格情報、内部URL、企業固有の情報を含めない。
- 必要に応じて評価を追加: スキルの有効性を検証するための実践的なシナリオを含める。
- カタログを更新: 新しいスキルをスキルカタログに追加する。
SKILL.mdの例：
---
name: skill-name
description: >-
このスキルが何をするか、いつ使用するかを説明します。
---
# スキルタイトル
## 学習
実践的な例を用いて概念を説明します。
## 適用
変更を提案する前に、既存のプロジェクト規約を分析します。
## 検証
正確性、互換性、エッジケースを検証します。
重要: プログラミングの概念が存在するからといってスキルを作成しないでください。特定の再利用可能なワークフローが有益となる、繰り返し発生する問題がある場合にのみ作成してください。
🤝 コントリビューション
貢献、提案、改善を歓迎します！
既存のスキルの改善や新しいスキルの提案については、お気軽にIssueを開いたりプルリクエストを送信したりしてください。
📄 ライセンス
ライセンス情報については、リポジトリのLICENSEファイルを参照してください。