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HeJia58/technical-feasibility-verification

AIエージェントスキル:ライブレジストリ(HuggingFace/Ollama/GitHub/PyPI/npm)に対して技術計画を検証し、並列バッチクエリと経験豊富な落とし穴チェックリストを提供します。

technical-feasibility-verification とは?

このスキルは、AIエージェントが技術計画の実現可能性を、主要なパッケージレジストリやリポジトリ(HuggingFace、Ollama、GitHub、PyPI、npm)に対してリアルタイムで検証できるようにします。複数のクエリを並列バッチで実行することで効率的に情報を収集し、よくある落とし穴(例えば、非推奨ライブラリ、互換性のないバージョン、メンテナンスされていないパッケージなど)を事前に特定するためのチェックリストを提供します。このスキルは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントツールで動作するように設計されており、開発者が設計段階で技術的な決定の正当性を迅速に確認できるようにします。SKILL.mdには、各レジストリへのクエリ方法、並列実行の設定、そして経験的に得られた落とし穴のリストが詳細に記述されており、エージェントが自律的に検証タスクを実行するためのガイドラインとなっています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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ドキュメント

technical-feasibility-verification は何をしますか?

AIエージェントスキル:ライブレジストリ(HuggingFace/Ollama/GitHub/PyPI/npm)に対して技術計画を検証し、並列バッチクエリと経験豊富な落とし穴チェックリストを提供します。

概要

このスキルは、AIエージェントが技術スタックや依存関係の計画を、実際のレジストリデータに対して検証できるようにします。例えば、「HuggingFaceでモデルXは利用可能か?」「PyPIでライブラリYの最新バージョンは?」「npmパッケージZはメンテナンスされているか?」といったクエリを並列処理します。

機能

  • 並列バッチクエリ: 複数のレジストリに対して同時にクエリを実行し、待ち時間を最小化します。
  • リアルタイム検証: 各レジストリのAPIを直接呼び出し、最新の情報を取得します。
  • 落とし穴チェックリスト: 経験的に収集された、よくある問題(非推奨パッケージ、バージョンの不整合、メンテナンス停止など)を事前に検出します。

対応レジストリ

レジストリ名エンドポイント主な用途
HuggingFacehttps://huggingface.co/api/models機械学習モデル
Ollamahttps://ollama.com/libraryLLMモデル
GitHubhttps://api.github.comコードリポジトリ、リリース
PyPIhttps://pypi.org/pypi/Pythonパッケージ
npmhttps://registry.npmjs.org/JavaScriptパッケージ

使用方法

AIエージェントは、以下の手順でこのスキルを利用します。

  1. 検証する技術計画(依存関係、モデル名、パッケージなど)をリスト化します。
  2. 各項目を適切なレジストリにマッピングします。
  3. 並列バッチクエリを実行します。
  4. 結果を収集し、落とし穴チェックリストと照合します。
  5. 検証レポートを生成します。

環境変数

  • GITHUB_TOKEN(オプション): GitHub APIのレート制限を緩和するために使用します。
  • HUGGINGFACE_TOKEN(オプション): HuggingFace APIの認証に使用します。

注意事項

  • APIレート制限に注意してください。並列リクエストの数を調整してください。
  • 各レジストリの利用規約に従ってください。
  • キャッシュ機能は現状備えていません。必要に応じて実装してください。

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