task-prompt-orchestrator は何をしますか？
タスク受付、機能スキャン、ワークフロールーティング、プロンプトオーケストレーションのためのCodexスキル。
概要
このスキルは、AIエージェント（特にCodex）が以下のプロセスを実行できるように設計されています。
- タスク受付: ユーザーからのタスク入力を受け付け、解析します。
- 機能スキャン: エージェントが利用可能なツール、API、および自身の能力をスキャンします。
- ワークフロールーティング: タスクの種類に基づいて、適切な処理フロー（例：コード生成、デバッグ、リファクタリング）にルーティングします。
- プロンプトオーケストレーション: 各ルートに応じて、最適なプロンプトを動的に生成・調整します。
使用方法
このスキルを有効にするには、エージェントの設定またはスキル定義に以下を追加します。
{
"skills": [
{
"type": "local",
"path": "./skills/JMET04/task-prompt-orchestrator"
}
]
}
もしくは、エージェント起動時に --skill フラグを使用します。
codex --skill JMET04/task-prompt-orchestrator
機能
- タスク解析: 自然言語入力からタスクの意図、必要なアクション、コンテキストを抽出します。
- 能力マッピング: 利用可能な機能を動的に検出し、タスク要件と照合します。
- ルーティング決定: ルールベースまたはAIによる分類を使用して、最適なワークフローを選択します。
- プロンプトテンプレート: 各ワークフロー向けにカスタマイズ可能なプロンプトテンプレートを提供します。
ワークフロー例
| タスクタイプ | ルート | ワークフロー |
|---|---|---|
| コード生成 | code-gen | 要件分析 → 設計 → コード生成 → テスト |
| バグ修正 | bug-fix | 問題特定 → 影響範囲分析 → 修正 → 検証 |
| リファクタリング | refactor | コード構造分析 → 改善案 → 適用 → テスト |
| デプロイメント | deploy | 環境準備 → ビルド → デプロイ → 監視 |
設定
スキルの動作をカスタマイズするには、設定ファイル（例：config.yaml）を使用します。
orchestrator:
routing_strategy: "ml" # または "rule-based"
prompt_cache_ttl: 3600 # プロンプトテンプレートのキャッシュ時間（秒）
max_retries: 3
tools:
enable_code_interpreter: true
enable_browser: false
注意事項
- このスキルは、AIエージェントの機能を最大化するために、使用するエージェントの能力に依存する場合があります。
- プロンプトオーケストレーションの結果は、エージェントの基本モデルと設定に影響される可能性があります。
ライセンス
MIT