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libaoming/agent-skill-case-studies

エージェントスキル設計のケーススタディ集 — 公開されたスキルからプロダクトの意思決定とエンジニアリングパラダイムを逆解析し、AIネイティブなAPI設計の原則を抽出します。最初のケース:WeChat読書スキルの分解。

agent-skill-case-studies とは?

このスキルリポジトリは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェント向けに設計された「Agent Skill設計ケーススタディ」です。公開された既存のスキル(例:微信読書スキル)を詳細に分解・分析することで、その背後にあるプロダクトの意思決定プロセス、エンジニアリングパラダイム、そしてAIネイティブなAPI設計の法則を体系的に抽出・蓄積することを目的としています。開発者はこのケーススタディを参照することで、自社のエージェントスキルを設計する際のベストプラクティスや、APIの設計パターン、エラー処理、プロンプトエンジニアリングの知見を得ることができます。具体的には、SKILL.mdファイルの構造、ツール定義、プロンプトテンプレート、バリデーションロジックなどが分析対象となり、それらをパターン化して再利用可能な知識として提供します。現在は最初のケースとして微信読書スキルの分析が含まれており、今後も順次ケースが追加される予定です。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add libaoming/agent-skill-case-studies

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ドキュメント

agent-skill-case-studies は何をしますか?

Agent Skill 設計ケーススタディ — 公開されたスキルからプロダクトの意思決定とエンジニアリングパラダイムを逆解析し、AIネイティブなAPI設計の法則を抽出します。最初のケース:微信読書スキルの分解。

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