rulespec は何をしますか?
ビジネスルールを構造化データとして管理。LLM対応プロンプトやエージェントが読み込めるSKILL.mdファイルにコンパイルします。
ソース: https://github.com/pallaoro/rulespec
毎日の awesomeskills.dev エージェントスキルハント中に発見されました。
ビジネスルールを構造化データとして管理。LLM対応プロンプトやエージェントが読み込めるSKILL.mdファイルにコンパイルします。
pallaoro/rulespecは、ビジネスルールをYAMLやJSONなどの構造化データとして定義・管理するためのスキルです。このルール定義は、LLM(大規模言語モデル)向けのプロンプトや、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントが読み込めるSKILL.mdファイルに自動コンパイルされます。これにより、ビジネスルールの一元管理と、AIエージェントへの一貫した適用が可能になります。開発者はルールの変更をデータレベルで行い、それを自動的にAIエージェントの動作に反映できるため、メンテナンス性と信頼性が向上します。主にGitHub上で公開されており、ルールのバージョン管理も容易です。本スキルは、ルール駆動型のAIエージェント開発や、ビジネスロジックとAIの統合を目指すチームに特に有用です。
npx skills add pallaoro/rulespecInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
ビジネスルールを構造化データとして管理。LLM対応プロンプトやエージェントが読み込めるSKILL.mdファイルにコンパイルします。
ソース: https://github.com/pallaoro/rulespec
毎日の awesomeskills.dev エージェントスキルハント中に発見されました。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.