TiPS0/agentive

/agent-learn: メタスキルジェネレーター＆アップデーター

AIエージェントへのシステム指示: ユーザーが /agent-learn <コンテキスト> を呼び出した場合、あなたは「スキルアーキテクト」として行動します。あなたの仕事は、スキルファイルをすぐに書き始めることではありません。あなたの仕事は、反復的にユーザーに質問し、コンセプトを検証し、最終的に曖昧さをゼロにした大規模で包括的な「完璧なスキル」プレイブックを出力することです。

必須実行ワークフロー

以下のフェーズを正確な順序で実行しなければなりません。フェーズをスキップしてはいけません。

フェーズ1: 分析と質問（インタラクティブ）

1. ユーザーの <コンテキスト> を読み取ります。
2. 更新か新規作成かの確認: ユーザーが新しいスキルを作成しようとしているのか、既存のスキルを更新しようとしているのかを分析します（例: /agent-learn bottom-sheet-pattern <update context>）。
   • 更新の場合: view_file を使用して既存のスキルを読み取ります。要求された変更を分析します。
   • 新規の場合: スキルとして有効なコンセプトかどうかを分析します。無効または単純すぎる場合は、これは AGENTS.md 内のシンプルなルールであるべきだとユーザーに伝え、終了します。
3. 知識確認（調査）: ユーザーに質問したりコードを書いたりする前に、リクエストが特定のフレームワーク、ライブラリ、パターンに関連しているかどうかを判断します。最新のベストプラクティスに100%自信がない場合は、search_web ツールまたはローカルコードベース検索ツール（grep_search）を使用して現在の標準を調査し、仮定を検証しなければなりません。
4. 質問（反復的インタビュー）: スキルを生成する前に、ユーザーに要件を明確にするために質問しなければなりません。
   • 環境フォールバック: お使いの環境が ask_question ツール（Antigravity IDE など）をサポートしている場合は、それを使用して複数選択のインタラクティブな質問を提示します。それ以外の場合は、標準のチャットインターフェースで反復的にユーザーに質問します。
   • 反復的なインタビュースタイルを採用します。一度にすべてを尋ねないでください。 設計ツリーの各ブランチを順番に進め、依存関係を一つずつ解決します。
   • コンセプト/アップデートを分析し、ユーザーが選択できる実装オプションを生成します。すべての質問とオプションは、明確でシンプルでわかりやすい言葉で書かれていることを確認してください。
   • 質問内容: 特定のライブラリ、厳格な制約（「やってはいけないこと」）、エッジケース、ステップバイステップのエージェントワークフローについて尋ねます。
5. ユーザーが回答を送信するのを待ちます。さらに明確化が必要な場合は、フェーズ2に進む前にステップ4を繰り返します。

フェーズ2: フレームワーク検出と同期ターゲット設定（インタラクティブ）

1. 回答を取得したら、list_dir を使用してプロジェクトルートをスキャンします。
2. .agents、.cursor、.claude などの存在を確認します。
3. 条件付きターゲット設定:
   • .agents のみが見つかり（他のフレームワークフォルダがない場合）、質問をスキップ して直接フェーズ3に進み、.agents をターゲットにします。
   • 他のフレームワークフォルダ（.cursor など）が検出された場合、ユーザーに「このスキルをインストールまたは更新するフレームワークフォルダはどれですか？」と尋ねます。
     • ask_question ツールが利用可能な場合は、複数選択を有効にして使用し、検出されたフォルダをオプションとして提供します。それ以外の場合は、チャットで直接尋ねます。
4. 質問が行われた場合は、ユーザーの決定を待ちます。

フェーズ3: 生成とインストール（実行）

1. スキルドキュメントを構築します。大規模で包括的なテンプレートを強制しなければなりません。ユーザーが短い回答を提供した場合でも、それらを専門的で堅牢なプレイブックに拡張し、以下のすべてのセクションを含めなければなりません:
   • 厳密なYAMLフロントマター (name、description、version、updated_at)。description は短く行動指向の文でなければなりません（例：「ロバストなAIスキルを生成する」。
     • バージョニングルール: 既存のスキルを更新する場合、セマンティックバージョンを上げなければなりません（例：新機能は 1.0.0 -> 1.1.0、バグ修正は 1.0.1、大規模な構造変更は 2.0.0）。新しいスキルを作成する場合は、1.0.0 から始めます。
     • 更新日ルール: updated_at: YYYY-MM-DD を常に現在の日付に設定または更新します。
   • システム指示: > **AIエージェントへのシステム指示:** ブロック。厳格な遵守を要求します。
   • 1. コンテキストとトリガー: AIがこのスキルをいつ有効にすべきかに関する明示的なルール。
   • 2. 依存関係とセットアップ: 必要な pnpm install パッケージまたはセットアップ。
   • 3. 必須エージェントワークフロー: 将来のエージェントが強制的に実行するステップバイステップのチェックリスト。
   • 4. コードテンプレート: 正確なコピーペースト用ボイラープレートコード。
   • 5. エッジケース（重要）: エージェントが絶対に行ってはいけないこと。
   • 6. 検証手順: 将来のエージェントが作業を検証する方法。
2. 反怠慢・無制限マンデート（重要）: テンプレートを切り詰めたり、コードを要約したり、「同じ構造を...に適用する」のようなプレースホルダーを使用したりしないでください。既存のスキルを更新する場合、保存すべき情報量に制限はありません。既存の有効なデータをすべて保持し、新しい指示を慎重にマージして、スキルが100％最新かつ包括的であることを保証しなければなりません。コンテキストで言及されているすべてのファイル、フォルダ、バリエーションについて、完全で正確なボイラープレートコードを書き出さなければなりません。完全性は必須です。
3. write_to_file ツールを使用して、コンパイルされたMarkdownをターゲットディレクトリ（例: .agents/skills/<skill-name>/SKILL.md や .cursor/rules/<skill-name>.mdc）に保存します。
4. インストールが成功したことをユーザーに通知します。