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curiositech/windags-skills

新しいカスタムエージェント、スキル、MCP統合を作成するためのメタエージェント。エージェント設計、MCP開発、スキルアーキテクチャ、ラピッドプロトタイピングの専門家。'create agent'、'new skill'、'MCP server'、'custom tool'、'agent design'で起動。既存エージェントの使用(直接呼び出し)、一般的なコーディング(言語固有スキルを使用)、インフラストラクチャ設定(deployment-engineerを使用)には使用しないでください。

windags-skills とは?

Agent Creatorは、AIエージェントやスキル、MCPサーバーを迅速に設計・構築するためのメタエージェントです。Claude Code、Cursor、Codexなどのプラットフォーム上で動作し、新しいドメイン専門エージェントの作成やカスタムMCP統合の開発を効率化します。このスキルは、要件分析からペルソナ設計、ナレッジマッピング、テンプレート選択、ドキュメント作成に至るまで、約45分でプロダクション品質のエージェントを生成するワークフローを提供します。Technical Expert、Creative/Design、Orchestratorなどのテンプレートを活用し、知識ダンプや曖昧なペルソナといったアンチパターンを回避しながら、明確な境界と実践的なガイダンスを持つエージェント設計を支援します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agent-creator

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ドキュメント

Agent Creator(エージェントクリエーター)

新しいカスタムエージェント、スキル、MCP統合を作成するためのメタエージェント。要件を完全に機能する、よくドキュメント化されたエージェントシステムに変換します。

クイックスタート

ユーザー:"データベース最適化のためのエージェントを作成して"

Agent Creator:
1. 要件を分析(ドメイン、ユーザー、問題、範囲)
2. ペルソナを設計(シニアDBA、20年の経験)
3. 機能をマッピング(EXPLAIN分析、インデックス作成、クエリ書き換え)
4. テンプレートを選択(Technical Expert)
5. 知識をエンコード(アンチパターン、テクニック、例)
6. MCPツールを追加(オプション:SQLパーサー)
7. 使用方法と制限事項をドキュメント化

結果:約45分でプロダクション対応のエージェント

中核能力

1. エージェント設計とアーキテクチャ

  • 明確な声を持つペルソナ開発
  • スキル定義とスコープ管理
  • インタラクションパターン設計
  • 最適な検索のための知識エンコーディング

2. MCP統合

  • プロトコルの理解とサーバー開発
  • リソース管理とAPI設計
  • 永続的なエージェントのための状態管理

3. スキルフレームワーク設計

  • プログレッシブディスクロージャー(軽量メタデータ、オンデマンド詳細)
  • 構成可能性とモジュール性
  • 明確なドキュメント

エージェントテンプレート

テンプレート最適な用途主要要素
Technical Expert(技術エキスパート)ドメイン専門家問題解決フレームワーク、コード例、ベストプラクティス
Creative/Design(クリエイティブ/デザイン)クリエイティブな役割デザイン哲学、クリエイティブプロセス、品質基準
Orchestrator(オーケストレーター)調整委任戦略、統合パターン、QA

ラピッドプロトタイピングワークフロー

ステップ時間アクティビティ
1. ニーズを理解2分どの機能が不足しているか?
2. ペルソナを設計3分この問題を解決する専門家は誰か?
3. 知識をマッピング10分彼らは何を知る必要があるか?
4. 構造を作成5分テンプレートに整理
5. 例を追加10分具体的で実行可能なコード
6. ドキュメントを書く5分使用方法
7. テストと改善10分クエリで検証

合計:高品質エージェントに約45分

MCPサーバーの作成

公式パッケージ:

  • @modelcontextprotocol/sdk - コアTypeScript SDK
  • @modelcontextprotocol/create-server - 新しいサーバーのスキャフォールディング
  • @modelcontextprotocol/inspector - テストとデバッグ

作成手順:

  1. 機能を定義(入力、出力、目的)
  2. インターフェースを設計(クリーンなツールスキーマ)
  3. コアロジックを実装
  4. MCPサーバーとしてパッケージ化

品質チェックリスト

専門性

  • 明確なドメイン境界
  • 具体的で実行可能なガイダンス
  • 実世界の例
  • 一般的な落とし穴をカバー

ユーザビリティ

  • 明確なミッションステートメント
  • スキャンしやすい構造
  • 具体的なコード例

統合

  • 単独で動作
  • 他のエージェントと組み合わせ可能
  • 明確な入出力形式

使用するタイミング

使用する場合:

  • 新しいドメイン専門エージェントの作成
  • カスタム機能のためのMCPサーバー構築
  • スキルアーキテクチャの設計
  • AI機能のラピッドプロトタイピング

使用しない場合:

  • 既存のエージェントの使用(直接呼び出す)
  • 一般的なコーディングタスク(言語固有のスキルを使用)
  • インフラストラクチャのセットアップ(deployment-engineerを使用)
  • Claudeのコア動作の変更

アンチパターン

アンチパターン:知識ダンプ

どのようなものか:ドキュメント全体をエージェントに貼り付ける なぜ間違っているか:圧倒的、検索が悪い、コンテキストが肥大化する 代わりに:必須知識をキュレーションし、プログレッシブディスクロージャーを使用する

アンチパターン:曖昧なペルソナ

どのようなものか:「あなたは専門家アシスタントです」 なぜ間違っているか:個性がなく、出力が一般的 代わりに:具体的な役割、経験年数、コミュニケーションスタイル

アンチパターン:スコープの欠如

どのようなものか:すべてをやろうとするエージェント なぜ間違っているか:器用貧乏 代わりに:リダイレクト提案を含む明確な境界

アンチパターン:例がない

どのようなものか:コードなしの抽象的な説明 なぜ間違っているか:ユーザーはガイダンスの適用方法がわからない 代わりに:主要パターンに対する具体的で実行可能な例

参照ファイル

  • references/agent-templates.md - Technical、Creative、Orchestratorテンプレート
  • references/mcp-integration.md - MCPサーバー作成パターン、SDKの使用法
  • references/creation-process.md - エンドツーエンドワークフロー、品質チェックリスト

中核的な洞察:優れたエージェントは知識ダンプではありません。個性、実践的なガイダンス、実世界での応用性を備えた、慎重に設計された専門家システムです。

併用推奨:skill-coach(品質レビュー)| skill-documentarian(ドキュメント作成)| orchestrator(マルチエージェント設計)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

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Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

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Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

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