dossier

Dossier — モデル主導のオーケストレーションのための署名付き・バージョン管理されたエージェントスキル

モデル主導のオーケストレーションのために構築された、署名付き・バージョン管理されたエージェントスキルのオープン標準です。モデルがスキルを読み、手順を決定し、Dossier が署名付きエージェントスキルによって、安全に共有して繰り返し使えるようにします。スキルは GitHub リポジトリ、自分のサーバー、Dossier レジストリなど、どこにでもホストできます。誰もが同じバージョンをインストールでき、作成者と改変の有無を検証できます。 ウェブサイト

概要 dossier とは、バージョンと署名を持つエージェントスキル（.ds.md ファイル）です。 マシンやチームメイト間でスキルファイルをコピーして使うことはできますが、実行中のバージョンや変更者が誰なのか、わからなくなることがあります。Dossier は各スキルに固定バージョンと Ed25519 署名を付与するため、誰もが同じものをインストールでき、作成者と改変の有無を検証できます。 npm パッケージと同様に、dossier はどこに置いても機能します。形式にバージョンと署名が含まれているため、GitHub から取得したスキルも、レジストリからインストールしたスキルと同じように検証できます。署名は完全性と出所を証明しますが、プロンプトインジェクションを防いだり、スキルを安全に実行できるようにしたりするものではありません。

  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │                                                                      │
  │    Write a skill (.ds.md)   Verify integrity       AI executes       │
  │    in Markdown, then sign   with checksums &       the workflow      │
  │                             signatures             intelligently     │
  │                                                                      │
  │    ┌──────────┐    sign     ┌──────────┐   run     ┌──────────┐     │
  │    │  Author  │ ─────────> │  Verify  │ ────────> │ AI Agent │     │
  │    └──────────┘            └──────────┘            └──────────┘     │
  │         │                       │                       │            │
  │     .ds.md file            checksum +              validated         │
  │     with JSON              signature               results with     │
  │     frontmatter            verification            evidence         │
  │                                                                      │
  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

初めての方へ → 5分でできるクイックスタート | Claude Code をお使いですか？ → 60秒でわかる MCP | 今すぐ試したい方へ → 30秒で始める

概要

flowchart LR
    A["📝 Create\n.ds.md file"] --> B["🔏 Sign\nchecksum +\nsignature"]
    B --> C["✅ Verify\nintegrity &\nauthenticity"]
    C --> D["🤖 Execute\nAI runs the\nworkflow"]
    D --> E["📋 Validate\nsuccess criteria\n& evidence"]

    style A fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,color:#0d47a1
    style B fill:#fce4ec,stroke:#c62828,color:#b71c1c
    style C fill:#fff3e0,stroke:#ef6c00,color:#e65100
    style D fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
    style E fill:#f3e5f5,stroke:#6a1b9a,color:#4a148c

内容：あらゆる AI エージェントが実行できるスキル（.ds.md ファイル）。署名付きでバージョン管理され、ツール間で持ち運べます 理由：通常のスキルは特定のツールに属し、誰でも改変できます。dossier は同じスキルに検証可能性と固定バージョンを加えたものです 完全性：チェックサム、暗号署名、CLI 検証ツールを標準搭載 対応環境：Claude、ChatGPT、Cursor、あらゆる LLM — ベンダーロックインなし Agent Skills／SKILL.md との連携：Dossier は Agent Skills の競合形式ではなく、その上に重ねるレイヤーです。署名とバージョン管理を追加し、ai-dossier install-skill と ai-dossier skill-export でスキルを取り込み・書き出しできます。

ステータス：プロトコル v1.0（安定版仕様） | CLI v0.14.0 | 15 以上のサンプルスキル | 開発継続中

ファイル形式：Dossier では、変更不可の手順に .ds.md、変更可能な作業ファイルに .dsw.md を使用します。署名付き dossier は Agent Skills のレイアウトに準拠した標準の --- YAML フロントマターを使用するため、それぞれが有効なスキルでもあります。手書きの dossier では、読みやすい ---dossier JSON レイアウトも使用でき、ai-dossier sign が変換します。詳しくはこちら

仕組み：モデル主導のオーケストレーション

モデル主導のオーケストレーションでは、モデルが手順、ツール呼び出し、再試行、作業の完了タイミングを決定します。手書きの DAG ではそうなりません。Dossier は、安全に共有して繰り返し利用できるようにします。すべてのスキルには署名が付与され、バージョンが固定されています。複数ステップの実行は、LLM を一切呼び出さない決定論的なスケジューラー内で実行されます。

モデル主導のアプローチは、AWS Strands Agentsによって広まりました。Dossier はこのアプローチを基盤とし、署名、バージョン管理、決定論的なシェルを追加しています。

Dossier はこれをハイブリッドなモデル主導のオーケストレーションと呼びます。各スキル内ではモデル主導で、その外側では決定論的です。詳しくはモデル主導のオーケストレーションをご覧ください。

はじめに

1. Dossier を実行する — インストール不要

すでに使っている任意の LLM を選び、次の内容を貼り付けます。

Analyze my project using the dossier at:
https://raw.githubusercontent.com/imboard-ai/ai-dossier/main/examples/guides/context-engineering-best-practices.ds.md

これで完了です。LLM が Dossier を読み、その指示に従います。ツールは必要ありません。

先に検証しますか？

npx @ai-dossier/cli verify https://raw.githubusercontent.com/imboard-ai/ai-dossier/main/examples/guides/context-engineering-best-practices.ds.md

2. MCP サーバーを Claude Code に追加する

1 つのコマンドで Claude Code にネイティブの Dossier サポートが追加され、URL をコピーして貼り付けることなく、Dossier の検出、検証、実行ができます。

claude mcp add dossier --scope user -- npx @ai-dossier/mcp-server

続いて Claude に、*「利用可能な Dossier を一覧表示して」または「scaffold-typescript-project Dossier を実行して」*と依頼します。

/plugin marketplace add imboard-ai/ai-dossier
/plugin install dossier-mcp-server@ai-dossier

{
  "mcpServers": {
    "dossier": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ai-dossier/mcp-server"]
    }
  }
}

3. 独自の Dossier を作成する

プロジェクトで Dossier を初期化します（~/.dossier/、フック、MCP 設定をセットアップします）。

npx @ai-dossier/cli init

続いて Dossier を作成します。

npx @ai-dossier/cli create my-workflow

編集可能な .ds.md ファイルがひな形として生成されます。Dossier は、先頭にメタデータブロックを付けた Markdown であり、JSON 形式で記述できます。

---dossier
{
  "title": "My Workflow",
  "version": "1.0.0",
  "protocol_version": "1.0",
  "status": "draft",
  "objective": "Describe what this automates",
  "risk_level": "low"
}
---

# My Workflow

## Actions
1. Step one — what to do
2. Step two — what to verify

## Validation
- Expected outcome was achieved

署名すると、ai-dossier sign はヘッダーを標準の --- YAML に書き換え、Agent Skills のレイアウト（先頭に name と description、その他のフィールドは dossier.* 文字列として metadata の下に配置）に整えたうえで、全体を対象とする署名を追加します。署名済みファイルは skills-ref validate に合格し、そのまま Claude Code にインストールできます。手順については仕様準拠の Dossierをご覧ください。

仕様の全文については作成ガイドをご覧ください。また、実例はDossier レジストリをご覧ください。

Dossier を使う理由

「これは単なるスキルではありませんか？」 はい。dossier はスキルです。違いは、通常のスキル（Claude Code の SKILL.md など）にないものがすべて備わっていることです。

トリガースキルがその2つをつなぎます。バージョン管理され、署名済みの dossier（ai-dossier run <registry-path>）を呼び出す役割を持つ、薄い SKILL.md です。自然言語によるトリガーを維持しながら、署名、バージョン管理、レジストリでの配布も利用できます。

「AGENTS.md ファイルはどうですか？」 役割が異なります。AGENTS.md はプロジェクトについて説明し、dossier はワークフローを自動化します。両者は相互に補完します。

アーキテクチャ

graph TB
    subgraph Packages["@ai-dossier packages"]
        Core["@ai-dossier/core\nParsing, verification,\nlinting, risk assessment"]
        CLI["@ai-dossier/cli\nCommand-line tool\nverify, sign, search, run"]
        MCP["@ai-dossier/mcp-server\nMCP integration for\nClaude Code & others"]
        Registry["@ai-dossier/registry\nVercel serverless API\nDiscover & publish"]
    end

    subgraph Inputs["Dossier Files"]
        DS[".ds.md\nImmutable instructions\nfrontmatter + Markdown"]
        DSW[".dsw.md\nMutable working files\nExecution state"]
    end

    subgraph Consumers["AI Agents"]
        Claude["Claude Code"]
        ChatGPT["ChatGPT"]
        Cursor["Cursor"]
        Other["Any LLM"]
    end

    DS --> Core
    DSW --> Core
    Core --> CLI
    Core --> MCP
    CLI --> Registry
    MCP --> Claude
    MCP --> ChatGPT
    MCP --> Cursor
    MCP --> Other
    CLI -->|"verify & run"| Consumers

    style Core fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,color:#0d47a1
    style CLI fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
    style MCP fill:#fff3e0,stroke:#ef6c00,color:#e65100
    style Registry fill:#f3e5f5,stroke:#6a1b9a,color:#4a148c
    style DS fill:#fff9c4,stroke:#f9a825,color:#f57f17
    style DSW fill:#fff9c4,stroke:#f9a825,color:#f57f17

検証パイプライン

すべての dossier は、実行前に複数段階のセキュリティパイプラインを通過します。

flowchart TD
    Start(["dossier verify file.ds.md"]) --> Parse["Parse frontmatter\n+ Markdown body"]
    Parse --> Checksum{"Checksum\nverification"}

    Checksum -->|"SHA-256 match"| SigCheck{"Signature\nverification"}
    Checksum -->|"mismatch"| Block["BLOCK execution\nContent tampered"]

    SigCheck -->|"valid + trusted"| Risk["Risk assessment"]
    SigCheck -->|"valid + untrusted"| Risk
    SigCheck -->|"unsigned"| Risk
    SigCheck -->|"invalid"| Block

    Risk -->|"low"| Safe["SAFE to execute"]
    Risk -->|"medium/high"| Caution["PROCEED with caution"]
    Risk -->|"critical + unsigned"| Block

    style Start fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,color:#0d47a1
    style Safe fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
    style Caution fill:#fff3e0,stroke:#ef6c00,color:#e65100
    style Block fill:#ffebee,stroke:#c62828,color:#b71c1c
    style Checksum fill:#f5f5f5,stroke:#616161,color:#212121
    style SigCheck fill:#f5f5f5,stroke:#616161,color:#212121
    style Risk fill:#f5f5f5,stroke:#616161,color:#212121

システムアーキテクチャの全容については、ARCHITECTURE.md をご覧ください。

例

全コレクション（DevOps、データベース、データサイエンス、セキュリティなど）は、Dossier レジストリ でご覧いただけます。

# Search from the CLI
npx @ai-dossier/cli search deploy

セキュリティと検証

flowchart LR
    Author["Author"] -->|"signs"| Dossier[".ds.md"]
    Dossier -->|"distributed via"| Registry["Registry / URL"]
    Registry -->|"fetched by"| CLI["CLI / MCP"]
    CLI -->|"verifies"| Checks["Checksum\n+ Signature\n+ Risk Level"]
    Checks -->|"safe"| Execute["Execute"]
    Checks -->|"blocked"| Reject["Reject"]

    style Author fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,color:#0d47a1
    style Dossier fill:#fff9c4,stroke:#f9a825,color:#f57f17
    style Checks fill:#fff3e0,stroke:#ef6c00,color:#e65100
    style Execute fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
    style Reject fill:#ffebee,stroke:#c62828,color:#b71c1c

• CLI ツール（ai-dossier verify）を使用して、実行前にチェックサム／署名を検証します
• サンドボックス化された、権限管理付きの操作には MCP モードを優先してください
• 外部参照の宣言：外部 URL を取得またはリンクする dossier は、信頼レベルとともに external_references に宣言する必要があります。リンターは未宣言の URL に警告を出し、MCP サーバーの read_dossier ツールは、本文内で見つかった未宣言の外部 URL に対して security_notices を返します。これにより、未審査の外部コンテンツによる間接的な信頼リスクを軽減します。
• 現在の保証と制限については、SECURITY_STATUS.md をご覧ください

レジストリと複数レジストリのサポート

CLI は複数のレジストリに対応しており、チームや組織間で dossier を検索、公開、共有できます。

flowchart LR
    CLI["dossier CLI"] -->|"parallel query"| R1["Public Registry\ndossier-registry.vercel.app"]
    CLI -->|"parallel query"| R2["Internal Registry\ndossier.company.com"]
    CLI -->|"parallel query"| R3["Mirror Registry\nmirror.example.com"]

    R1 -->|"results"| Merge["Merge results\n(partial failure OK)"]
    R2 -->|"results"| Merge
    R3 -->|"error"| Merge

    Merge --> User["User sees\ncombined results"]

    style CLI fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,color:#0d47a1
    style Merge fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
    style R3 fill:#ffebee,stroke:#c62828,color:#b71c1c

• 複数レジストリ：複数のレジストリ（公開、内部、ミラー）を設定し、並行して検索できます
• HTTPS の強制：通信中の認証情報を保護するため、すべてのレジストリ URL で HTTPS を使用する必要があります
• レジストリごとの認証情報：各レジストリの認証は分離されています。トークンが侵害されても、他のレジストリにはアクセスできません
• プロジェクトレベルの設定：プロジェクトに .dossierrc.json を追加して、チームで共有するレジストリ設定を指定できます

# Add a private registry
dossier config --add-registry internal --url https://dossier.company.com

# List configured registries
dossier config --list-registries

レジストリ管理オプションの詳細は、CLI ドキュメントをご覧ください。

導入者向けプレイブック

• 個人開発者：.ds.md を LLM に貼り付け、MCP または CLI 経由で実行します
• OSS メンテナー：/dossiers と、README に対して Reality Check を実行する CI チェックを追加します
• プラットフォームチーム：init -> deploy -> rollback の dossier から始め、シークレットとスキャナーを連携させます

詳しいプレイブックは docs/guides/adopter-playbooks.md をご覧ください。

ドキュメント

基本理念

「スキルはエージェントに何をすべきかを伝え、ドシエはその実行を信頼できるようにします。」

ドシエはエージェントスキルに、ファイルをコピーするだけでは得られないものを追加します。固定できるバージョン、検証可能な署名（誰が作成したのか、改変されていないことを確認できます）、そしてスキルをインストールするためのレジストリです。検証によって完全性と出所は証明されますが、プロンプトインジェクションを防いだり、スキルを安全に実行できるようにしたりするものではありません。

ドシエ標準は、次のことを実現します。

• 信頼性：実行前に検証される、暗号署名とチェックサム
• バージョン管理：固定して、意図的にアップグレードできるセマンティックバージョン
• 配布：スキルの発見とインストールを可能にするレジストリ
• ポータビリティ：あらゆるプロジェクト、あらゆるワークフロー、あらゆるLLMに対応し、ベンダーロックインがありません
• 適応性：エージェントがコンテキストを理解し、動作を調整します

ドシエ：モデル駆動型オーケストレーションのための、署名付き・バージョン管理されたエージェントスキル 信頼できるスキル。

FAQ

モデル駆動型オーケストレーションとは何ですか？

ハードコードされたDAGやステートマシンの代わりに、モデルがステップ、ツール呼び出し、再試行、作業の完了タイミングを決定するオーケストレーションです。この用語はAWS Strands Agentsによって広まりました。Dossierは、署名付きでバージョンを固定できるスキルと、決定論的なスケジューラーをモデルの周囲に追加します。仕組みをご覧ください。

エージェントスキルに署名するにはどうすればよいですか？

署名付きエージェントスキルは、.ds.mdファイルから作成します。CLIで署名すると、チェックサムとEd25519署名が追加され、誰でも実行前に検証できるようになります。5分でできるクイックスタートと独自のドシエを作成するをご覧ください。

DossierはSKILL.mdとどう違いますか？

置き換えるものではなく、その上に重ねるレイヤーです。SKILL.mdはAgent Skillsファイルです。ドシエは、固定されたバージョン、署名、レジストリによる配布機能も備えたスキルです。ai-dossier install-skillとai-dossier skill-exportを使って、2つの形式の間でスキルを移動できます。Dossierを使う理由をご覧ください。

検証すればスキルは安全になりますか？

いいえ。検証によって証明されるのは、完全性（スキルが改変されていないこと）と出所（誰が署名したか）です。プロンプトインジェクションを防いだり、スキルを安全に実行できるようにしたりするものではありません。実行前にスキルを読み、作成者を信頼できるか確認してください。セキュリティと検証をご覧ください。

ライセンス

このプロジェクトは、GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0) のもとでライセンスされています。このソフトウェアを使用、コピー、変更、配布できます。ただし、変更版やこのソフトウェアを使用するネットワークサービスについても、同じライセンスのもとでソースコードを公開する必要があります。

参考資料

ドシエのアプローチを裏付ける学術論文や業界調査の全リストは、REFERENCES.md をご覧ください。