curate-a-team-library について
ai-agent-skills コマンドラインを使って、チーム向けのスキルライブラリを整備・管理するスキルです。作業領域ごとに分類し、選定理由やコレクション、ドキュメントを管理します。
主な機能
- 01管理対象ライブラリの初期化
- 025つの作業領域でスキルを整理
- 03スキルとコレクションの検索
- 04スキルの追加、カタログ登録、ローカル管理
- 05キュレーターのメタデータ記録
- 06ライブラリ文書の生成と確認
活用シーン
- 01チームのスタックに合わせた小規模ライブラリの作成
- 02プロジェクトの作業領域ごとのスキル整理
- 03オンボーディング用 starter pack の準備
- 04共有ライブラリの確認と文書化
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ moizibnyousaf/ ai-agent-skills --skill curate-a-team-libraryインストール後、Claude Code で/curate-a-team-libraryを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
チームライブラリをキュレーションする
目標
他のチームメンバーやエージェントが実際に閲覧し、信頼してインストールできる、管理されたスキルライブラリを構築します。
CLI に必要な変更機能がある場合は、skills.json、README.md、WORK_AREAS.md を手作業で編集しないでください。
最初のステップ
管理されたワークスペースから始めます。
npx ai-agent-skills init-library <name>
cd <name>
作業に取りかかる前に、短い質問を最大 3 つまでします。
- ライブラリでどのような作業をサポートする必要があるか
- 最初の段階を小規模で厳選したものにするか、それとも幅広く目指すか
- 出力をローカルにとどめるか、共有可能な GitHub リポジトリとして仕上げるか
棚システム
次の 5 つの作業領域を棚システムとして使います。
frontend:Web UI、ブラウザー作業、デザインシステム、ビジュアルの仕上げbackend:API、データ、セキュリティ、インフラストラクチャ、ランタイムシステムmobile:iOS、Android、React Native、Expo、デバイステスト、アプリのリリースworkflow:ドキュメント、テスト、リリース作業、ファイル、調査、計画agent-engineering:プロンプト、評価、ツール、オーケストレーション、エージェントのランタイム設計
何かを追加する前に、ユーザーの技術スタックを棚に割り当てます。
- 例:
React Native + Node backendはmobileとbackendに割り当てます。 - テスト、リリース、ドキュメント、調査が実際の作業に含まれる場合に限り、
workflowを追加します。 - チームが AI 機能、プロンプト、評価、ツールに取り組む場合に限り、
agent-engineeringを追加します。 - ユーザーが明示した主要な棚すべてを、最初の段階でカバーしてください。
探索の流れ
キュレーションの前に閲覧します。
npx ai-agent-skills list --area <work-area>
npx ai-agent-skills search <query>
npx ai-agent-skills collections
ユーザーが複数の主要な棚を挙げた場合は、スキルを選ぶ前にそれぞれを確認します。
変更のルール
最初の段階は小規模に保ちます。目安はスキル 3~8 個です。
- バンドル済みの候補や単純な GitHub からのインポートには、まず
addを使います。 - ファイルを
skills/にコピーせず、上流のエントリーを使いたい場合はcatalogを使います。 - チームが編集またはローカルで所有したい、本当に自前で管理するコピーに限り
vendorを使います。
すべての変更には、--area、--branch、--why など、明示的なキュレーターのメタデータを含めます。
良いブランチ名:
React Native / UIReact Native / QANode / APIsNode / DataDocs / Release
悪いブランチ名:
stuffmiscnotes
適切な whyHere の書き方
whyHere はキュレーターの判断を示すもので、単なる埋め草ではありません。
- サポートする技術スタックやワークフローに言及します。
- このライブラリで補うギャップに言及します。
- ここに追加する理由を正直に説明します。
良い例:
React Native のテストをカバーし、モバイルの棚に実機検証の選択肢を加えます。
悪い例:
自分の棚に追加したいからです。
おすすめのスキル
--featured は控えめに使います。
- 各棚のおすすめスキルは 2~3 個程度にとどめます。
- 新しいチームメンバーに最初にインストールするよう勧めたいスキルに限定します。
コレクション
充実した候補が 5~8 個ほど揃ったら、starter-pack コレクションを作成します。
- 新しいスキルを追加するときに
--collection starter-packを使います。 - または、既存のエントリーに対して
npx ai-agent-skills curate <skill> --collection starter-packを使います。 - コレクションは小規模で、オンボーディングに適した内容に保ちます。
最終確認
作業を終える前に、次の確認をします。
npx ai-agent-skills list --area <work-area>
npx ai-agent-skills collections
npx ai-agent-skills build-docs
- 対象にした主要な棚ごとに
list --areaを実行します。 starter-packを作成した場合は、インストールコマンドが正しいことを確認します。- 最終的な棚の構成が、ユーザーの実際の技術スタックに合っていることを確認します。
完了時の報告
次の内容を報告します。
- 追加したもの
- 使用した棚と、その理由
- おすすめにしたスキル
- 作成した場合は、
starter-packの内容 - ライブラリがローカル専用か、共有可能な状態か