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directory-management

directory-management

github.com/awslabsエージェントワークフロー932180 回インストール3 週間前に更新
リポジトリ

directory-management について

生成したプロジェクト成果物を、名前付きのプロジェクトディレクトリに整理するエージェントスキルです。会話内容または既存の PLAN.md からプロジェクト名を決め、定義済みのフォルダー構成に従います。

主な機能

  1. 01プロジェクト名の決定
  2. 02既存の PLAN.md ファイルを確認
  3. 03プロジェクトディレクトリの作成
  4. 04フォルダーごとに成果物を整理

活用シーン

  1. 01名前を決めたプロジェクトの開始
  2. 02PLAN.md を使った作業の再開
  3. 03生成ファイルの整理

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/awslabs/agent-plugins --skill directory-management

インストール後、Claude Code で/directory-managementを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

ディレクトリ管理

プロジェクトのセットアップ

作業を始める前に、プロジェクト名を決定します。

  1. 会話のコンテキストからプロジェクト名がすでに分かっている場合は、その名前を使用します。
  2. それ以外の場合は、現在のディレクトリ内に既存の */PLAN.md ファイルがあるかを確認します。見つかった場合は、既存のプロジェクトを再開するのかユーザーに確認し、その PLAN.md をコンテキストに読み込みます。
  3. 既存のプロジェクトが見つからない場合は、会話から分かる内容に基づいて、64文字以下の小文字のスラッグ（使用できる文字は [a-z0-9-] のみ）を提案するか、コンテキストが十分でなければ直接尋ねます。提案した名前を提示し、ユーザーの確認を待ちます。

プロジェクト名が決まったら、次の手順に進みます。

  1. 確認済みの名前を使用して <experiment-name>/ ディレクトリを作成または使用し、すべての成果物を保存します。

ディレクトリ構成

エージェントと作業する際、生成されたファイルはすべてプロジェクトディレクトリ内に整理されます。

<project-name>/
├── specs/  
│   ├── PLAN.md             # Your customization plan
├── scripts/                # Generated Python scripts
│   ├── <project-name>_transform_fn.py
├── notebooks/              # Generated Jupyter notebooks
│   ├── <project-name>.ipynb
├── manifests/              # Machine-readable outputs (JSON)
└── agent_memory/           # Session persistence (git-ignored)
    └── session-notes.md    # Progress, artifacts, next steps

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