discover-skills

スキル（Skill）：スキルの発見

目的（Purpose）

エージェントがタスクに不足しているスキルを特定し、具体的なインストール手順を提案できるようにします。このスキルは候補を見つけ、何をインストールすべきか提案しますが、スキルを自動的にインストールしたり、注入したりすることはありません。

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主な目標（Core Objective）

最優先の目標：能力のギャップを埋めるために、エージェントに上位1～3件のスキル候補と正確なインストールコマンドを提示します。

成功基準（すべての要件を満たす必要があります）：

1. ✅ 発見の実行：ローカルの skills/INDEX.md と manifest.json を検索するか、要望に応じて外部ディレクトリを検索します
2. ✅ 最適な候補の特定：名前、説明、タグに基づいて、タスクの要件に合うスキルを1～3件選択します
3. ✅ 推奨理由の説明：各スキルが現在のタスクに適している理由を示します
4. ✅ インストールコマンドの提示：推奨する各スキルの正確なインストールコマンドを含めます
5. ✅ 自動インストールなし：ユーザーの明示的な確認なしに、インストールコマンドを実行しません

受け入れテスト：エージェントまたはユーザーは、追加の調査をせずに、提示されたコマンドを使って推奨スキルをインストールできますか？

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対象範囲の境界（Scope Boundaries）

このスキルが担当すること：

• ローカルインデックスまたは外部ディレクトリからスキルを発見する
• タスクの要件とスキルの能力を照合する
• 上位1～3件のスキル候補を理由とともに提案する
• 正確なインストールコマンドを提示する

このスキルが担当しないこと：

• スキルの自動インストール（install-rulesまたは手動インストールを使用）
• 既存スキルのキュレーションまたは監査（「スキルのキュレーション」を使用）
• スキルの改良または設計（「スキル設計の改良」を使用）
• エージェントのコンテキストへのスキル内容の注入（エージェントのランタイムが処理します）

引き継ぎポイント：インストールコマンドを提案したら、インストールするかどうかの判断をユーザーに委ねるか、「install-rules」に引き継いで自動インストールを行います（ユーザーの確認が必要です）。

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使用例（Use Cases）

• 初期オンボーディング：エージェントはこのスキルだけを使って起動し、現在のタスクにどのスキルをインストールすべきかを提案します。
• 必要に応じた拡張：タスクに利用できないスキルが必要な場合、最適な候補とインストール方法を提案します。
• 能力の発見：ユーザーがローカルインデックスや公開ディレクトリから関連するスキルを見つけられるよう支援します。

動作（Behavior）

1. 発見：機能の一覧として、ローカルの skills/INDEX.md と manifest.json を優先的に使用します。ユーザーが外部の候補を求めており、ネットワークにアクセスできる場合は、公開ディレクトリ（SkillsMPなど）を検索します。
2. 照合：ユーザーのタスクを「name」、「description」、「tags」と照合し、最適なスキルを1～3件選択します。
3. 推奨：各スキルが適している理由と、ローカルか外部かを説明します。
4. インストールガイド：推奨する各スキルの正確なインストールコマンドを提示します（例：「npx Skills add Owner/repo --skill name」）。
5. 確認：ユーザーがエージェントにインストールを依頼した場合、コマンドを実行する前に明示的な確認を求めます。

入力と出力（Input & Output）

• 入力：
  • 現在のタスクの説明。
  • 任意：インストール済みスキルの一覧。
  • 任意：許可されたソース（ローカルのみ、または公開ディレクトリ）。
• 出力：
  • 理由を添えたスキルの推奨。
  • 各候補のインストールコマンド。

制限事項（Limitations）

厳守すべき境界（Hard Boundaries）

• 自動インストールなし：ユーザーの明示的な確認なしに、インストールコマンドを実行しないでください。
• 自動注入なし：リモートの SKILL.md の内容を自動的に取得または注入しないでください。
• 一括発見なし：大規模なディレクトリ一覧を提示せず、上位1～3件の候補のみを返してください。

スキルの境界（Skill Boundaries）（重複を避ける）

次の作業は行わないでください（他のスキルが担当します）：

• スキルのインストール：インストールコマンドを実行したり、スキルディレクトリを変更したりすること → install-rulesを使用するか、ユーザーの確認後に手動でインストールします
• スキルのキュレーション：スキルの品質を監査したり、重複を検出したり、スキルを評価したりすること → 「スキルのキュレーション」を使用します
• スキルの改良：既存のスキル内容を設計、再構成、改善すること → 「スキル設計の改良」を使用します
• 内容の注入：スキル内容をエージェントのコンテキストまたはランタイムに読み込むこと → エージェントのランタイムシステムが処理します

停止して引き継ぐタイミング：

• ユーザーが「インストールして」または「そのスキルを追加して」と言った場合 → インストールコマンドを提示し、確認を求めて、「インストールルール」または手動インストールに引き継ぎます
• ユーザーが「このスキルをどうすれば改善できますか？」と尋ねた場合 → 「スキル設計の改良」に引き継ぎます
• ユーザーが「自分のスキルの品質は良いですか？」と尋ねた場合 → 「スキルのキュレーション」に引き継ぎます
• インストールコマンドとともに提案を提示した場合 → 発見は完了です。ユーザーの判断を待ちます

セルフチェック（Self-Check）

主な成功基準（すべての基準を満たす必要があります）

• 発見の実行：ローカルの「skills/INDEX.md」と「manifest.json」を検索するか、要望に応じて外部ディレクトリを検索する
• 最適な候補の特定：名前、説明、タグに基づいて、タスクの要件に合うスキルを1～3件選択する
• 推奨理由の説明：各スキルが現在のタスクに適している理由を示す
• インストールコマンドの提示：推奨する各スキルの正確なインストールコマンドを含める
• 自動インストールなし：ユーザーの明示的な確認なしに、インストールコマンドを実行しない

プロセスの品質チェック

• 関連性：提案は現在のタスクに密接に関連していますか？
• 実行可能性：インストールコマンドは具体的で正確ですか？
• 同意：明示的な確認なしに、エージェントがインストールを実行しないようにしていますか？
• ソースの優先順位：外部ディレクトリを検索する前に、ローカルインデックスを優先しましたか？
• 簡潔さ：推奨を上位1～3件に限定し、大規模なディレクトリ一覧を避けていますか？

受け入れテスト

エージェントまたはユーザーは、追加の調査をせずに、提示されたコマンドを使って推奨スキルをインストールできますか？

いいえの場合：提案は不完全です。インストールコマンドが正しく、必要な引数がすべて含まれていることを確認してください。

はいの場合：発見は完了です。ユーザーのインストール判断を待ちます。

例（Examples）

例1：ローカルスキルの推奨

• シナリオ：ユーザーが標準化された README を求めています。
• 手順：
  1. エージェントが skills/INDEX.md を確認します。
  2. 「generate-standard-readme」を見つけます。
  3. 次のように推奨します：npx skills add nesnilnehc/ai-cortex --skill generate-standard-readme。

例 2：エッジケース - ローカルに一致するスキルがない

• シナリオ：タスクがニッチで、ローカルに一致するスキルがありません。
• 想定される動作：許可されている場合は、インストールコマンドとともに外部の候補を1～3件提示するか、「一致する候補が見つかりませんでした」と伝えて詳細を確認します。自動インストールはしません。

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付録：出力仕様

このスキルが推奨を提示する場合、次の仕様に従います：

要素	要件
件数	上位1～3件のみ。一括のディレクトリ一覧は提示しません。
各スキル	名前、理由（適している理由）、インストールコマンド（例：「npx Skills add Owner/repo --skill name」）。
ソース	ローカルの skills/INDEX.md と manifest.json を優先します。外部ソースは、ユーザーが依頼し、ネットワークが利用可能な場合に限ります。
やり取り	ユーザーの明示的な確認なしに、インストールコマンドを実行しないでください。