fusion-discover-skills

Fusion スキルの検索（非推奨）

非推奨： このスキルは fusion-skills に置き換えられています。 代わりに fusion-skills の discover モードを使用してください。このスキルのすべての機能を利用できます。 インストール：npx -y skills add equinor/fusion-skills fusion-skills

使用する場面

ユーザーがタスクに適した Fusion スキルを見つけたい場合や、スキルのインストール、更新、削除について MCP を活用したガイダンスを求めている場合に、このスキルを使用します。

よくあるきっかけ：

• 「これに使えるスキルを探して」
• 「どの Fusion スキルを使えばいいですか？」
• 「GitHub の Issue 作成に使えるスキルはありますか？」
• 「適切な Fusion スキルをインストールするにはどうすればよいですか？」
• 「インストール済みの Fusion スキルを更新または削除するにはどうすればよいですか？」
• 「このワークフローで使えるスキルは何ですか？」

使用しない場面

次の場合、このスキルは使用しないでください。

• リポジトリ内のスキルを作成または編集する
• スキルの検索を支援せず、対象のタスクを直接実行する
• 検索データが利用できないときに、適合するスキルを推測する
• ユーザーからの依頼なしに、スキルを自動でインストール、更新、または削除する

必要な入力

回答する前に、次の情報を収集してください。

• ユーザー自身の言葉による目標または質問
• 意図する操作：query、install、update、または remove
• ユーザーが探しているスキルの種類：ドメイン、ワークフロー、または望ましい成果
• インストール方法の案内が必要で、使用中のエージェント／クライアントが明らかでない場合は、その名前
• 対象のランタイムやリポジトリの状況など、推奨内容に大きく影響する制約

重要な情報が不足している場合は、意図を確認するために必要最小限の質問だけをしてください。 ユーザーが希望するスキルやワークフローを曖昧に述べている場合は、確認の質問に references/follow-up-questions.md を使用してください。

手順

サブエージェントを利用できる場合は、検索シナリオに応じて同梱のアドバイザーエージェントを使用してください。

• Fusion MCP を利用できる場合は agents/fusion-mcp-advisor.md を使用します。これが最初に選ぶ検索方法です。
• Fusion MCP を利用できないものの、GitHub MCP 検索を利用できる場合は agents/github-mcp-advisor.md を使用します。
• 最終的な代替手段として、読み取り専用の CLI と GraphQL の調査を行う agents/github-raw-search-advisor.md を使用します。

ランタイムが同梱のエージェントに対応していない場合は、以下の説明に沿って同じワークフローを直接実行してください。

主なワークフロー：

1. ユーザーの意図を判断します。
   • 「どのスキルが合いますか？」のような広範な質問は、query として扱います。
   • 「インストール／追加」「更新／更新の確認」「削除／アンインストール」の依頼は、明示的なライフサイクルの意図として扱います。
   • 検索とライフサイクルの手順が混在する場合は、まず検索を優先し、選択したスキルに応じて後続のライフサイクルに関する案内を含めます。
2. 対象のスキルがまだ不明確な場合は、追加の質問をします。
   • 依頼が曖昧な場合は、支援を必要としているタスク、分野、またはワークフローについて、必要最小限の確認質問をします。
   • 検索範囲をすばやく絞り込める質問を優先します。たとえば、何をしようとしているか、スキルの検索・インストール・更新・削除のどれを希望しているか、GitHub ワークフロー、MCP の設定、スキル作成など、候補となる分野がすでにあるかを尋ねます。
   • 既定の質問集として references/follow-up-questions.md を使用します。
3. 必要な場合に限り、不足しているエージェントの情報を尋ねます。
   • ユーザーがインストール方法の案内を希望していて、使用中のエージェントが不明確な場合は、コマンドの実行対象となるエージェント／クライアントを尋ねます。
   • 単純な検索依頼では、エージェントの詳細を尋ねません。
4. 利用可能な場合は、まず Fusion MCP に問い合わせます。
   • どのようなスキルがあり、それぞれ何をするのかを情報源に基づいて検索するには、ユーザーの表現を使って mcp_fusion_search_skills を呼び出します。これはローカルのスキルインデックスに対するセマンティック検索を行います。
   • mcp_fusion_search_skills の結果が不十分または曖昧な場合は、mcp_fusion_skills を追加で呼び出します。意図の推定、曖昧な名前の特定、より詳しい助言の提供ができます。
   • ライフサイクル操作（インストール、更新、削除）では、明示的な intent を設定して mcp_fusion_skills を呼び出します。
   • 意図が曖昧な場合は、既定で mcp_fusion_skills の自動意図判定を使用します。
   • インストールの意図があり、エージェントが判明している場合は agent を渡して、助言として示すコマンドをそのまま実行可能な形にします。
   • まずは、通常、上位 3〜5 件の少数に絞ったランキング結果を取得します。
5. Fusion MCP が利用できない、または結果が不十分な場合は、GitHub に基づく検索に切り替えます。
   • 現在のクライアントで利用可能な場合は、GitHub MCP のリポジトリ検索ツールまたは検索ツールを優先します。
   • それ以外の場合は、信頼できる情報源に対して、読み取り専用のシェルベースの調査を行います。たとえば、npx skills add --list <source>、ローカルの skills/**/SKILL.md の検索、gh search code、またはカタログリポジトリに対する gh api graphql を使用します。
   • 構造化されたリポジトリデータが必要で、より高水準の MCP や検索ツールでは取得できない場合に限り、GraphQL を使用します。
   • GraphQL の読み取りクエリは最低 1 ポイントを消費します。first／last は小さい値（≤ 30）にし、ポイント消費を抑えるため、ネストされた接続は避けます。レート制限エラーが発生した場合は再試行せず、エラーを伝えて、後ほど再試行するよう案内します。
   • 予算に配慮します。通常、スキル検索セッションで必要な GitHub API 呼び出しは最大 2〜3 回です（検索 1 回と、内容の読み取り 1〜2 回）。最初の検索結果が不十分な場合は、クエリを一度だけ調整して終了します。繰り返し検索してはいけません。
   • Fusion MCP から明示的な助言コマンドが返されていない限り、GitHub に基づくライフサイクルの案内は代替案内として扱います。
   • リモートスクリプトの実行パターンや、取得した内容を実行するシェルパイプラインは絶対に使用しません。
6. 最初の結果が不十分な場合は、検索を一度だけ調整します。
   • ユーザーの依頼に含まれる、より明確な分野のキーワードを使ってクエリを言い換えます。
   • 調整は一度で終了します。検索を延々と続けてはいけません。
7. 実行に移せる結果を返します。
   • 推奨するスキルごとに、以下を含めます。
     • スキル名
     • 目的を一文で説明した内容
     • ユーザーのタスクに合致する理由
     • 次に取るべき最適な行動
   • MCP がライフサイクルに関する案内を返した場合は、ユーザー入力が必要なプレースホルダーも含め、助言コマンドまたは指示を正確に伝えます。
   • 代替の検索方法を使った場合は、情報源を GitHub MCP、シェルによる一覧表示、コード検索、または GraphQL に基づく案内として明示します。
   • スキルを選択した場合は、追加の検索を行わずにユーザーが次に進めるだけの使用方法を案内します。
8. 確信度が低い場合や該当する結果がない場合は、その旨を明示します。
   • 有力な候補が見つからなかった、または推奨の確度が低いと伝えます。
   • 近い候補がある場合は、暫定的な候補として提示します。
   • クエリを広げる、スキルを使わずに進める、または今後のスキル作成に向けて不足している機能を記録するなど、次に取るべき最適な行動を提案します。
9. 回答の範囲は検索に限定します。
   • ユーザーが実行を明示的に依頼しない限り、インストール、更新、削除は行いません。
   • Fusion MCP が利用できない場合は、その旨を明確に伝え、カタログの結果を捏造せず、代わりに使用した GitHub に基づく検索方法を示します。

例

• ユーザー：「GitHub の Issue 作成に使える Fusion スキルを探してください。」
  • 結果：fusion-issue-authoring を返し、Issue の種類に応じたスキルに振り分けることを説明して、MCP から返されたインストール方法または次の手順を含めます。
• ユーザー：「インストール済みの Fusion スキルを更新するにはどうすればよいですか？」
  • 結果：intent: update を指定して mcp_fusion_skills を呼び出し、MCP から返された推奨の更新コマンドまたは手順を返します。
• ユーザー：「この珍しいワークフローに使えるスキルはありますか？」
  • 結果：Fusion MCP を利用できない場合、または十分な一致が見つからない場合は、GitHub を使った代替検索を行い、一致が暫定的なものかどうかを伝えて、次善のアクションを提案します。

期待される出力

以下を返します。

• 検出されたインテント（query、install、update、remove）
• 推奨に使用した情報源（mcp_fusion_skills、GitHub MCP、シェルによる一覧表示、コード検索、GraphQL による代替検索）
• 該当する場合は、順位付けされたスキルの候補
• 推奨する各スキルの簡潔な説明
• 選択した結果に対する次の手順
• MCP が提示した場合は、推奨されるインストール／更新／削除コマンド
• 有力な候補が見つからない場合は、不確実性を明示し、代替となる次のアクションを提示

エージェント

特定の検索シナリオに対応するヘルパーエージェント（サブエージェントを利用できる場合）：

• agents/fusion-mcp-advisor.md — Fusion MCP を利用できる場合に使用します
• agents/github-mcp-advisor.md — Fusion MCP は利用できず、GitHub MCP は利用できる場合に使用します
• agents/github-raw-search-advisor.md — 読み取り専用の CLI／GraphQL を使う最終手段として使用します

参考資料

• references/follow-up-questions.md — 曖昧なリクエストに対する確認の質問

安全性と制約

以下の行為は禁止されています。

• スキル名、利用可否、インストール／更新／削除コマンドを捏造する
• 確度の低い候補を確実なものとして提示する
• 代替検索時に、リモートスクリプトの実行パターンや安全でないシェルパイプラインを使用する
• ユーザーが次の手順の実行を明示的に求めていない限り、ユーザーの環境を変更する

以下を必ず守ってください。

• まず Fusion MCP を使い、次に GitHub MCP を使い、その後に読み取り専用のシェルまたは GraphQL による代替検索を行う
• 提案は簡潔にし、タスクに集中する
• MCP がコマンドを返した場合は、推奨コマンドのテキストをそのまま保持する
• MCP 以外の情報源を使った場合は、GitHub 由来の代替案であることを明記する
• 根拠が弱い場合は、不確実であることを明確に伝える