jinko について
jinkoは、Jinkōプラグイン群のルーティングスキルです。ユーザーの直近の意図を特定し、タスクやSDKの説明を重複させず、最も適した公開スキルへ案内します。
主な機能
- 01意図に基づくスキルの振り分け
- 02Jinkōのタスク・SDKスキルへの案内
- 03複数領域にまたがる依頼の処理
- 04スキルが利用できない場合の案内
- 05リソースURLの提示ルール
活用シーン
- 01Jinkōの依頼を適切なスキルへ振り分ける
- 02複数のJinkō領域にまたがる依頼を処理する
- 03必要なスキルがない場合に案内する
MCP 対応
接続と認証情報の振り分けに、Jinko MCPの`get_session_code`ツールを参照します。リソースURLは独自に組み立てず、返されたURLを提示するよう指示します。
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:/インストール後、Claude Code で/jinkoを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルagents/openai.yamlevals/evals.json
詳細
Jinkō スキルルーター
ユーザーの当面の意図を特定し、公開済みのオーナーのうち、最も対象を絞ったものを読み込みます。 その仕組みを再現してはいけません。タスクスキルはタスクレベルの判断とオーケストレーションを担当し、 リソーススキルは再利用可能な Jinkō SDK/API の仕組みを担当します。
ルーティングマップ
- 接続と認証情報：
jinko-sdk-setup（JINKO_API_KEY、または Jinko MCP のget_session_codeツールで取得する単回使用のJINKO_SESSION_CODE）。 - 用語とナビゲーション：
jinko-context。 - 製品の機能とモデルライブラリの検索：
jinko-solution-and-product-guide。 - 出版物の検索：
jinko-task-literature-search。 - ClinicalTrials.gov の検索：
jinko-task-trial-data-scoping。 - 参考 PDF とソース抽出物：
jinko-reference。 - エビデンスからの表の抽出：
jinko-task-extract-data-table。 - MATLAB/SimBiology へのエクスポートとソルバーの同等性：
jinko-task-export-to-matlab。 - NONMEM モデルと試験の変換：
jinko-task-from-nonmem。 - データテーブルの仕組み：
jinko-data-table。 - モデルの仕組み：
jinko-model。 - キャリブレーション入力の分類：
jinko-task-define-param-to-calibrate。 - 確認済みの CMA-ES 実行：
jinko-task-cmaes、SDK の仕組み：jinko-calibration-cmaes。 - プロトコルの仕組み：
jinko-protocol。 - 仮想母集団の仕組み：
jinko-vpop。 - 試験の仕組み：
jinko-trial。 - 試験の可視化の仕組み：
jinko-trial-viz。 - ドキュメントの仕組み：
jinko-document。
リクエストが複数の領域にまたがる場合は、現在のリクエストに該当するオーナーを明示し、前提条件や引き継ぎ先はそのスキルに判断させます。ここでプロジェクト計画、成果物チェックリスト、段階の順序、完了条件を作り出してはいけません。
不足している機能
公開スキルは、相互依存するプラグインバンドルです。指定されたオーナーが利用できない場合は、novainsilico/jinko-skills から Jinkō プラグイン一式をインストールまたは更新してから、新しいセッションを開始するか、プラグインを再読み込みするようユーザーに案内してください。個別のスキルだけをインストールすることは推奨しないでください。
リソースリンク
オーナーがリソースを返した場合は、SDK が提供する .url または返されたリソース URL を提示してください。SID とハードコードされたホスト名からリンクを組み立ててはいけません。設定済みの JINKO_URL とオンプレミス環境のアプリケーション URL はそのまま保持してください。