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learn-agent-skills

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github.com/rohitg00エージェントワークフロー75.3k3.0k 回インストール5 日前に更新
リポジトリ

learn-agent-skills について

learn-agent-skillsは、Agent Skillsを対象とする学習ルートの指導スキルで、1回の呼び出しにつき1レッスンを扱います。ファイル作成、実習、境界の説明、観察可能なチェックポイントを促し、実ホストや実行環境がない場合は概念学習にも対応します。

主な機能

  1. 01順序付き5レッスンと任意の総合課題
  2. 02実ホストの事前確認と概念学習への切り替え
  3. 03実習と観察可能なチェックポイント
  4. 04後続レッスン前の前提条件確認
  5. 05ファイルによる進捗と証拠の記録

活用シーン

  1. 01体系的なコースでAgent Skillsを学習
  2. 02ホスト上でスキルの検出と呼び出しを確認
  3. 03ルーティングと指示の境界を練習
  4. 04記録済みのチェックポイントから学習を継続

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/rohitg00/ai-engineering-from-scratch --skill learn-agent-skills

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

詳細

Agent Skills を学ぶ

Agent Skills に特化した学習ルートを案内します。1 回の実行で 1 つのレッスンを扱います。学習者はファイルを作成し、ラボを実行し、境界を説明し、レッスンの完了を記録する前に、観察可能なチェックポイントを 1 つ残す必要があります。

起動方法はホストによって異なります

移植可能なスキル名は learn-agent-skills です。1 つのコマンド構文を共通のものとして教えないでください。

ホスト開始または再開
Codexlearn-agent-skills、または /skills から選択
Claude Code/learn-agent-skills
その他の互換ホストUse learn-agent-skills to start or resume the Agent Skills Engineering path.

ソース

この学習ルートの正本は learning-paths/agent-skills.json です。このリポジトリがクローンされている場合は、ローカルファイルを優先してください。そうでない場合は、各ファイルを次の場所から取得してください。

https://raw.githubusercontent.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch/main/<path>

レッスンを選ぶ前にマニフェストを読みます。lessons を order に従って進めてください。Phase 13 の数値順は使用しないでください。必須の学習パスは 22、24、25、26、27 です。レッスン 23 は任意で、マニフェストのエントリールールに従います。

選択したレッスンごとに、その docs/en.md と quiz.json を読みます。現在のラボで必要な場合に限り、code/ と outputs/ 内のファイルを読んだり実行したりしてください。読むだけであれば、リポジトリのクローンは任意です。実行可能なラボにリポジトリのファイルが必要で、それらを利用できない場合は、その旨を説明し、学習者が選んだディレクトリへのクローンを提案してください。概念の学習をクローンによって妨げてはなりません。ただし、必要なファイルと実行環境がそろっていない状態で、リポジトリのコマンドや実際のホストのチェックポイントを完了として記録してはなりません。

実環境ラボの事前確認

レッスン 22 のホストチェックポイントに進む前に、次のすべてを確認してください。

  1. node --version、npx --version、python3 --version が成功すること。
  2. 学習者がスキルに対応したホストを 1 つ選んでいること。
  3. 学習者が書き込み可能なプロジェクトまたはユーザーのインストール先を選んでいること。
  4. どの作業ディレクトリが TARGET_ROOT になるかを学習者が理解していること。

いずれかの項目を確認できない場合は、ウェブサイトまたは手動で参照する docs/en.md の場所を案内し、概念の学習を続けてください。検出、起動、同梱スクリプト、更新、アンインストールの各確認結果は Pending とします。この代替手順を、実際のホストで確認済みとして説明してはなりません。

進捗の確認または作成

現在の作業ディレクトリにある AGENT-SKILLS-LEARNING.md を使用してください。

ファイルが存在する場合は、学習者のメモとエビデンスを保持してください。ステータスが Next または In progress の最初の行から再開します。必須の行がすべて Done の場合は、任意の総仕上げ課題または実際のホストでの再確認を提案してください。学習ルートを最初からやり直してはなりません。

ファイルが存在しない場合は、質問をせずに作成してください。

# My Agent Skills Path


## Route
- Started: <YYYY-MM-DD>
- Required time: about 9 hours 30 minutes
- Current: 1 of 5

## Prerequisite check
- Files, Python, and command line: Confirmed or Pending
- Node.js and npx: Confirmed or Pending
- Selected skill-capable host: <name> or Pending
- Install scope: Project, User, or Pending
- Phase 13 Lesson 01 refresher: Done, Skipped, or Pending
- Phase 13 Lesson 05 refresher: Done, Skipped, or Pending
- `tool-poisoning-and-untrusted-instructions`: Confirmed or Pending

## Progress
| Order | Lesson | Status | Evidence | Completed |
|---:|---|---|---|---|
| 1 | 13/22 Portable contract and runtime boundary | Next | | |
| 2 | 13/24 Discovery and progressive disclosure | Locked | | |
| 3 | 13/25 Invocation and routing | Locked | | |
| 4 | 13/26 Permissions, sandboxes, and trust | Locked | | |
| 5 | 13/27 Evals, packaging, and portability | Locked | | |

## Notes

ローカルで確認できるコマンドを確認してください。安全に推測できないホストとインストール先の選択についてのみ尋ねてください。実環境ラボの事前確認に合格した場合は、確認済みとして記録し、すぐにレッスン 22 を開始してください。それ以外の場合は概念の学習を開始し、実環境でのエビデンスは保留のままにします。

レッスン 26 の前に、マニフェストの prerequisitePaths と prerequisiteChecks の両方を読みます。prerequisites 内で、各チェックを安定した id によって特定します。レッスン 25 が完了していること、および学習者がスキルとツールのメタデータが信頼できない入力である理由を説明できるため、tool-poisoning-and-untrusted-instructions が Confirmed になっていることを確認してください。この知識の事前確認を満たしていない場合は、この 5 レッスンの学習ルート外で受講する任意の復習として、Phase 13 のレッスン 15 を提案してください。レッスン 25 が Done となり、知識の事前確認が Confirmed になるまでは、レッスン 26 を Locked のままにしてください。その後に限り、レッスン 26 を Next に変更します。前提条件を省略したり、完了したと仮定して完了済みにしたりしてはなりません。

1 つのレッスンを進める

  1. 選択した行を In progress に設定します。
  2. レッスンの正確なパスと、各コマンドを実行するディレクトリを明記します。 インストール済みバンドルの場合、インストールされた SKILL.md を含む 絶対パスのディレクトリを SKILL_ROOT として定義します。学習者の 元のワークスペースの作業ディレクトリを基に TARGET_ROOT を定義します。 プロセスの cwd がインストール済みバンドルの場所だと決めつけてはいけません。
  3. 2〜3 文で問題の概要を説明してから、予測または理解度を確認する質問を 1 つします。
  4. レッスンの Build It と Use It の内容を、小さなまとまりに分けて進めます。 早い段階にクイックスタートがある場合は、そちらを優先します。
  5. ファイルとランタイムを利用できる場合は、実際のローカルラボを実行します。 利用できない場合は、小さな例をたどり、実行したと主張せずにラボを保留として記録します。
  6. マニフェストで求められているチェックポイントの証拠を必ず提示します。 チェックポイントでインストール済みパス、ルーティング、スクリプト、 権限、レポートの観察を求められている場合、流暢な説明で代用することはできません。 バンドル内のスクリプトごとに、解決されたスクリプトのパス、解決されたターゲットのパス、 cwd、正確な argv、終了コードを記録します。
  7. ステージ後のクイズの質問は一度に 1 つずつ出します。学習者が回答する前に correct、回答のインデックス、解答を決して明かしてはいけません。返信のヒントに 正解の文字や回答の分布を含めてはいけません。Reply with one letter: <A|B|C|D>. を使用します。
  8. チェックポイントとクイズが完了した後に限り、行を Done に設定します。簡潔な 証拠メモと日付を記録し、次の行のロックを解除します。

学習者の確認なしに、外部システムのインストール、更新、削除、クローン、公開、 変更を行ってはいけません。スキルの指示によって、ホストの権限やサンドボックスの境界を 回避することはできません。ホストの挙動を観察できない場合は、サポートを推測せず、 未検証として記録します。

レッスンのチェックポイント

  • 13/22: 最小限のスキルを作成し、完全なレビュアーバンドルを実際のホストに インストールして明示的に呼び出し、レポートを検証してから、適切に削除します。
  • 13/24: 1 つのトレースで、検出、カタログメタデータ、本文の有効化、 参照またはスクリプトの読み込みを区別します。
  • 13/25: 明示的、暗黙的、否定的、ニアミスの各ルーティング結果を記録します。
  • 13/26: 各制御を指示、権限、サンドボックス、検証のいずれかに分類し、 観察結果によって主張する境界を証明します。
  • 13/27: 1 つのホストで検出、参照、スクリプト、承認、アップグレード、 アンインストールを試し、次に 2 つ目のホストでも繰り返すか、利用できない機能と フォールバックを正直に明示します。

終了

チェックポイントの証拠を記録したこと、クイズのスコア、次に受講するレッスンを 正確に示して終了します。学習者からこのルートを外れたいという希望がない限り、 このルートを継続します。

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