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方法論スキルの作成

意思決定、根拠、有用な成果物に関する、再利用可能なガイダンスを作成します。手法が役立つ状況、失敗の見分け方、よりシンプルな方法が適している状況を説明してください。必須のフェーズ、引き継ぎ用スキーマ、根拠のないスコア、別のスキルを繰り返すだけの文章は避けてください。管理元のスキルへのリンクを記載してください。

各スキルの SKILL.md には、ディレクトリ名と一致する name を指定し、「Use when」で始まる、起動条件に焦点を当てた description を記述したフロントマターが必要です。agents/openai.yaml には、display_name、short_description、対応する $skill-name に言及した default_prompt を含めます。これらのメタデータファイルは、スキルを見つけるためのインターフェースであり、ワークフローエンジンではありません。役割の定義は簡潔にし、ホスト側のモデル選択を引き継いでください。

詳細な図の作成手順、ソースの来歴、例は、管理元のスキル内にある references または examples ディレクトリに配置します。エントリーポイントは短く保ち、タスクに関連するリファレンスだけを読み込んでください。サードパーティのライセンスを遵守し、ダウンロードしたソースのスナップショットをインストール手順として実行しないでください。

プロット、バックアップ、レンダリングなど、具体的な処理を行う場合は、小さなスクリプトが適切です。スクリプトは任意で使用できるようにし、依存関係を明記して、実際にうたっている動作を検証してください。プロンプトを強制するフレームワークは作成しないでください。

影響を受けるすべてのエントリーポイント、役割ごとのスキルリスト、メタデータ、英語・中国語のドキュメントを更新します。それぞれの言語として自然な文章にしてください。見出しやコードブロックの数を一致させる必要はありません。コマンド、機能、リンクに矛盾がないことを確認してください。機械的なチェックにはメンテナンスを使用してください。