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setup-pstack

setup-pstack

github.com/q-qp-pエージェントワークフロー145 回インストール2 週間前に更新
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setup-pstack について

Cursor や他のハーネスで、役割ごとの pstack モデルを設定するスキルです。利用可能なモデル slug を検出し、推論予算に応じて割り当てを調整・確認して、対応する設定ファイルに書き込みます。

主な機能

  1. 01利用可能なモデル slug を検出
  2. 02推論予算を設定
  3. 03役割ごとにモデルを割り当て
  4. 04モデルの利用可否を検証
  5. 05ハーネス別の設定を書き込み

活用シーン

  1. 01新しいハーネス向けに pstack を設定
  2. 02予算に合わせて役割モデルを調整
  3. 03既存のモデル設定を更新

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/q-qp-p/pstack --skill setup-pstack

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

詳細

pstack のセットアップ

pstack のモデル設定を、ロールごとに 1 つのモデルで記述します。

  • Cursor: ~/.cursor/rules/pstack-models.mdc。常に適用されるルールです。
  • その他のすべてのハーネス(Claude Code、Codex、Pi、OpenCode など):~/.agents/pstack-models.md。これらのハーネスは Cursor のルールを読み込まないため、pstack のスキルはモデルを選択する際にこのファイルを読み取ります。

以下で「設定ファイル」とは、お使いのハーネスに対応するファイルを指します。読み取る際は両方のパスを確認し、存在する方を使用してください。

手順

1. 使用可能なモデルを検出する

このセッションでサブエージェントに渡せるモデルスラッグを列挙します(Cursor の Task、Claude Code の Agent、OpenCode の task、Codex の spawn_agent)。これが信頼できる情報源です。ハーネスにユーザーのモデル一覧を表示するコマンドもある場合は、完全性を高めるためにそちらを優先してください(例:opencode models または pi --list-models)。何も検出できない場合は、利用可能なモデルスラッグを貼り付けるようユーザーに依頼してください。利用可能であることを確認していない実在のスラッグは、決して記述しないでください。エイリアスの inherit-parent と auto は、検出されたスラッグでなくても常に有効です。

2. 現在の状態を読み込む

ロールとモデルのデフォルトの対応付けは、以下の手順 5 に示すルールの形式です。設定ファイルがすでに存在する場合は、それを読み取り、# budget 行と各ロールの値を現在の選択内容として扱います。存在しない場合は、デフォルトから開始します。手順 5 にないロールの行(how critics など)は、廃止されたロールのものです。削除してください。

3. 予算、割り当て、確認

(a) 予算を尋ねます。 自由入力よりも、構造化された質問ツール(Cursor の AskQuestion、Claude Code の AskUserQuestion、OpenCode の question)を優先してください。以下の 4 つの選択肢を、ラベルを正確に保って提示し、ルールに現在の予算が記録されている場合はその値を示してください。ルールがない場合は、large がスキルのデフォルトに相当すると伝えてください。

  • unlimited — max reasoning
  • large — xhigh reasoning
  • medium — high reasoning
  • small — medium reasoning

(b) 適用します。 スキルのデフォルトを使って作業用テーブルを作成し、再実行時には、ファミリー、リスト、またはエイリアス(inherit-parent、auto)によって変更したロールを維持します。unlimited、large、medium、small は、パネルの項目を含むすべての実在スラッグの努力度トークンを、それぞれ max、xhigh、high、medium に設定します。努力度トークンは、末尾のトークン、または末尾に fast が付く場合はその直前のトークンです。序列は max > xhigh > high > medium > low です。変更後の値が検出されたスラッグでない場合は、同じファミリー内で目標以下の努力度を持つ検出済みスラッグのうち、最も努力度の高いものを使用します。該当するものがなければ、そのロールを選択が必要な状態にします。inherit-parent と auto は変更しません。たとえば、unlimited は claude-opus-5-5-xhigh を claude-opus-5-5-max に変更します。Grok のスラッグは xhigh が上限なので、unlimited の場合、フォールバックによって Grok は xhigh になり、grok-4.7-xhigh-fast はそのまま維持されます。large では両方のデフォルトが維持されます。small では、それぞれ claude-opus-5-5-medium と grok-4.7-medium-fast に変更されます。

(c) ロールを提示して確認します。 すべてのロールとそのモデルを提示し、検出済みモデルの一覧にない実在スラッグには、選択が必要であることを明記します。また、手順 2 で削除した行もそれぞれ列挙します。そのまま受け入れるか、特定のロールを変更するかを尋ね、選択肢として検出済みモデルに加え、inherit-parent と auto も提示します。この 2 つはどちらも、そのロールが親チャットのモデルで実行されることを意味します(Auto ユーザーが Auto のまま利用できる仕組みです)。自由入力よりも、構造化された質問ツールを優先してください。パネルロール(arena の実行担当、architect の実行担当、interrogate のレビュー担当)の値はリストです。エイリアスの項目を含め、項目ごとにサブエージェントが 1 つ実行されるため、リストの長さによって実行数が決まります。arena cross-judge pool もリストですが、Arena は可能であれば親と異なるモデルファミリーの値を 1 つ選択します。swarm workers は、レースや比較で各アームに別のモデルが割り当てられない限り、すべてのワーカーに適用されるデフォルトモデルです。

4. 検証する

記述する実在スラッグはすべて、検出済みモデルの一覧に含まれている必要があります。inherit-parent と auto は常に有効です。選択した実在スラッグが利用できない場合は、処理を止めて再度尋ねてください。

5. ルールを書く

選択したラベルと目標の作業量を指定した # budget 行と、役割ごとに poteto-mode と同じラベルを使った行を含む設定ファイルを書きます。Cursor では、以下のフロントマターに alwaysApply: true を含めます。それ以外のハーネスでは、フロントマターなしで ~/.agents/pstack-models.md に書きます(最初の # 行から始めます)。再実行しても冪等性が保たれるよう、ファイル全体を上書きします。形式:

---
description: pstack per-role model choices (overrides skill defaults)
alwaysApply: true
---
# pstack model configuration. One line per role. Delete a line to fall back to the skill default.
# `inherit-parent` or `auto` as a value: the role runs on the parent chat model (omit the subagent `model`). Alias entries in a panel list still count toward its fan-out.
# budget: large (xhigh)
feature, refactoring: grok-4.7-xhigh-fast
bug-fix: grok-4.7-xhigh-fast
perf-issue: grok-4.7-xhigh-fast
hillclimb: grok-4.7-xhigh-fast
judgment and prose: claude-opus-5-5-xhigh
hardest tasks: claude-opus-5-5-xhigh
how explorer: grok-4.7-xhigh-fast
how explainer: claude-opus-5-5-xhigh
why investigators: grok-4.7-xhigh-fast
why synthesizer: claude-opus-5-5-xhigh
reflect tooling: grok-4.7-xhigh-fast
reflect judgment, divergent, synthesizer: claude-opus-5-5-xhigh
arena runners: claude-opus-5-5-xhigh, grok-4.7-xhigh-fast
arena cross-judge pool: claude-opus-5-5-xhigh, grok-4.7-xhigh-fast
swarm workers: grok-4.7-xhigh-fast
architect runners: claude-opus-5-5-xhigh, grok-4.7-xhigh-fast
interrogate reviewers: claude-opus-5-5-xhigh, grok-4.7-xhigh-fast
6. 確認する

書き込んだファイルをユーザーに伝えます。Cursor では、新しいセッションからルールが適用されます。それ以外のハーネスでは、pstack のスキルがモデルを選択するときに ~/.agents/pstack-models.md を読み込みます。このスキルを再実行すると、ファイルが更新されます。

7. 検証スキルを提案する(任意)

プロジェクトに、実際のアプリを操作して動作を確認する方法(verify-* スキル、または既存のハーネス)があるか確認します。なければ、一度だけ次のように提案します:「エージェントがユーザーと同じようにアプリを操作して、変更が機能することを確認できる、プロジェクト専用の検証スキルはいかがですか? /create-verification-skill で生成できます。」同意したら、/create-verification-skill を呼び出します(pstack がインストールされている場所(ワークスペース、ユーザー、またはプラグイン)から解決されます)。断られた場合は、強く勧めずに次へ進みます。

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