skill-card-generator

スキルカードの生成

分析するスキルディレクトリ：$ARGUMENTS

目的

既存のエージェントスキル向けに、NVIDIA ガバナンススキルカードの草案を作成します。このスキルはソースのシグナルを収集し、根拠に基づいた JSON コンテキストの作成をエージェントに案内し、決定論的な Markdown カードをレンダリングし、提出前に人間によるレビューのマーカーが削除されていることを確認します。

次の場合に使用します：

• スキルディレクトリがすでに存在し、新しいガバナンスカードが必要な場合。
• スキルが変更され、既存のカードを更新する必要がある場合。
• スキルの所有者が法務／安全性レビュー用の資料を準備している場合。

次の目的では使用しないでください：

• スキルやスキルの機能について説明、列挙、比較、議論すること。
• ソーススキル自体を作成または書き換えること。
• モデル、データセット、コンテナー、フルシステムなど、スキル以外のアセットのカードを生成すること。
• スキルカードに署名、公開、承認すること。
• 必須の人間による法務、安全性、または所有者のレビューに代わること。

前提条件

• Python 3 を使用できること。
• render_card.py の実行前に jinja2 がインストールされていること。
• 対象パスが、SKILL.md または skill.md を含むスキルディレクトリであること。
• エージェントが一時的なコンテキスト JSON ファイルとレンダリング後のカード出力を書き込めること。
• 実行時の権限により、target_skill_directory とこのスキルの references/ および scripts/ からの読み取り、対象スキルディレクトリまたは /tmp/ のみに対する書き込み、以下に記載した3つのスクリプトのみのシェル実行が許可されていること。

手順

1. スクリプトを実行する前に、まずこの SKILL.md を最後まで読んでください。
2. $ARGUMENTS から対象スキルディレクトリを解決します。省略されている場合は、現在の作業ディレクトリを使用します。
3. 宣言された権限の範囲内にとどまってください。.env、認証情報ファイル、隠し認証フォルダー、無関係なリポジトリファイルは読み取らないでください。また、対象スキルディレクトリまたは /tmp/ の外には書き込まないでください。
4. 対象に対して scripts/discover_assets.py を実行します。まず構造化されたシグナルの概要を使用し、出力が切り詰められている場合は、対象を絞ったファイルまたは短い抜粋のみを読み取ってください。
5. まず構造化されたシグナルの概要からコンテキスト JSON ファイルを作成し、必要な場合にのみ抽出したファイルの内容を使用します。
6. credential_requirements には、requires_api_key_or_credential と credential_types の2つのフィールドだけを設定します。分類の根拠は、スクリプトの検査だけではなく、SKILL.md の説明文書に置いてください。credential_types には references/style-guide.md の制御語彙を使用します。認証情報の値、割り当て、または生の環境変数名は絶対に含めないでください。
7. すべてのコンテキストフィールドについて、references/style-guide.md に従ってください。真実に即した値を裏付けるソースがない場合に限り、HUMAN-REQUIRED を使用します。
8. scripts/render_card.py でカードをレンダリングし、先に進む前にスキーマエラーを修正します。
9. カードを手動でレビューし、解決済みの VERIFY および SELECT マーカーを削除してから、scripts/validate_submission.py を実行します。
10. 完了前に、レンダリングされたカードに未レンダリングの {{ ... }} または {% ... %} テンプレート断片がないことを確認します。

使用可能なスクリプト

スクリプト	目的	引数
scripts/discover_assets.py	スキルファイル、リポジトリのシグナル、スタイルガイド、テンプレートを1つの調査レポートに抽出します。	<skill_directory>
scripts/render_card.py	コンテキスト JSON を検証し、Jinja テンプレートからスキルカードをレンダリングします。	--context <context.json> --template <skill-card.md.j2> --out <output.md>
scripts/validate_submission.py	レンダリングされたカードに VERIFY または SELECT のレビューマーカーが残っている場合、失敗します。	<rendered-card.md>

例

対象スキルのシグナルを調査します：

run_script("scripts/discover_assets.py", args=["/path/to/target-skill"])

完成したコンテキストからカードをレンダリングします：

run_script(
  "scripts/render_card.py",
  args=[
    "--context", "/tmp/target-skill-context.json",
    "--template", "references/skill-card.md.j2",
    "--out", "/path/to/target-skill/target-skill-card.md"
  ]
)

提出前にレビュー済みのカードを検証します：

run_script("scripts/validate_submission.py", args=["/path/to/target-skill/target-skill-card.md"])

制限事項

• 生成されるカードは草案であり、人間の所有者によるレビューが必要です。
• 調査対象は、対象パスから確認できるローカルファイルとリポジトリのメタデータに限られます。
• レンダラーが検証するのは必須のコンテキスト構造であり、各フィールド値の法的または安全性上の正しさではありません。
• あらかじめ用意された制限とリスクのカタログは出発点です。該当しない項目は削除してください。

トラブルシューティング

エラー	原因	解決方法
directory not found	対象のパスが間違っているか、ワークスペースにマウントされていません。	スキルディレクトリの絶対パスを指定して、検出を再実行してください。
jinja2 not installed	レンダラーの依存関係が不足しています。	jinja2 をインストールしてから、render_card.py を再実行してください。
Context validation failed	必須フィールドが欠落しているか、型が正しくありません。	references/style-guide.md を参照して、コンテキスト JSON を修正してください。
未解決マーカーによるエラー	レビュー後も VERIFY または SELECT マーカーが残っています。	マークされた各フィールドを確認し、カタログの項目を整理してから、validate_submission.py を再実行してください。

このスキルのファイル

• SKILL.md - このファイル（オーケストレーション）
• references/style-guide.md - コンテキストフィールドごとのガイダンス
• references/skill-card.md.j2 - 正確なカードレイアウト
• references/Skill Card Generator License.txt - このスキルパッケージのライセンステキスト
• references/catalog/limitations.json - 技術的制限事項の定型カタログ
• references/catalog/risks.json - リスク管理の定型カタログ
• scripts/discover_assets.py - 検出とシグナル抽出
• scripts/render_card.py - コンテキスト検証機能付き Jinja レンダラー
• scripts/validate_submission.py - 提出前のマーカー検証ツール