stackbone-coder

Stackbone coder — インタビューを通じてピースを生成する

このスキルは「X を作りたい」を、足場を構築し、配線を済ませた Stackbone ピースに変換します。これはインタビューとスキャフォールディングのオーケストレーターです。適切な形を選び、stackbone CLI を実行してファイルを配置した後、各サーフェスに必要なものだけをユーザーに尋ね、それだけを配線します。他のスキルを置き換えるものではなく、それらを呼び出します。

• stackbone スキル → SDK のコード（3 つの形、ルール、アンビエントな stackbone クライアント）。
• stackbone-cli スキル → コマンド（login、init、add、dev）。
• stackbone-debug スキル → 実行時に問題が起きた場合のトリアージ。

API 自体（すべての defineDeepAgent オプション、すべての stackbone.* メソッド）は Stackbone のドキュメントにあり、MCP 経由で stackbone-docs サーバー（search_docs、get_doc、list_docs）として提供されています。サーフェスのページには、SDK 内のサーフェス名に対応するタイトルが付いています（stackbone.rag、stackbone.database など）。そのパスを list_docs で調べてから、get_doc を使います。独自のページがないヘルパーは、その名前で search_docs を使って見つけます。これらのツールがない場合は、https://docs.stackbone.ai/llms.txt を取得し、ページのリンクから生の Markdown にアクセスしてください。

基本ルール

• 質問は一度に 1 つずつ。 インタビュー全体を一度に提示しないでください。質問し、回答を得てから次に進みます。利用できる場合は、構造化された質問ツール（例：AskUserQuestion）を使ってください。
• 最小限のピースをデフォルトにする。 ユーザーが望むと答えた機能だけを追加します。ツールのみのエージェントや、単一ステップのワークフローでも十分です。
• 注入される環境変数について尋ねない。 STACKBONE_POSTGRES_URL、MODEL_PROVIDER_API_KEY、MODEL_PROVIDER_BASE_URL、HMAC_SECRET などはプラットフォームが管理し、ランタイムが注入します。接続文字列やキーを尋ねないでください。モデルプロバイダーの設定は Studio で一度だけ行います。
• オーケストレーションはあなたが担当し、実装は他のスキルに任せます。 コードを書く段階では、stackbone スキルに従い、サーフェスのページを読みます。コマンドを実行する段階では、stackbone-cli スキルに従います。

フロー（5 ステップ）

1. ピースの種類を選ぶ

まず質問を 1 つしてください。何を作るのでしょうか？

種類	説明	選ぶケース
agent	deepagents エージェントです。モデル、システムプロンプト、ツールを備え、会話を行います。	人間（または別のエージェント）が対話し、推論してツールを使って行動するもの。
workflow	永続化され、再実行可能なコードです。input → steps → output の形式で、会話はありません。	バックグラウンドジョブ、ETL、スケジュールされたタスク、チェックポイント付きの複数ステップのオーケストレーション。
workflow-agent	あるステップでdeep agent を呼び出す（callDeepAgent）永続的なワークフローです。	決定論的なオーケストレーションと、ループに組み込まれた推論エージェントの両方が必要な場合。

次にワークスペースを確認します。現在の作業ディレクトリに package.json と deep-agents/（または workflows/）がすでにあれば、そこに**addします。なければ、新しいワークスペースをinit**します。

2. CLI でスキャフォールディングする

stackbone を実行します（全コマンドについては stackbone-cli スキルを参照してください）。

• 新しいワークスペース： stackbone init <name> --with <agent|workflow|workflow-agent>
• 既存のワークスペース： stackbone add <deep-agent|workflow|workflow-agent> <name>
• workflow-agent と add workflow --calls <agent> は、ワークフローからエージェントを呼び出すステップを自動で配線します。

ネットワーク： add の種類はすべてオフラインで実行できます（ピースはすでにリンク済みのワークスペースに属しているためです）。サインイン済みのセッション（stackbone login）が必要なのは init だけです。これはワークスペースを組織にリンクします。

3. 種類別の聞き取り

該当するリファレンスを開き、聞き取りを進めます。

作成するもの…	読んで実行する内容
エージェント	references/agent.md — ツールとシステムプロンプト
ワークフロー	references/workflow.md — 入力データと出力データ → スキーマ
workflow-agent	references/workflow-agent.md — 両方に加え、ワークフローからエージェントへの接続

4. 機能チェックリスト — 1つずつ確認

references/capabilities.md を開き、すべての機能についてユーザーと1つずつ確認します。各機能について、データベース、ストレージ、LLM の呼び出し、RAG、human-in-the-loop、コネクター、プロンプト、設定、シークレット、スケジュール、別のエージェントの呼び出し、ブラウザーが必要かをそれぞれ質問します。はいの場合、リファレンスで、どのインターフェースを使うのか、どこから利用できるのか（ツールかワークフローステップか）、何を追加するのか（src/schema.ts、config.schema.ts など）、コードのドキュメントページをどう見つけるのかを確認できます。

5. 接続して検証

stackbone スキルでコードを書き、stackbone dev でエミュレーターを起動して（stackbone-cli を参照）、完成とする前に対象を実際に動かします。エージェントにチャットし、ワークフローを start し、run を確認します。

リファレンスファイル

ファイル	内容
references/agent.md	エージェントの聞き取り：役割、システムプロンプト、ツール（名前／説明／入力／動作）、モデルの選択。
references/workflow.md	ワークフローの聞き取り：トリガー、入力データ、出力データ、ステップ。回答を inputSchema／outputSchema と 'use step' にどう反映するか。
references/workflow-agent.md	組み合わせた聞き取りと、callDeepAgent を介してエージェントを呼び出すワークフローステップ。
references/capabilities.md	機能の完全なチェックリスト — すべてのインターフェース、適用される条件、追加する内容、ドキュメントページの見つけ方。