Skills

M

model-router-cost-quality-review

sylphxai / skills

タスク品質、レイテンシ、コスト、信頼性、安全性、プライバシー、コンテキストサイズ、ツール使用、フォールバック、キャッシュ、評価、予算、プロバイダー障害のバランスを取る AI モデルルーターを設計・監査する。エージェントや製品が、単一のデフォルトモデルをハードコードするのではなく、動的にモデルを選ぶ必要があるときに使用。

過剰設計のパターンが検出されると自動的に有効化される：(1) ユーザーが明示的に変更を求めていないコードやファイルを変更する (2) 求められていないのに新しい抽象化レイヤー（クラス、インターフェース、ファクトリ、ラッパー）を作成する (3) 求められていないのにコメント、ドキュメント、JSDoc、型注釈を追加する (4) 求められていないのに新しい依存関係を導入する (5) 最小限の編集ではなくファイル全体を書き換える (6) diff の範囲がユーザーの要求を大幅に超える (7) "too much"、"don't change that"、"only change X"、"keep it simple"、"stop" などのユーザーシグナル (8) 発生し得ないシナリオに対するエラーハンドリング、バリデーション、防御的コードの追加 (9) 求められていないのにテスト、設定のスキャフォールディング、ドキュメントを生成する

M

multi-agent-orchestration

peterfile / devpilot-agents

Kiro spec から codex（コード）+ Gemini（UI）を用いてマルチエージェントワークフローをオーケストレーションする。AGENT_STATE.json + PROJECT_PULSE.md を介したディスパッチ/レビュー/状態同期を含む。ユーザーが "Start orchestration from spec at <path>"、"Run orchestration for <feature>" と言った場合、またはマルチエージェント実行に言及した場合にトリガーされる。

M

multica-autopilots

multica-ai / multica

Multica autopilot（スケジュール、webhook、または手動）の作成、更新、検査、トリガー、デバッグ時に使用する。

N

nemo-rl-auto-research

promptingcompany / nv-skills

仮説に基づく検証と自由な探索のための、自律型 NeMo-RL 研究エージェントのワークフロー。レシピと環境の理解、RL または NeMo-gym の実行設定、再現可能なベースラインと反復実験の開始、結果の分析、人間による監督の維持、git と TSV ログを研究記録として使用することまで、実験ライフサイクル全体をエージェントに案内します。バグ修正、コードレビュー、ドキュメント作成、リファクタリング、依存関係の更新、単一ファイルの変更には使用しないでください。

N

nemo-rl-brev-etiquette

promptingcompany / nv-skills

作業用ディスクの容量が限られ、より大容量の /ephemeral ボリュームがあり、必要に応じて /home/ubuntu/RL/.env のシークレットを使用できる /home/ubuntu/RL で作業する NeMo-RL エージェント向けの Brev インスタンス運用ガイドです。nemo-rl-auto-research のキャンペーン、実験、トレーニングジョブ、モデルやデータセットのダウンロード、共有キャッシュを大量に使うコマンド、ログを生成する実行、チェックポイント生成、認証済みの W&B または Hugging Face のワークフローなど、Brev 上で大容量ファイルを作成する可能性がある場合に使用します。

N

nemo-rl-session-memory

promptingcompany / nv-skills

コーディングエージェント向けに、永続的な作業セッションメモリを管理します。切断、VS Code の再起動、長時間の作業、引き継ぎをまたいでエージェントのコンテキストを保存または復元する場合や、重要な状態をリポジトリのセッションディレクトリに定期的に書き込む必要があるセッションで使用します。単純な質問、短いタスク、単発のコマンド、Lint、コードレビューには使わないでください。

N

nemoclaw-user-agent-skills

promptingcompany / nv-skills

NemoClaw に同梱されるエージェントスキルと、リポジトリをクローンしてアクセスする方法を説明します。AI エージェントのサポート、コーディングアシスタントの連携、.agents/skills/ ディレクトリについて質問された場合に使用します。トリガーキーワード：nemoclaw agent skills、ai coding assistant、cursor、claude code、copilot

N

nemoclaw-user-configure-inference

promptingcompany / nv-skills

NemoClaw をローカル推論サーバーに接続します。NemoClaw で Ollama、vLLM、TensorRT-LLM、NIM、または OpenAI 互換のローカルモデルサーバーをセットアップするときに使用します。トリガーキーワード - nemoclaw local inference, ollama nemoclaw, vllm nemoclaw, local model server, openai compatible endpoint, switch nemoclaw inference model, change inference runtime, nemoclaw additional model, nemoclaw sub-agent model, openclaw sub-agent, agents.list, sessions_spawn, vlm-demo, nemoclaw tool calling, ollama tool calls, vllm tool-call-parser, raw json in tui, nemoclaw inference options, nemoclaw onboarding providers, nemoclaw inference routing.

N

nemoclaw-user-configure-security

promptingcompany / nv-skills

NemoClaw の設定可能なすべてのセキュリティ統制に対してリスクフレームワークを示す。セキュリティレベルの評価、サンドボックス 보안のデフォルト設定の確認、統制のトレードオフ評価に使う。トリガーキーワード — nemoclaw security best practices、sandbox security controls risk framework、nemoclaw credential storage、openshell provider、api key security、openclaw security controls、nemoclaw security boundary、prompt injection、tool access control。

N

nemoclaw-user-deploy-remote

promptingcompany / nv-skills

リモート GPU インスタンス上で NemoClaw を実行する方法を解説。廃止予定の Brev 互換パスと、推奨されるインストーラーおよび onboard フローを含む。NemoClaw をリモート VM にデプロイする、Brev インスタンスをオンボーディングする、旧来の `nemoclaw deploy` ラッパーから移行するケースで使う。トリガーキーワード - deploy nemoclaw remote gpu, nemoclaw brev cloud deployment, nemoclaw plugins, openclaw plugins, install openclaw plugin, nemoclaw onboard from dockerfile, nemoclaw brev web ui, nemoclaw getting started, brev quickstart, nvidia nemotron agent, nemoclaw sandbox hardening, container security, docker capabilities, process limits.

N

nemoclaw-user-get-started

promptingcompany / nv-skills

NemoClaw をインストールしてサンドボックスを起動し、最初のエージェントプロンプトを実行します。NemoClaw サンドボックスを初めて利用、インストール、または起動するときに使用します。トリガーキーワード - nemoclaw quickstart、install nemoclaw openclaw sandbox、nemohermes quickstart、hermes agent nemoclaw、run hermes openshell sandbox、nemoclaw prerequisites、nemoclaw supported platforms、nemoclaw hardware software、nemoclaw windows wsl2 setup、nemoclaw install windows docker desktop。

N

nemoclaw-user-manage-sandboxes

promptingcompany / nv-skills

クイックスタート後の運用タスクを説明します。サンドボックスの一覧表示、ステータスとヘルスチェック、ログ、診断、ポートフォワード、複数サンドボックス、資格情報のリセット、再ビルド、ネットワークプリセット、アップグレード、アンインストール。トリガーキーワード - nemoclaw サンドボックス管理、nemoclaw status、nemoclaw list、nemoclaw dashboard ポート、nemoclaw rebuild、nemoclaw サンドボックスアップグレード、nemoclaw uninstall、サンドボックスの可変性、サンドボックス ランタイム設定、サンドボックス再ビルド、nemoclaw バックアップ、nemoclaw リストア、ワークスペースバックアップ、openshell サンドボックス ダウンロード アップロード、nemoclaw メッセージング チャネル、nemoclaw telegram、nemoclaw discord、nemoclaw slack、nemoclaw wechat、nemoclaw whatsapp、openshell チャネルメッセージング、nemoclaw ワークスペースファイル、soul.md、user.md、identity.md、agents.md、サンドボックス永続化。

N

nemoclaw-user-monitor-sandbox

promptingcompany / nv-skills

サンドボックスのヘルスを確認し、エージェントの動作をトレースして問題を診断します。実行中のサンドボックスの監視、エージェントの問題のデバッグ、サンドボックスのログの確認時に使用します。トリガーキーワード - monitor nemoclaw sandbox, debug nemoclaw agent issues.

N

nemoclaw-user-overview

promptingcompany / nv-skills

OpenClaw、OpenShell、NemoClaw がどのようにエコシステムを形成するか、NemoClaw がスタック上で 占める位置、コミュニティサンドボックス之外で NemoClaw が何を加えるのか、NemoClaw を選ぶべき場面と OpenShell と OpenClaw を直接統合すべき場面の区別を説明する。OpenClaw、OpenShell、NemoClaw の関係、または NemoClaw と OpenShell の使い分けについてユーザーが尋ねた場合に使う。トリガーキーワード - nemoclaw ecosystem、openclaw openshell、nemoclaw vs openshell、sandboxed openclaw、how nemoclaw works、nemoclaw sandbox lifecycle blueprint、nemoclaw overview、openclaw always-on assistants、nvidia openshell、nvidia nemotron、nemoclaw release notes、nemoclaw changelog。

N

nemoclaw-user-reference

promptingcompany / nv-skills

NemoClaw の統合レイヤーとブループリントのアーキテクチャ、および互換性のあるエージェントサンドボックスをどうオーケストレーションするかを説明する。アーキテクチャ、エージェント統合、プラグイン構造、ブループリントの設計を調べるときに使う。トリガーキーワード —— nemoclaw architecture、nemoclaw agent architecture、nemoclaw plugin blueprint structure、nemoclaw vs openshell、which cli、nemoclaw cli、openshell cli、sandbox commands、nemoclaw cli commands、nemoclaw command reference、nemoclaw network policy、sandbox egress control operator approval、nemoclaw troubleshooting、nemoclaw debug sandbox issues。

N

nemotron-policy-generator

promptingcompany / nv-skills

NVIDIA Nemotronのコンテンツ安全ガードレール向けに、BYOカスタム安全ポリシーを生成します。対象はNemotron-Content-Safety-Reasoning-4B（テキスト）とマルチモーダルのNemotron-3-Content-Safetyです。Markdownポリシー、JSON分類体系、すぐに使える推論プロンプトを生成します。大まかな語句や既存のポリシーをV2カテゴリに対応付け、カスタムカテゴリやトピック追従ルールを追加します。

N

nocobase-ai-manager

nocobase / skills

NocoBase 2 専用。NocoBase 3 プロジェクトでは決して使用しない。ユーザーが nb api を通じて NocoBase コア AI の前提条件を調査または保守する必要がある場合に使用する。LLM プロバイダー、保存済みサービス、CLI と UI の設定ルーティング、チャットモデル、埋め込みの検出、安全な認証情報、依存関係に安全な変更を含む。

O

oma-orchestration

first-fluke / oh-my-agent

並行して作業する専門エージェントを割り当て、監督し、タスクを永続化します

O

oma-skill-creation

first-fluke / oh-my-agent

OMA スキルとそのリファレンスを作成・改訂します。スキルに使用

O

oneskill

xu-xiang / everything-claude-code-zh

スキル（Skill）を発見し、クエリを反復し、あらゆる環境でスキルを自動インストールする。

OpenClaw エージェントの非機密コンテキスト（選択したメモリ、MD ファイル、ノート、カスタムスキル）を別の Git リポジトリでバージョン管理し、リモートでのレビューや調整を可能にする。ワークスペースのコンテキストをエクスポートし、変更をコミットし（複数のコミットに分割することも可）、シークレットを漏らさずにスケジュール（例：毎晩）でプッシュする Git ベースのワークフローを構築または運用する際に使用する。

O

openspec-apply

partme-ai / openspec-skills

`/opsx:apply` を使って変更のタスクを実装し、タスクリストを順に進めて項目にチェックを付けます。ユーザーが "implement"、"apply the change"、"/opsx:apply"、"start coding from tasks" と言ったときに使用します。

O

openspec-task-loop

luongnv89 / skills

OpenSpec OPSX を使用して、スペックファーストで一度に 1 タスクのループを実行する。単一タスクのスコープ、スペック成果物、アーカイブ前の逐次検証を伴うリスト内のタスク実装を求められたときに使用する。アドホックなマルチタスク実装、OpenSpec 以外のタスクトラッカー、スペック自体をゼロから書くことには使用しない。

`orca` CLI を通じて、Orca 管理の worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、成果物、スキル共有、worktree コメント、Orca 内蔵ブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「Orca worktree」「child worktree」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「handoff」／「handover」／「give this to another agent」「Orca browser」「orca artifacts」「share skills」と言った場合に使用します。Orca の状態が関係する場合は、通常の git worktree、臨時の PTY、Computer Use より優先します。CLI、ファイルシステム、API では操作できない可視ウィンドウの GUI 操作が必要な場合に限り、Computer Use を使用します。

O

orchestrate

wellgent / skills

driver として dev-loop セッションを 1 回実行する — プリフライト、選択、1 つの spec をエンドツーエンドで。harness 非依存 — grooming のドラフトと take は、それを駆動する任意の harness の新しいネイティブサブエージェントで実行され、take はそれぞれ自身の worktree で実行される（明示的な呼び出し要求があれば、代わりに runner ファイル経由で take をルーティングできる）；gate は常にあなたのもの。

O

ov-memory-troubleshoot

volcengine / openviking

メモリファイルからアーカイブ内の memory_diff.json へ遡り、必要に応じてセッションメッセージも確認して、OpenViking のメモリの問題を診断します。読み取り専用です。内容の誤り、パスや所有者の誤り、メモリの欠落、原因不明の更新や削除の調査に使用します。

P

persistent-side-effects

liaoann / skills

ファイルシステム、Git、環境、外部に対する副作用に追加の承認が必要かどうかを判断するときに使用する。

P

plan-archive

ashe-li / agent-skills

完了した plan を plans/active/ から plans/completed/ へアーカイブし、検証結果と完了時刻を追記する。実装終了後に呼び出すのに適している。

P

plan

tstelzer / skills

多段階のコード変更に向けた独立した実装計画のプランニング審査として、コードに触れる前に使用する。

P

plugin-registry

laurigates / claude-plugins

Claude Code のプラグインレジストリの構造、インストールスコープ、よくある問題を理解する。プラグインのインストール問題のトラブルシューティング、プラグインが誤ってインストール済みと表示される理由の理解、レジストリエントリの手動修正を行うときに使用する。

P

product-context-builder

thedesignproject / agent-skills

リポジトリの AGENTS.md、CLAUDE.md、PRODUCT.md、DESIGN.md、およびプロジェクトスキルを作成・改善し、AI エージェントが製品とデザインシステムを正確に利用できるようにします。

P

project-context-setup

mathews-tom / armory

リポジトリごとのエージェントコンテキストを整備し、コーディングエージェントが同一の issue tracker ルール、トリアージラベルの語彙、ドメイン用語集、ADR 構成、引き継ぎ規約を共有できるようにする。トリガー："set up project context"、"configure agent docs"、"create CONTEXT.md"、"setup agent workflow"、"agent issue tracker setup"、"triage labels"、"domain glossary for agents"。計画、トリアージ、デバッグ、TDD、アーキテクチャレビュー、マルチエージェント実装の前に、リポジトリに永続的なコンテキストファイルが必要な場合に使用。

P

project-onboard

nixxel-company-limited / nixxel-skills

AI エージェントを任意のプロジェクトにオンボーディングする — スタック（Web、モバイル、バックエンド）を検出し、最新のドキュメントを調査し、汎用の 8 カテゴリ監査（ページ、状態、UI、API、データ、認証、ジョブ、連携）を自動検出と自動スキップ付きで実行し、開発者にインタビューし、タスクベースのルーティングを備えた構造化コンテキストファイルを生成して、エージェントがプロジェクトの探索に再び時間を浪費しないようにする。オンボーディング済みのリポジトリで project-onboard を再実行すると、変更されたコンテキストを更新し、機能監査を再実行し、インタビューの回答を保持し、別途 update や audit コマンドを必要とせずにルーティングを更新する。ユーザーが "onboard"、"onboard again"、"rerun onboard"、"update onboard"、"refresh context"、"set up context"、"scan this project"、"generate AGENTS.md"、"generate CLAUDE.md"、"map this codebase"、"audit features"、"what does this project do" と言ったとき、または AI エージェントが新しい／既存のコードベースを理解するのを助けるあらゆる要求があったときにこのスキルを使用する。また、ユーザーが不慣れなリポジトリや古い `.context/` ファイルを持つ既存のリポジトリで作業を始め、構造化コンテキストの生成が役立つ場合にもトリガーする。

Q

query-loop-implementation

simbajigege / book2skills

AI アプリケーション向けに本番運用可能な LLM クエリループ / エージェントループを実装する。ユーザーが自身のプロダクトやコードベースに、ツール呼び出し、ReAct 形式の推論-行動-観察サイクル、関数呼び出しループ、クエリエンジン、エージェントランタイム、tool_result フィードバック、最大ターン数による終了、Claude Code のような Agent Loop の挙動を追加したい場合に本スキルを使用する。

R

ralph-mode

wodsmith / thewodapp

寝ている間に機能を出荷する自律型 AI コーディングループ。ユーザーが Ralph を実行したい、自律コーディングセッションを開始したい、夜通し作業したい、または Claude に複数のユーザーストーリーを自律的に実装させたい場合に使用する。"ralph"、"autonomous mode"、"overnight coding"、"autonomous loop"、または監督なしで複数のストーリーの実装を求めるリクエストでトリガーされる。

R

read-the-map

mtngtools / agents

wayfinder マップを 1 つ読み —— その本体、子項目、フロンティア —— 取り組みがどこにあり、次にどの扉に入るべきかを示す。

R

rem-sleep

stewnight / rem-sleep-skill

長期記憶のメンテナンスのための記憶の統合と断片化の整理。記憶を統合する、記憶をデフラグする、REM sleep を実行する、記憶ファイルを整理する、セッションログを永続的な記憶へ処理するよう求められたときに使う。ハートビート中に記憶メンテナンスとして定期的に使うこともある。

haiku エージェントの swarm を使い、多数のファイルにまたがって並列で一括リネームする。5 個以上のファイルにわたって識別子、パラメータ、キーを機械的にリネームする場合に使用する。

R

requesting-code-review

21307369 / superpowers-zh

タスクの完了、重要な機能の実装、またはマージの前に使用し、成果物が要件を満たしているか確認します

R

requesting-code-review

makerjackie / jackie-skills-starter

大きな作業を終え、マージ前にコードレビューが必要なときに使用する。

R

research-project-memory

a-green-hand-jack / ml-research-skills

階層的な ML 研究プロジェクトのメモリを維持する。claim、evidence、provenance、risk、action、handoff、worktree、phase、source-visibility、paper/code/slides、review、rebuttal の状態に使用する。

実装側が品質を担う、リーンなバックエンド開発サイクルのオーケストレーター。バックエンドエンジニアが TDD、カバレッジ、docker-compose/ローカルランタイム、デリバリー検証を担う。タスク単位のレビューは独立して行い、各タスクはユーザー検証で完了する。

R

rtk-token-saver

x-saikat-93 / opencode-rtk-skill

コードリポジトリで、エージェントがターミナルコマンドの実行、ファイルの確認、コード検索、Git の状態や差分の表示、ビルド、テスト、リンター、型チェック、パッケージマネージャー、ログ、Docker、Kubernetes、データベースコマンドの実行を必要とする場合に使用します。このスキルは RTK ラッパーを優先することで、冗長な出力を減らし、コンテキストトークンを節約します。コーディング以外の会話には使用しないでください。

R

run-devops-with-orch-impl-rev

phuongnz / skills

GitHub ネイティブなエージェント型デリバリーループを実行します。ローカルオーケストレーターが、トリアージゲートを備えたラベル状態マシンを介して impl-bot と review-bot のサブエージェントを制御します。

S

scaffold-codex-hooks

jpcaparas / skills

リポジトリを監査し、最新の公式ドキュメント、スキーマ、ランタイムソースを確認し、有効な `hooks` 機能フラグを検査し、必要に応じてプロジェクトまたはユーザー設定で有効化したうえで、Codex hooks を実際のプロジェクトに足場として組み込む。ユーザーが Codex hooks、`.codex/hooks.json`、管理された Codex hook のリフレッシュ、リポジトリローカルのライフサイクル hooks、再利用可能なエージェントスクリプト、または `SessionStart`、`SubagentStart`、`PreToolUse`、`PermissionRequest`、`PostToolUse`、`PreCompact`、`PostCompact`、`UserPromptSubmit`、`SubagentStop`、`Stop` の支援を求めたときに使用。トリガー：Codex hooks、hooks.json、hooks feature flag、codex_hooks legacy alias、.codex/config.toml、managed hook scaffold。Claude Code hooks、`.claude/settings.json`、Husky のみの構成、Codex 以外のエージェントには使用しない。

S

scartill-sdd-lite

neurowitchers / scartill-sdd-lite

軽量な Kiro ファーストの仕様駆動開発キット

S

sdlc-apply

acourtiol / ai-sdlc

承認された intent を段階的に実装し、各受け入れシナリオを検証し、sdlc-verify とユーザーに引き渡してからクローズします。ユーザーが承認済みの変更の実装や、完了した intent のクローズを求めたときに使用します。

S

security-scan

xu-xiang / everything-claude-code-zh

AgentShield を使って Claude Code の設定（.claude/ ディレクトリ）にセキュリティ脆弱性、設定ミス、インジェクションのリスクがないかスキャンします。チェック対象には CLAUDE.md、settings.json、MCP サーバー、フック（Hooks）、エージェント定義が含まれます。

S

seeking-skills

mmmantasrrr / skill-seeker

コミュニティスキル、デザインフレームワーク、専門ペルソナが GitHub に存在する可能性がある複雑なタスクを始めるときに使用 — コードを書く前に、この領域向けの実証済みスキルを誰かがすでに作成していないか確認する

S

self-improvement

trtmn / agent-skills

自己改善エージェントを実行して、このセッションと ~/.learnings/ のログファイルをレビューします。ユーザーが明示的に learnings のレビュー、CLAUDE.md へのエントリの昇格、セッション終了時のレビュー、または GitHub の PR/issue の反復パターンの分析を求めたときに、このスキルを使用します。ユーザーが "promote"、"review learnings"、"what have we learned"、"self-improvement" と言ったときにも使用します。ログ記録のためだけにこのスキルを使用しないでください——ログ記録はスキルなしで自動的に行われます（下記の Passive Logging を参照）。このスキルは特に*レビューと昇格*のワークフロー向けです。

エラー、修正、機能リクエストを記録し、OpenClaw エージェントが同じ過ちを繰り返さずに時間とともに改善されるようにする。コマンドが失敗したとき、ユーザーがエージェントを修正したとき、要求された機能が欠けているとき、外部ツールが壊れたとき、またはより良い定常ワークフローが見つかったときに使用する。

S

semantic-compression

can1357 / oh-my-pi

冗長な文章を、規範性や正確さを損なわずに、句読点を接続表現として使い、ラベル形式や動詞のない断定を用いる密度の高い電文調に再構成します。システムプロンプト、ツール／関数の説明、スキル本文、エージェント指示の圧縮、トークン数やコンテキストの肥大化の削減、LLM入力向けの文書の効率化、圧縮記法への書き換えに使用します。

S

sequential-thinking

jackspace / claudeskillz

複雑な問題で、考えを修正したり、別のアプローチに分岐したり、範囲を動的に調整したりしながら、体系的に段階を追って推論する必要がある場合に使用します。複数段階の分析、設計計画、問題の分解、または当初の範囲が不明確なタスクに適しています。

S

session-control

chachamaru127 / claude-code-harness

--resume/--fork フラグに基づき /work のセッションの再開/フォーク（ブランチ）を制御する。session.json と session.events.jsonl を更新する。内部ワークフロー専用。次には読み込まない：ユーザーセッション管理、ログイン状態、アプリ状態の処理。

S

session-init

chachamaru127 / claude-code-harness

セッション起動時のチェック、Plans.md の状態、git の状態、harness-mem のレジュームパックのための内部サブスキル。セッション／起動ワークフローからのみ呼び出される。以下では読み込まない：実装、レビュー、セッション途中のタスク。

S

session-state

chachamaru127 / claude-code-harness

SESSION_ORCHESTRATION.md に従ってセッション状態の遷移を管理する。/work フェーズの境界で状態更新を制御し、エラー時にはエスカレーション遷移を、セッション再開時には初期化状態の復元を行う。内部ワークフロー専用。以下の場合には読み込まないこと：ユーザーセッション管理、ログイン状態、アプリ状態の処理。

プロジェクトをブートストラップする。スキルバンドルをインストールし、続いて選択した各インフラを対応するセットアップスキルにディスパッチするウィザードを実行する。

S

setup-scalekit

scalekit-inc / authstack

Scalekit をインストールし、その後プロジェクト用に AgentKit または SaaSKit を選定する。ユーザーが Scalekit をインストールしたい、プラグインを追加したい、またはどちらの kit を使うか決めたい場合に使用。ダッシュボード接続の構成（それは `setup-agentkit`）やアプリのログイン用環境変数の設定（それは `setup-saaskit`）は行わない。

S

setup

wilsonkichoi / skills

このプロジェクトで AI-SDLC 向けのスキルを利用できるように設定する。プロジェクト構成をひな形として生成し、トラッカーバックエンドを選択し、docs/dev-agents/config.md を書き出す