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AI#AI Agents#Software Engineering#Productivity#Automation
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// 概要

本コレクションは、ソフトウェアエンジニアリングのワークフローを改善し、一般的な AI コーディングの失敗を減らすために設計された、モジュール式で構成可能なエージェントスキルを提供します。これらのツールは、コードベースの乱雑化を防ぐために、アライメント、共有ドメイン言語、厳密なフィードバックループといった中核原則に焦点を当てています。これらのスキルは簡単にインストールして適応できるため、開発者はプロフェッショナルなエンジニアリングの実践を自身のコーディングエージェントに直接統合できます。

// 技術解説

このプロジェクトは、確立されたソフトウェアエンジニアリングの基礎に基づかせることで、AI coding agents のパフォーマンスと信頼性を向上させるよう設計された、モジュール式で構成可能なスキルのコレクションを提供します。Domain-driven design、Test-driven development、厳密な diagnostic loops といった構造化されたワークフローを強制することで、不整合、過度な冗長性、コード品質の低さといった、エージェントによく見られる失敗モードに対処します。設計哲学として開発者の制御と適応性を優先しており、開発ライフサイクルを不透明にする可能性があるモノリシックなプロセスよりも、小規模で専門的なツールを好みます。

// 主要ハイライト

01
タスク開始前にエージェントがユーザーにインタビューを行い、整合性を確保することを強制する「grilling」メカニズムを実装しています。
02
CONTEXT.md ファイルを介した共有言語アプローチを活用し、エージェントの冗長性を減らしてドメイン固有のコミュニケーションを改善します。
03
自動化されたフィードバックを通じてコード品質を保証する、Red-Green-Refactor ループを強制する TDD スキルを提供します。
04
ドキュメントに基づいて「ball of mud」なコードベースを特定し、リファクタリングを支援するアーキテクチャ改善スキルが含まれています。
05
バグの再現、最小化、修正のプロセスを標準化する diagnostic loop スキルを提供します。
06
技術的な正確さを維持しつつ通信を圧縮し、トークン使用量を大幅に削減する「caveman」モードを備えています。

// ユースケース

01
詳細なヒアリングセッションを通じて、エージェントの出力をプロジェクトの目標に合わせる
02
テスト駆動開発と規律あるデバッグループを実装する
03
コードベースのアーキテクチャを改善し、ドメイン固有のドキュメントを維持する

// クイックスタート

開始するには、コマンド「npx skills@latest add mattpocock/skills」を使用してスキルをインストールしてください。インストール後、選択した coding agent 内で「/setup-matt-pocock-skills」コマンドを実行し、Issue tracker、Triage labels、ドキュメント設定を構成します。その後、「/grill-me」や「/tdd」といった特定のスキルを使用して、開発ワークフローを管理できます。