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Majiayu000/エージェントコマンドスキル統合作成コマンド — measured AI agent skill | DecimalAI

majiayu000/エージェントコマンドスキル統合作成コマンド

NewSkillScoreMaintained

エージェント、コマンド、スキルを統合的に作成する高度なメタコマンド。プロジェクト全体の一貫性を保ちながら、相互に連携する3つのコンポーネントを同時に設計・生成します。実行は専門エージェントに委譲します。 🤖 起動エージェント: - `.claude/agents/skill-librarian.md`: スキル作成（知識基盤の構築） - `.claude/agents/meta-agent-designer.md`: エージェント作成（実行エンジン構築） - `.claude/agents/command-arch.md`: コマンド作成（UIインターフェース構築） - `.claude/agents/performance-optimization.md`: 担当エージェント ⚙️ このコマンドの設定: - argument-hint: [domain-name] - allowed-tools: Task（エージェント起動のみ） - model: opus トリガーキーワード: agent-command-skill, エージェント・コマンド・スキル作成, 統合作成, シス

agent-toolingby majiayu000

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1 · One-time — install the CLI (docs ↗)

pip install decimalai

2 · Get the skill — writes .claude/skills/majiayu000/SKILL.md

decimalai skills pull majiayu000 --out .claude/skills/

No CLI? Get the same file — curl · raw file

curl -fsSL --create-dirs -o .claude/skills/majiayu000/SKILL.md https://app.decimal.ai/s/majiayu000/SKILL.md

Raw file: /s/majiayu000/SKILL.md ↗ · machine-readable summary at /s/majiayu000.json ↗

In productionGlobal

how this skill behaves on real traffic · last 30 days

No production data for this skill yet — usage numbers appear here once agents start running it.

Anonymized aggregate across every org using this skill — proof from real production use, not a demo.

Does this skill help? · Benchmark: with vs. withoutsign in to run this on your agents

22 test cases from the publisher’s eval.yaml · each run twice on gemini-3.6-flash — with the skill injected, then without · last run 5h ago

—+12% tokens0% turns77% of whole cases pass with skill (17/22)

Test case	Without → With	Effect	Δ tokens	Δ turns
case-04	✗→✓	▲ Improved	53%	0%
case-05	✗→✓	▲ Improved	-4%	0%
case-06	✗→✓	▲ Improved	13%	0%
case-07	✗→✓	▲ Improved	18%	0%
case-08	✗→✓	▲ Improved	14%	0%

Showing 5 of 22 cases

SkillSafety

✓ 3 of 3 passed

Code scan15 of 15 checks clean

0 critical · 0 warning · 0 info — scanner v4 — 8/3/2026

live_secretremote_code_executionreverse_shelldata_exfiltrationssrf_metadataagent_snoopinganti_refusaldestructive_commandsobfuscated_unicodeunicode_homoglyphopaque_blobsuspicious_urltool_overreachtrigger_abuseprompt_injection_phrasing

IntentSafe

LLM judge · does the skill do what it claims

ContentClean

LLM judge · policy & harmful-content review

Source

Imported

majiayu000 / claude-skill-registry

skills/agent/create-agent-command-skill/SKILL.md

View on GitHub ↗

License MITImported 8/3/2026Version v1

Skill contents

SKILL.md

エージェント・コマンド・スキル統合作成コマンド

目的

.claude/commands/ai/create-agent-command-skill.md の入力を受け取り、専門エージェントに実行を委譲します。

エージェント起動フロー

Phase 1: スキル作成（知識基盤の構築）の実行

目的: スキル作成（知識基盤の構築）に関するタスクを実行し、結果を整理する

背景: 専門知識が必要なため専門エージェントに委譲する

ゴール: スキル作成（知識基盤の構築）の結果と次アクションが提示された状態

起動エージェント: .claude/agents/skill-librarian.md

Task ツールで .claude/agents/skill-librarian.md を起動:

コンテキスト:

引数: $ARGUMENTS（domain-name]）

依頼内容:

コマンドの目的に沿って実行する
結果と次アクションを提示する

期待成果物:

.claude/commands/ai/
.claude/docs/
.claude/commands/ai/performance-optimization.md
.claude/commands/
.claude/commands/ai/create-agent.md
.claude/commands/ai/create-skill.md
.claude/commands/ai/create-command.md

完了条件:

] 主要な結果と根拠が整理されている
] 次のアクションが提示されている

Phase 2: エージェント作成（実行エンジン構築）の実行

目的: エージェント作成（実行エンジン構築）に関するタスクを実行し、結果を整理する

背景: 専門知識が必要なため専門エージェントに委譲する

ゴール: エージェント作成（実行エンジン構築）の結果と次アクションが提示された状態

起動エージェント: .claude/agents/meta-agent-designer.md

Task ツールで .claude/agents/meta-agent-designer.md を起動:

コンテキスト:

引数: $ARGUMENTS（domain-name]）

依頼内容:

コマンドの目的に沿って実行する
結果と次アクションを提示する

期待成果物:

.claude/commands/ai/
.claude/docs/
.claude/commands/ai/performance-optimization.md
.claude/commands/
.claude/commands/ai/create-agent.md
.claude/commands/ai/create-skill.md
.claude/commands/ai/create-command.md

完了条件:

] 主要な結果と根拠が整理されている
] 次のアクションが提示されている

Phase 3: コマンド作成（UIインターフェース構築）の実行

目的: コマンド作成（UIインターフェース構築）に関するタスクを実行し、結果を整理する

背景: 専門知識が必要なため専門エージェントに委譲する

ゴール: コマンド作成（UIインターフェース構築）の結果と次アクションが提示された状態

起動エージェント: .claude/agents/command-arch.md

Task ツールで .claude/agents/command-arch.md を起動:

コンテキスト:

引数: $ARGUMENTS（domain-name]）

依頼内容:

コマンドの目的に沿って実行する
結果と次アクションを提示する

期待成果物:

.claude/commands/ai/
.claude/docs/
.claude/commands/ai/performance-optimization.md
.claude/commands/
.claude/commands/ai/create-agent.md
.claude/commands/ai/create-skill.md
.claude/commands/ai/create-command.md

完了条件:

] 主要な結果と根拠が整理されている
] 次のアクションが提示されている

Phase 4: 担当エージェントの実行

目的: 担当エージェントに関するタスクを実行し、結果を整理する

背景: 専門知識が必要なため専門エージェントに委譲する

ゴール: 担当エージェントの結果と次アクションが提示された状態

起動エージェント: .claude/agents/performance-optimization.md

Task ツールで .claude/agents/performance-optimization.md を起動:

コンテキスト:

引数: $ARGUMENTS（domain-name]）

依頼内容:

コマンドの目的に沿って実行する
結果と次アクションを提示する

期待成果物:

.claude/commands/ai/
.claude/docs/
.claude/commands/ai/performance-optimization.md
.claude/commands/
.claude/commands/ai/create-agent.md
.claude/commands/ai/create-skill.md
.claude/commands/ai/create-command.md

完了条件:

] 主要な結果と根拠が整理されている
] 次のアクションが提示されている

使用例

bash
/ai:create-agent-command-skill [domain-name]

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Source

エージェント・コマンド・スキル統合作成コマンド

目的

エージェント起動フロー

Phase 1: スキル作成（知識基盤の構築）の実行

Phase 2: エージェント作成（実行エンジン構築）の実行

Phase 3: コマンド作成（UIインターフェース構築）の実行

Phase 4: 担当エージェントの実行

使用例

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