docs/ja-JP/skills/agent-sort/SKILL.md
並行リポジトリ対応のレビューパスを使用して、スキル、コマンド、ルール、フック、エクストラを DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けのエビデンスに基づいた ECC インストール計画を構築します。プロジェクトが完全なバンドルをロードする代わりに実際に必要なものに ECC をトリミングする必要がある場合に使用します。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code agent-sortInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
リポジトリにデフォルトのフルインストールではなく、プロジェクト固有の ECC サーフェスが必要な場合にこのスキルを使用します。
目標は「便利そうなもの」を推測することではありません。目標は実際のコードベースからのエビデンスで ECC コンポーネントを分類することです。
この順序で成果物を生成する:
skill-library ルーター2 つのバケットのみを使用する:
DAILY
LIBRARY
分類を行う前にリポジトリローカルのエビデンスを使用する:
有用なコマンド:
rg --files
rg -n "typescript|react|next|supabase|django|spring|flutter|swift"
cat package.json
cat pyproject.toml
cat Cargo.toml
cat pubspec.yaml
cat go.mod
並行サブエージェントが利用可能な場合、レビューをこれらのパスに分割する:
agents/* を分類skills/* を分類commands/* を分類rules/* を分類サブエージェントが利用できない場合、同じパスを順次実行する。
何かを分類する前に実際のスタックを確立する:
すべての候補サーフェスについて記録する:
このフォーマットを使用する:
skills/frontend-patterns | skill | DAILY | 84 .tsx files, next.config.ts present | コアフロントエンドスタック
skills/django-patterns | skill | LIBRARY | no .py files, no pyproject.toml | このリポジトリではアクティブでない
rules/typescript/* | rules | DAILY | package.json + tsconfig.json | アクティブな TS リポジトリ
rules/python/* | rules | LIBRARY | zero Python source files | アクセス可能に保つのみ
DAILY に昇格させる場合:
LIBRARY に降格させる場合:
分類をアクションに変換する:
.claude/skills/ にインストールまたは保持skill-library を通じてアクセス可能に保つリポジトリが既に選択的インストールを使用している場合、別のシステムを作成するのではなくその計画を更新する。
プロジェクトが検索可能なライブラリサーフェスを望む場合、作成する:
.claude/skills/skill-library/SKILL.mdそのルーターは含むべき内容:
ルーター内にすべてのスキル本体を重複させない。
計画が適用された後、確認する:
以下を含むコンパクトなレポートを返す:
次のステップがインタラクティブなインストールまたは修復の場合、ハンドオフ先:
configure-ecc次のステップが重複のクリーンアップまたはカタログレビューの場合、ハンドオフ先:
skill-stocktake次のステップがより広いコンテキストのトリミングの場合、ハンドオフ先:
strategic-compactこの順序で結果を返す:
STACK
- 言語/フレームワーク/ランタイムのサマリー
DAILY
- エビデンスを伴う常にロードされるアイテム
LIBRARY
- エビデンスを伴う検索可能/参照アイテム
INSTALL PLAN
- インストール、削除、またはルーティングすべきもの
VERIFICATION
- 実行されたチェックと残っているギャップ
data-ai
Design task-local harnesses, eval gates, and reusable skill extraction for Claude dynamic workflow mode and other adaptive agent harnesses.
development
React component testing with React Testing Library, Vitest/Jest, MSW for network mocking, accessibility assertions with axe, and the decision boundary between component tests and Playwright/Cypress end-to-end runs. Use when writing or fixing tests for React components, hooks, or pages.
tools
React and Next.js performance optimization patterns adapted from Vercel Engineering's React Best Practices (https://github.com/vercel-labs/agent-skills). Organizes 70+ rules across 8 priority categories — waterfalls, bundle size, server-side, client fetching, re-render, rendering, JS micro-perf, advanced. Use when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code for performance.
tools
React 18/19 patterns including hooks discipline, server/client component boundaries, Suspense + error boundaries, form actions, data fetching, state management decision trees, and accessibility-first composition. Use when writing or reviewing React components.