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Agent Skills

さまざまな開発タスクやワークフローで再利用できるエージェントスキル集です。

インストール

このリポジトリのスキルをインストールするには、以下を実行します:

npx skills add hukusuke1007/agent-skills

更新

インストール済みのスキルを更新するには、以下を実行します:

npx skills update hukusuke1007/agent-skills

収録スキル一覧

スキル 説明
flutter-riverpod-arch Feature-First の Flutter アーキテクチャを、Riverpod（コード生成）・Flutter Hooks・レイヤー分割（UI → Use Case → Repository）・テストパターンで実装する。
nextjs-better-auth-postgres-docker Next.js（App Router）+ Better Auth + PostgreSQL のアプリを Docker でローカル構築し、Google Cloud Run + Cloud SQL + Secret Manager にデプロイする。
meti-ai-guideline 経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」に基づいて、OK/NG判断・チェックリスト・ガイダンスを回答する。AI開発者・提供者・利用者の各立場に対応。
nano-banana-image-gen Google Gemini で画像を生成し、タイムスタンプ付きPNGを 0_images/generated/ に出力する。Gemini APIキーが必要。
image-compressor 複数の画像を Pillow で一括圧縮・リサイズする。デフォルトは長辺1920pxで、元のファイル名を維持（同名が存在する場合は自動で連番付与）。出力フォーマット（JPG/PNG）を指定可能。
claude-md-manager AGENTS.md / CLAUDE.md をモジュール化して分割管理するスキル。本体は50行以下を推奨し、詳細ルールは rules/ ディレクトリに切り出して参照リンクのみ残す。実体を AGENTS.md に置き CLAUDE.md はシンボリックリンクにすることで、Claude Code・Codex など複数AIエージェント間で指示を共通化する。
design-md-generator URL・画像・テキスト要件から AI コーディングエージェント向けの DESIGN.md（getdesign.md / awesome-design-md 準拠の9セクション構成）を生成する。CSS解析・画像目視抽出・要件生成の3パターンに対応し、Claude Code / Cursor / Stitch / v0 にそのまま渡せる。
media-transcriber 動画/音声ファイルを OpenAI Whisper（ローカル）でタイムスタンプ付きに文字起こしし、要約mdを別ファイルで書き出す。モデルは turbo（large-v3-turbo）がデフォルトで日本語実用十分・高速。分割粒度は自然分割／N秒ごと／文単位／単語ごとから選択可。mp3・mp4・mov・wav等に対応（内部でffmpegが動画から音声抽出）。
codebase-onboarding 言語・フレームワーク非依存で、任意のコードベースを体系的に分析し、成果物を docs/ 配下に分割出力する。C4図・依存グラフ・ドメインモデル・機能インベントリ・ユーザー操作フロー追跡（実コードの ファイル:行 を根拠付きで提示）・技術的負債インベントリ・新機能実装ガイド・オンボーディングガイドを生成し、新規開発者の立ち上がりを加速する。
knowledge-graph-init memory MCP（server-memory、保存先 memory.jsonl）にアーキテクチャ知識グラフを初期作成する。コードベースを調査し、モジュール構成と依存関係を entities / relations として登録する。「知識グラフを初期化して」といった依頼やプロジェクト初期構築の仕上げに使用。事前に server-memory MCP のセットアップが必要。
coding-rules AIコーディングエージェント向けの共通コーディングルール。実装・修正・リファクタリング・レビュー時に、前提確認、最小限の変更、検証に加え、意味のまとまりごとの空行、目的と理由のコメント、動詞＋目的語の命名によって、人間が後から読んで理解できるコードを保つ。

セットアップ手順

meti-ai-guideline

references/ ディレクトリは著作権の都合上、このリポジトリには 含まれていません。経産省サイトからPDFをダウンロードして、手動でセットアップする必要があります。

  1. 経済産業省のページ から以下のPDFをダウンロードします:

    • AI事業者ガイドライン（本編）
    • AI事業者ガイドライン活用の手引き
    • AI事業者ガイドライン チェックリスト 別添7

  2. pdftotext でテキストを抽出し、以下のように配置します:

    meti-ai-guideline/references/
├── common_guidelines.md
├── ai_developer.md
├── ai_provider.md
├── ai_user.md
├── checklist.md
└── usage_guide.md

  3. 各ファイルの先頭に出典情報を追記します:

    出典: AI事業者ガイドライン（第X.X版）総務省・経済産業省, YYYY年MM月DD日

nano-banana-image-gen

Google Gemini APIキーが必要です。プロジェクトルートの .env に以下を追加してください:

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
GENERATED_IMAGE_OUTPUT_PATH=images/generated

依存パッケージのインストール:

pip install google-genai pillow python-dotenv

セキュリティ注意: .env をAIから保護する

Claude Code や Cursor などのAIコーディングツールは、.env ファイルを自動的に読み込み、APIキーを含む内容をLLMプロバイダーに送信してしまう可能性があります。これを防ぐため、settings.json に以下を追加してください:

// .claude/settings.json
{
  "permissions": {
    "deny": ["Read(.env)", "Read(.env.*)"]
  }
}

また、シークレットを誤ってコミットしないように .gitignore にも追加しましょう:

# .gitignore
.env
.env.*
!.env.sample

claude-md-manager

AGENTS.md / CLAUDE.md の肥大化を防ぐため、本体ファイルは 50行以下を推奨（公式は200行以下）しています。それを超える詳細なルールや手順は rules/ ディレクトリ配下に個別のMarkdownファイルとして切り出し、本体には - パス— 目的 の1行だけを残す運用です。

.
├── AGENTS.md            # 50行以下。パスと目的の参照のみ
├── CLAUDE.md -> AGENTS.md  # シンボリックリンク
└── rules/
    ├── writing_rules.md
    ├── post_patterns.md
    └── ...

CLAUDE.md は AGENTS.md へのシンボリックリンクとして作成します。これにより Claude Code・Codex など複数のAIエージェントが同じ指示内容を共通で参照できます。

ln -s AGENTS.md CLAUDE.md

image-compressor

任意設定です。出力先ディレクトリをカスタマイズしたい場合は、プロジェクトルートの .env に以下を追加してください（デフォルトは 0_images/compressed）:

IMAGE_COMPRESS_OUTPUT_PATH=0_images/compressed

依存パッケージのインストール:

pip install pillow python-dotenv

media-transcriber

OpenAI Whisper（ローカル）とffmpegが必要です。

pip install -U openai-whisper python-dotenv
brew install ffmpeg  # macOS。Linuxは apt install ffmpeg

任意設定。出力先ディレクトリをカスタマイズしたい場合は、プロジェクトルートの .env に以下を追加します（デフォルトはプロジェクトルート直下）:

# 例: transcripts/ 配下に出したい場合
TRANSCRIPT_OUTPUT_PATH=transcripts

初回実行時は選択したモデルが ~/.cache/whisper/ にダウンロードされます。turbo は約1.5GB、large-v3 は約3GB。API不要・完全ローカル動作・APIキー不要。

使い方:

# デフォルト（Whisper自然分割、turboモデル）
python .claude/skills/media-transcriber/scripts/transcribe.py "meeting.mp4" --language ja

# N秒ごとに区切る
python .claude/skills/media-transcriber/scripts/transcribe.py "interview.mp3" --language ja --segment-seconds 5

# 文（センテンス）単位で区切る
python .claude/skills/media-transcriber/scripts/transcribe.py "interview.mp3" --language ja --sentence

全文md（タイムスタンプ付き）が出力されたあと、Claude自身が内容を読んで要約mdを別ファイルで書き出します。

design-md-generator

URL モード（CSS解析）を使う場合のみ依存パッケージが必要です。画像モード・テキスト要件モードは Claude 側で完結するため、追加インストール不要です。

pip install requests

使い方は3パターン:

  • URL: 「https://example.com/ を DESIGN.md にして」
  • 画像: サムネ・スクショを添付して「これを DESIGN.md 化して」
  • テキスト: 「クールでポップな LP 用の DESIGN.md を作って」

出力例は design-md-generator/references/examples/neverjp_inc.md を参照してください。

knowledge-graph-init

memory MCP（@modelcontextprotocol/server-memory）の事前セットアップが必要です。プロジェクトルートの .mcp.json に以下を追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "/absolute/path/to/project/memory.jsonl"
      }
    }
  }
}

MEMORY_FILE_PATH は絶対パスで指定してください（未指定だと npm パッケージ内部の memory.json に保存されてしまいます）。CLI での追加手順や注意点の詳細は knowledge-graph-init/README.md を参照してください。

セットアップ後、「知識グラフを初期化して」と依頼すると、コードベースを調査してモジュール構成と依存関係がグラフに登録されます。

参考リンク

コントリビュート

新しいスキルの提案・改善・修正のIssueやPull Requestを歓迎します。

ライセンス

このリポジトリは MIT License の下で公開されています。

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