xangiの設定確認・設定ファイル変更・反映再起動を行うスキル。最新仕様は対象cloneのxangiドキュメントを参照する。「このチャンネルでも応答して」「タイムアウト変えて」「設定確認して」で使用。
npx skills add https://github.com/karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-xangi-settings
チャットから xangi の設定確認、設定ファイル変更、反映再起動を行う。
xangi 本体の設定項目や運用コマンドは変わる。スキル内の古い一覧だけで判断せず、作業前に対象 clone の一次情報を読む。
読む順番:
[XANGI_ROOT]/docs/usage.md の環境変数・service・再起動まわり[XANGI_ROOT]/.env.example[XANGI_ROOT]/src/prompts/xangi-commands-chat-platform.ts(チャット上でAIに注入される最新運用ルール)[XANGI_ROOT] は設定変更対象の xangi clone。[WORKSPACE] はこのワークスペース。
複数の xangi clone が同じマシンで動くことがあるため、まず対象 clone を決める。
# 実行中コンテキストが xangi 上なら cwd/repo を確認
pwd
git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null
# xangi clone 候補と設定ファイルを確認
find "$HOME" -maxdepth 2 -name .env -path "$HOME/xangi-*/*" -print 2>/dev/null
# WORKSPACE_PATH / XANGI_INSTANCE_ID / XANGI_PROCESS_NAME / DATA_DIR を見て対象を絞る
for f in "$HOME"/xangi-*/.env; do
[ -f "$f" ] || continue
echo "## $f"
grep -E '^(WORKSPACE_PATH|XANGI_INSTANCE_ID|XANGI_PROCESS_NAME|DATA_DIR)=' "$f" || true
done
判定の目安:
WORKSPACE_PATH がこのワークスペースを指す clone を優先XANGI_PROCESS_NAME は ./bin/xangi service ... の PM2 対象名対象 clone が /path/to/xangi なら:
cd /path/to/xangi
rg -n "service start|service stop|service restart|service status|XANGI_PROCESS_NAME|TIMEOUT_MS|CHANNEL_OVERRIDES|AUTO_REPLY_CHANNELS|SLACK_AUTO_REPLY_CHANNELS|system_settings|system_restart" \
docs/usage.md .env.example src/prompts/xangi-commands-chat-platform.ts
運用ルールの現在形:
./bin/xangi service start|stop|restart|status を使うxangi-dev / xangi-prod のような名前付き symlink を使うxangi-cmd system_restart は起動中プロセスに graceful shutdown を要求する低レベル操作system_settings は確認用。AI は system_settings で設定変更しない./bin/xangi service restart するcd /path/to/xangi
# service 状態
./bin/xangi service status
# 現在の設定を確認(トークン等は表示しない)
grep -vE '(TOKEN|SECRET|PASSWORD|API_KEY)=' .env | grep -v '^#' | grep -v '^$'
出力例:
xangi 現在の設定
- 対象: /path/to/xangi
- service: online
- AUTO_REPLY_CHANNELS: 123456789,987654321
- AGENT_BACKEND: codex
- TIMEOUT_MS: 1800000
※ トークン類は非表示
docs/usage.md / .env.example で現在の名前・デフォルト・注意を確認するgit diff -- .env は secrets を含む可能性があるため、そのまま貼らない。値は必要な範囲だけマスクして報告する設定を変更しました
変更内容:
- AUTO_REPLY_CHANNELS: (なし) → 123456789,987654321
反映には再起動が必要です。
対象: /path/to/xangi
実行予定: cd /path/to/xangi && ./bin/xangi service restart
再起動の承認後:
cd /path/to/xangi
./bin/xangi service restart
./bin/xangi service status
「#generalでも反応して」
→ AUTO_REPLY_CHANNELS にチャンネルIDを追加
Slack の場合は SLACK_AUTO_REPLY_CHANNELS を使う。必要な Slack scope は対象 clone の docs/slack-setup.md で確認する。
「タイムアウトを10分に」
→ TIMEOUT_MS=600000 に変更
「ストリーミングオフにして」
→ DISCORD_STREAMING=false に変更
「考え中アニメーションにして」
→ DISCORD_SHOW_THINKING=false に変更
チャンネル単位の切り替えは、xangi の slash command が CHANNEL_OVERRIDES に永続化する。手動編集する前に現在のコマンド名を docs/usage.md で確認する。
「ALLOWED_BACKENDSを全部有効にして」
→ ALLOWED_BACKENDS=claude-code,codex,gemini,local-llm に変更 → 再起動
「Local LLMのモデルを変えて」
→ LOCAL_LLM_MODEL=<model> に変更 → 再起動
Docker運用ではコンテナ内の一時設定ではなく、host 側の compose / 設定ファイルを変更する。反映は対象 clone の docker compose で行う。
cd /path/to/xangi
docker compose restart xangi
WORKSPACE_PATH と XANGI_PROCESS_NAME を見るgrep -vE '(TOKEN|SECRET|PASSWORD|API_KEY)=' を使うsystem_settings で AI が設定変更しない。最新の XANGI_COMMANDS でも確認専用扱い□ 対象 clone の docs/usage.md / .env.example / src/prompts/xangi-commands-chat-platform.ts を確認した
□ 対象 clone と設定ファイルを取り違えていない
□ secret を表示していない
□ 設定変更後、反映に必要な再起動コマンドを明示した
□ 再起動した場合は ./bin/xangi service status で状態を確認した
xangiの設定確認して
このチャンネルでも反応するようにして(チャンネルID: 123456789)
タイムアウトを10分に変更して
ストリーミング出力をオフにして
ALLOWED_BACKENDSを設定して
Integration with protocols.io API for managing scientific protocols. This skill should be used when working with protocols.io to search, create, update, or publish protocols; manage protocol steps and materials; handle discussions and comments; organize workspaces; upload and manage files; or integrate protocols.io functionality into workflows. Applicable for protocol discovery, collaborative protocol development, experiment tracking, lab protocol management, and scientific documentation.
Analyzes job descriptions and generates tailored resumes that highlight relevant experience, skills, and achievements to maximize interview chances
Generate Excalidraw diagrams from natural language descriptions. Use when asked to "create a diagram", "make a flowchart", "visualize a process", "draw a system architecture", "create a mind map", or "generate an Excalidraw file". Supports flowcharts, relationship diagrams, mind maps, and system architecture diagrams. Outputs .excalidraw JSON files that can be opened directly in Excalidraw.
Build and distribute Expo development clients locally or via TestFlight
Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints
Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.
Benchling R&D platform integration. Access registry (DNA, proteins), inventory, ELN entries, workflows via API, build Benchling Apps, query Data Warehouse, for lab data management automation.
Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.
Take karaage0703/xs-xangi-settings from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.