入力・出力・成功基準・決定事項・未解決条件を明確化し、下流エージェントが推測せず実行できるようにする。LLM向けのプロンプト・ハンドオフ・計画成果物・レビュー・レポート・生成指示を記述または改訂する時に使用。
npx skills add https://github.com/shinpr/ai-coding-project-boilerplate --skill llm-friendly-context
目標は、下流が安定して実行できるようにすることである。次のエージェントが、何を読み、何をし、何をもって成功とし、いつ停止・エスカレーションするかを把握できる状態を目指す。
本スキルはLLM向け出力(プロンプト、ハンドオフ、生成物)の明確さを扱う。生成物の種類と、生成物固有のテンプレートまたはセクション契約は呼び出し元が渡す。本スキルは、渡された契約を後続エージェントが実行できる形にする。
appropriate、proper、related、existing behavior、optional、as needed、if needed、per convention、未解決の代替案、TBD、placeholder。Unresolved: <必要な決定> — required input: <解決に必要な入力(必要なら確認先も)> — escalation: <次のエージェントが推測せず停止すべき条件>。minimal、数行、明示的な行数やファイル数の見積り — は、ファイル単位やステップ単位ではなく完成した差分全体に対する1つの予算として扱う。作業がそこに収まらない場合は、黙って超過せず超過分とその理由を報告する。プロンプト・ハンドオフ・成果物を完成とみなす前に、以下の書き換えを適用する。
| 曖昧な形 | 書き換え後 |
|---|---|
| 未解決の選択として使われる optional | 必須・省略・特定条件下でのみ必須、のいずれか |
| 次のエージェントが選ばねばならない複数の代替案 | 選択した選択肢、または決定的な判断ルール |
| as needed / if needed | 発動条件と必要なアクション |
| per convention | 従うべきファイル・関数・テスト・文書化された規約 |
| related files | 具体的なパス・glob・サーチヒント |
| existing behavior | 維持すべき観察可能な挙動・出典ファイル・テスト・APIレスポンス・UI状態 |
| placeholder | 正確な暫定値/挙動・許容される依存・検証の期待値 |
| 必須情報のプレースホルダとして使われる TBD | required inputとescalation conditionを付したブロッキングな未解決項目(判明していればownerも) |
| appropriate / proper | 測定可能な基準またはチェックリスト |
プロンプトや成果物を別のエージェントに渡す前に確認する:
生成ドキュメントを記述・確定する前に確認する:
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
Access NCBI GEO for gene expression/genomics data. Search/download microarray and RNA-seq datasets (GSE, GSM, GPL), retrieve SOFT/Matrix files, for transcriptomics and expression analysis.
Bayesian modeling with PyMC. Build hierarchical models, MCMC (NUTS), variational inference, LOO/WAIC comparison, posterior checks, for probabilistic programming and inference.
Multi-objective optimization framework. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto fronts, constraint handling, benchmarks (ZDT, DTLZ), for engineering design and optimization problems.
Statistical modeling toolkit. OLS, GLM, logistic, ARIMA, time series, hypothesis tests, diagnostics, AIC/BIC, for rigorous statistical inference and econometric analysis.
Add unsigned integer (uint) type support to PyTorch operators by updating AT_DISPATCH macros. Use when adding support for uint16, uint32, uint64 types to operators, kernels, or when user mentions enabling unsigned types, barebones unsigned types, or uint support.
Convert PyTorch AT_DISPATCH macros to AT_DISPATCH_V2 format in ATen C++ code. Use when porting AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND*, AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES*, or other dispatch macros to the new v2 API. For ATen kernel files, CUDA kernels, and native operator implementations.
Write docstrings for PyTorch functions and methods following PyTorch conventions. Use when writing or updating docstrings in PyTorch code.
Take shinpr/ai-coding-project-boilerplate-skills-ja-llm-friendly-context 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.