agent-research（Agent Research & Design）

このSkillでできること

✓エージェント能力を定義・標準化する
✓pi-mono、OpenCode、Claude Codeを対象に比較調査する
✓事実・推論・提案を分けて設計案をまとめる
✓ユーザー確認後の実行に向けてロードマップや意思決定を整理する

使い方

STEP 1

対象環境、制約、成果物の深さを確認する

STEP 2

能力マップを作成し、入力・出力・失敗時の回復策・指標を定義する

STEP 3

8〜12回の調査と12以上のURLを用いてベンチマークする

STEP 4

設計をユーザーと反復検討し、明示的な実行確認を得てから次段階へ進む

Skillのインストール

AIにこのSkillを追加してもらう

GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/hua-bang/pulse-agent

手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

pnpm install

pnpm install
pnpm run build         # core workspace (packages/* + remote-server, SKIP_DTS=1)
pnpm run build:all     # full workspace
pnpm run dev           # core workspace
pnpm run dev:all       # full workspace
pnpm start             # pulse-coder-cli
pnpm start:debug       # CLI with debug logging
pnpm test              # alias for test:core
pnpm run test:core     # packages/* + remote-server
pnpm run test:packages # packages/* only
pnpm run test:apps     # apps/* workspace members (canvas-workspace, remote-server)
pnpm run test:all      # all packages and apps

このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

コーディングエージェントの設計を調査してください。対象環境、制約、成果物の深さを確認したうえで、能力マップ、pi-mono・OpenCode・Claude Codeの比較、根拠台帳、MVPからv2までのロードマップ、未決事項を作成してください。事実・推論・提案を明確に分け、実装には進まず、最後に実行確認を求めてください。

出力例を見る

能力仕様表、ベンチマーク比較表、根拠台帳、ロードマップ、意思決定ログを、事実・推論・提案の区分付きで提示する。

安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信明確な記述なし

Shellコマンド実行検出あり

ファイル読み取り明確な記述なし

ファイル書き込み明確な記述なし

ネットワークアクセス明確な記述なし

認証情報明確な記述なし

検出根拠を見る

shell: ll # all packages and apps ``` ### Package-level ```bash pnpm --filter pulse-coder-engine test pnpm --filter pulse-coder-engine typecheck pnpm --f
shell: `test:all` for full-workspace runs. --- ## Release ```bash pnpm release pnpm release:core pnpm release -- --packages=engine,cli --bump=patch --tag=l

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