01
このSkillでできること
- ✓正規化された数値目的に対する候補選択を管理する
- ✓複数ラウンドの測定状態と最良値を保持する
- ✓重複・古い測定・品質不合格結果を除外する
- ✓目標達成や予算消化などの終了条件を判定する
02
使い方
01
STEP 1
カタログYAMLと測定JSONLを検証する
02
STEP 2
2〜3ラウンドの条件と候補・ワーカーを確認する
03
STEP 3
既存の最良値と比較して次の候補を選ぶ
04
STEP 4
必要条件を満たす場合だけshard-workへ引き渡す
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
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/simokitafresh/multi-agent-shogun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。
git clone https://github.com/<owner>/multi-agent-shogun.git ~/multi-agent-shogun
git init && git add -A && git commit -m "import" && git remote add origin https://github.com/<owner>/multi-agent-shogun.git04
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。
正規化された数値目的、候補カタログ、測定JSONLを確認し、campaign-laneのルールに従って次ラウンドの候補と終了理由を判定してください。出力例を見る
判定:次ラウンドを実行
理由:最小ラウンド数未達
handoff:独立候補2件、適格なアイドルワーカー2件05
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通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
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検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
- network: , phone, or Android companion app.** [](https://github
- network: /stars/simokitafresh/multi-agent-shogun?style=social)](https://github.com/simokitafresh/multi-agent-shogun) [
Google、Meta、LinkedInなどの広告データを分析し、成果や無駄な支出を診断。削減・拡大・テスト案とチャネル間の予算再配分を提案します。
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think.mdの振り返り、Dream Cycle、skilloptなどを通じて、Agentの経験を蓄積・進化させるDSH向けCordisプラグイン。
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Harness Anythingの主控・指揮・実行者として、委任契約、派工監督、証拠検証、継続改善を行うオーケストレーション技能。
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