mturac/everything-openai-codex - Seite 2

agent-harness-construction

AI エージェントのアクション空間、ツール定義、観測フォーマットを設計・最適化して完了率を向上させます。

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agent-introspection-debugging

キャプチャ、診断、封じ込め回復、内省レポートを使用した AI エージェント障害のための構造化された自己デバッグワークフロー。

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agent-payment-x402

タスクごとのバジェット、支出コントロール、ノンカストディアルウォレットを備えた x402 決済実行を AI エージェントに追加します。agentwallet-sdk を通じて Base をサポートし、OKX Payments / OKX エージェント決済プロトコルを通じて X Layer をサポートします。

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agent-sort

並行リポジトリ対応のレビューパスを使用して、スキル、コマンド、ルール、フック、エクストラを DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けのエビデンスに基づいた ecc インストール計画を構築します。プロジェクトが完全なバンドルをロードする代わりに実際に必要なものに ecc をトリミングする必要がある場合に使用します。

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agentic-engineering

評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。

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agentic-os

OpenAI Codex 上に永続的なマルチエージェントオペレーティングシステムを構築します。カーネルアーキテクチャ、スペシャリストエージェント、スラッシュコマンド、ファイルベースのメモリ、スケジュールされた自動化、外部データベースなしの状態管理をカバーします。

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ai-first-engineering

AI エージェントが大量の実装出力を生成するチームのためのエンジニアリング運用モデル。

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ai-regression-testing

AI 支援開発のためのリグレッションテスト戦略。データベース依存なしのサンドボックスモード API テスト、自動化されたバグチェックワークフロー、同じモデルがコードを書いてレビューする AI のブラインドスポットを捕捉するパターン。

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android-clean-architecture

Android と Kotlin Multiplatform プロジェクトのクリーンアーキテクチャパターン — モジュール構造、依存関係ルール、UseCase、Repository、データ層パターン。

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angular-developer

Angular コードを生成し、アーキテクチャ ガイダンスを提供します。プロジェクトの作成、コンポーネント、またはサービスを作成するとき、または反応性（シグナル、linkedSignal、リソース）、フォーム、依存性注入、ルーティング、SSR、アクセシビリティ（ARIA）、アニメーション、スタイリング（コンポーネント スタイル、Tailwind CSS）、テスト、または CLI ツール作成のベスト プラクティスについてトリガーされます。

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api-connector-builder

ターゲット リポジトリの既存統合パターンに正確に一致する新しい API コネクターまたはプロバイダーを構築します。2 番目のアーキテクチャを発明せずに、1 つ以上の統合を追加するときに使用します。

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api-design

リソース命名、ステータス コード、ページネーション、フィルタリング、エラー応答、バージョン管理、およびレート制限を含む REST API デザイン パターン。

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architecture-decision-records

コーディングセッション中にアーキテクチャ決定を構造化ADRとして記録し、自動的に決定の瞬間を検出し、コンテキスト、検討された代替案、根拠を記録します。今後の開発者がコードベースの形成理由を理解するためのADRログを維持します。

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article-writing

記事、ガイド、ブログ投稿、チュートリアル、ニュースレター号、その他の長文コンテンツを、提供された例またはブランドガイダンスから派生した独特の声で作成します。ユーザーが段落より長いポーランド済みの書き込みコンテンツを望む場合、特に声の一貫性、構造、および信頼性が重要な場合に使用します。

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automation-audit-ops

ecc用の証拠ベースの自動化インベントリとオーバーラップ監査ワークフロー。ユーザーがどのジョブ、フック、コネクタ、MCPサーバー、またはラッパーがライブか、壊れているか、冗長であるか、修正前に不足しているかを知りたい場合に使用します。

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autonomous-agent-harness

OpenAI Codexを永続的なメモリ、スケジュール済み操作、コンピュータ使用、タスクキューイングを備えた完全自動エージェントシステムに変換します。スタンドアロンエージェントフレームワーク（Hermes、AutoGPT）を、OpenAI Codexのネイティブcrons、dispatch、MCPツール、メモリを活用して置き換えます。ユーザーが継続的な自動操作、スケジュール済みタスク、または自己指令エージェントループを望む場合に使用します。

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autonomous-loops

自動OpenAI Codexループのパターンとアーキテクチャ — シンプルな順序パイプラインからRFC駆動マルチエージェントDAGシステムまで。

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benchmark

このスキルを使用して、パフォーマンスベースラインを測定し、PR前後の回帰を検出し、スタック代替案を比較します。

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blueprint

1行の目的を複数セッション、複数エージェントエンジニアリングプロジェクト向けのステップバイステップ構築計画に変換します。各ステップには自己完結型コンテキストブリーフがあり、新しいエージェントがそれをコールドで実行できます。 敵対的なレビューゲート、依存グラフ、平行ステップ検出、アンチパターンカタログ、計画変更プロトコルを含みます。 トリガー：ユーザーが複雑なマルチPRタスク用の計画、ブループリント、またはロードマップをリクエストするか、複数のセッションが必要な作業を説明する場合。…

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brand-voice

実際のポスト、エッセイ、ローンチノート、ドキュメント、またはサイトコピーからソース派生の執筆スタイルプロファイルを構築し、コンテンツ、アウトリーチ、ソーシャルワークフロー全体でそのプロファイルを再利用します。ユーザーが一般的なAI執筆トロープなしで声の一貫性を望む場合に使用します。

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browser-qa

このスキルを使用して、機能をデプロイ後にブラウザ自動化を使用した自動ビジュアルテストとUI相互作用検証を自動化します。

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bun-runtime

ランタイムとしてのBun、パッケージマネージャー、バンドラー、テストランナー。Bun対Nodeを選択する場合、移行メモ、Vercelサポート。

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canary-watch

このスキルを使用して、デプロイメント、マージ、または依存関係アップグレード後にデプロイされたURLの回帰を監視します。

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carrier-relationship-management

キャリアポートフォリオの管理、運賃交渉、キャリアパフォーマンスの追跡、貨物割り当て、戦略的なキャリア関係の維持のための成文化された専門知識。15年以上の経験を持つ輸送マネージャーに情報。スコアカーディングフレームワーク、RFPプロセス、市場情報、コンプライアンス調査を含みます。キャリアの管理、料金交渉、キャリアパフォーマンスの評価、または運賃戦略の構築を行うときに使用します。

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ck

OpenAI Codexの永続的なプロジェクト単位のメモリ。セッション開始時にプロジェクトコンテキストを自動読み込み、gitアクティビティでセッションを追跡し、ネイティブメモリに書き込みます。コマンドは決定的なNode.jsスクリプトを実行します — 動作はモデルバージョン間で一貫しています。

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clickhouse-io

ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads.

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code-tour

CodeTour `.tour`ファイルを作成 — ペルソナターゲット、ステップバイステップウォークスルー（実際のファイルとラインアンカー付き）。オンボーディングツアー、アーキテクチャウォークスルー、PRツアー、RCAツアー、構造化「これがどのように機能するかを説明」リクエストに使用。

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codebase-onboarding

不慣れなコードベースを分析し、アーキテクチャマップ、主要なエントリポイント、規約、スターターCODEX.mdを含む構造化オンボーディングガイドを生成します。新しいプロジェクトに参加するか、リポでOpenAI Codexを初めてセットアップする場合に使用します。

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compose-multiplatform-patterns

KMPプロジェクト向けのCompose MultiplatformおよびJetpack Composeパターン — 状態管理、ナビゲーション、テーマ設定、パフォーマンス、プラットフォーム固有のUI。

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configure-ecc

Everything OpenAI Codex のインタラクティブなインストーラー — スキルとルールの選択とインストールをユーザーレベルまたはプロジェクトレベルのディレクトリへガイドし、パスを検証し、必要に応じてインストールされたファイルを最適化します。

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connections-optimizer

レビュー優先の整理、フォロー/追加の推薦、ユーザーの実際の声で書かれたチャネル別ウォームアウトリーチのドラフトを通じて、ユーザーのXとLinkedInネットワークを再編成します。フォローリストを整理したい、現在の優先事項に向けて成長したい、または高品質な関係を中心にソーシャルグラフのバランスを取り直したい場合に使用します。

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content-engine

X、LinkedIn、TikTok、YouTube、ニュースレター、マルチプラットフォームキャンペーンのプラットフォームネイティブなコンテンツシステムを作成します。ソーシャル投稿、スレッド、スクリプト、コンテンツカレンダー、または1つのソースアセットを複数プラットフォームにきれいに適応したい場合に使用します。

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content-hash-cache-pattern

SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。

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context-budget

エージェント、スキル、MCPサーバー、ルールにわたってOpenAI Codexのコンテキストウィンドウ消費を監査します。肥大化、冗長なコンポーネントを特定し、優先順位付けされたトークン節約の推奨事項を生成します。

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continuous-agent-loop

品質ゲート、評価、リカバリーコントロールを備えた継続的な自律エージェントループのパターン。

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continuous-learning

OpenAI Codexセッションから再利用可能なパターンを自動的に抽出し、将来の使用のために学習済みスキルとして保存します。

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continuous-learning-v2

フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。

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cost-aware-llm-pipeline

LLM APIの使用量のコスト最適化パターン — タスクの複雑さによるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシング。

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cost-tracking

ローカルのコスト追跡データベースからOpenAI Codexのトークン使用量、支出、予算を追跡・レポートします。コスト、支出、使用量、トークン、予算、またはプロジェクト、ツール、セッション、日付によるコスト内訳について質問する場合に使用します。

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council

曖昧な決定、トレードオフ、ゴー/ノーゴーの判断のために4つの声のカウンシルを召集します。複数の有効なパスが存在し、選択前に構造化された異議が必要な場合に使用します。

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