skill-scaffolder

name	skill-scaffolder
description	Generate Harness-optimized Agent Skill packages with full suite support. Creates AGENTS.md orchestrators, SKILL.md sub-skills, Custom Agents, copilot-instructions.md, .mcp.json, and assets/references/scripts directories. Use when creating a new skill suite from scratch, bootstrapping a skill folder, or generating any component of a Harness-optimized skill package.
metadata	{"author":"coreclaw","version":"2.0"}

Skill Scaffolder

Generate Harness-optimized Agent Skill packages — from single skills to full suites.

Use This Skill When

• Creating a new Agent Skill suite from scratch.
• Bootstrapping a single skill with Harness patterns.
• Generating suite infrastructure (AGENTS.md, agents/, .mcp.json).

Workflow

Phase 0: Purpose Discovery（必須 — 情報不足時に1問1答で要件を収集）

スキル生成の前に、必ず purpose-discovery スキルの基準で入力を評価する。

1. ユーザー入力を8要素（PURPOSE, DOMAIN, AUDIENCE, SCOPE, WORKFLOWS, INTEGRATIONS, REFERENCE MODEL, QUALITY CRITERIA）で評価
2. 5/8以上が明確 → Phase 1 へ進む
3. 5/8未満 → purpose-discovery スキルの1問1答ダイアログで不足情報を収集
4. 収集完了後、構造化仕様書を生成しユーザー承認を得る ⏸️
5. 承認済み仕様書を元に Phase 1 へ進む

Phase 1: Package Generation

1. Determine package type:

   • Single skill: SKILL.md only
   • Suite: AGENTS.md + multiple SKILL.md + agents/ + copilot-instructions.md

2. For suites, generate in order: a. group.json, skill.json, README.md b. AGENTS.md (Orchestrator with WHEN/DO routing) c. copilot-instructions.md (suite-specific conventions) d. agents/*.md (Custom Agents with tool restrictions) e. skills/<skill-name>/SKILL.md (each sub-skill) f. .mcp.json (if external tools needed)

3. For each SKILL.md, include:

   • Frontmatter: name, description (+ tu_tools if MCP)
   • Body: Use This Skill When, Workflow, Deliverables, Quality Gates, Gotchas (3+), Validation Loop

4. Supplementary Directory Assessment（必須）: 生成した各スキルに対して、以下の判定を実行し、結果に応じて作成する。

   assets/ 判定:

   • スキルが定型フォーマットの出力を生成するか？（レポート、分析結果、テンプレート）
   • 出力構造が再利用可能か？（毎回同じ構造を使う） → いずれかYES → assets/ に出力テンプレートを作成し、SKILL.md から条件付き参照

   references/ 判定:

   • スキルが100行以上の参照情報（フレームワーク定義、API仕様、規約等）を必要とするか？
   • SKILL.md に含めると500行を超えるか？ → いずれかYES → references/ に分離し、SKILL.md から条件付き参照（「〜の場合に読む」）

   scripts/ 判定:

   • バリデーションを自動化できるか？（構文チェック、整合性確認）
   • データ変換やフォーマット処理が必要か？ → いずれかYES → scripts/ に実行可能コードを作成

   判定後の確認:

   • 作成した assets/ は SKILL.md から条件付きで参照されているか
   • 作成した references/ は「いつ読むか」が明示されているか
   • 判定の結果「不要」となったディレクトリは作成しない

5. Add conditional references in SKILL.md:

   • ✅ Reuse assets/output-template.md when producing standardized analysis output
   • ✅ Read references/api-errors.md when API returns non-200 status
   • ❌ See references/ for details

6. Self-validation (see Validation Loop)

Supplementary Directory Decision Guide

Condition	Action
Skill produces reports with fixed structure	Create assets/ with report templates
Reference content exceeds 100 lines	Move to references/ with conditional refs
Validation needs executable checks	Create scripts/ with validation code
Skill is self-contained and compact	No supplementary dirs needed

Output Templates

Reuse templates in this skill's assets/ directory:

• assets/agents-md-template.md — AGENTS.md orchestrator template
• assets/skill-md-template.md — SKILL.md sub-skill template
• assets/copilot-instructions-template.md — copilot-instructions.md template
• Refer to references/suite-checklist.md when validating completeness

Gotchas

• description に「Use when」を含めないと、エージェントがスキルを発見できない死蔵スキルになる
• フォルダ名と name フィールドが不一致だと CI バリデーションに失敗する
• SKILL.md が500行を超えるとコンテキストウィンドウを圧迫する。超える場合は references/ に分離する
• references/ を無条件参照にすると Context Efficiency が劣化する。必ず条件付き参照にする
• スイート構成のルート Orchestrator は AGENTS.md にすること（SKILL.md ではない）。デプロイ先は .github/AGENTS.md
• assets/ のテンプレートは「構造」を提供するもの。具体的なデータは含めない

Validation Loop

1. 生成したパッケージを確認

2. Phase 1: 構造チェック:

   • name フィールドが命名規則に従い、フォルダ名と一致
   • description が「何をするか」+「Use when」の2部構成
   • スイート構成なら AGENTS.md が存在する
   • 本文500行以内（超過分は references/ に分離済み）
   • Gotchas セクションが3項目以上
   • 検証ループに失敗時リカバリ手順が含まれる
   • Quality Gates にチェックリストが含まれる → 不合格項目がある場合: 修正して再チェック

3. Phase 2: Supplementary Directory チェック: 各スキルに対して以下を確認:

   • 定型出力を生成するスキルに assets/ テンプレートがあるか
   • 100行超の参照情報が references/ に分離されているか
   • assets/references が SKILL.md から条件付きで参照されているか
   • 不要な空ディレクトリが残っていないか → 不足がある場合: assets/references/scripts を作成し、SKILL.md に条件付き参照を追加

4. Phase 3: Harness 7軸チェック（3/3 目標）:

生成完了後、全スキルに対して 7軸スコアリングを実施。

#	軸	スコア3の基準	チェック内容
1	Tool Coverage	3	WHEN/DO + 全スキルにキーワード棲み分け + Agent→軸マッピング
2	Context Efficiency	3	全SKILL.md≤100行 + 全参照が条件付き + assets/refs活用
3	Quality Gates	3	全スキルに失敗時リカバリ + チェックリスト
4	Memory Persistence	3	具体的Gotchas(閾値・コマンド付き) + learning-capture + コンパクション耐性
5	Eval Coverage	3	全スキルにValidation Loop + CI統合ポイント
6	Security Guardrails	3	データ取り扱いルール + 匿名化 + PII禁止 + 禁止事項
7	Cost Efficiency	3	MCP上限 + デフォルト明示 + 最シンプルフレームワーク原則

合格条件: 全7軸でスコア3（総合 21/21 = Expert） 最低合格: 全7軸でスコア1以上（総合 7/21 以上）

5. スコア3未満の軸がある場合の修正フロー:

軸	2→3 に必要な改善
Tool Coverage	Agent→Harness軸マッピング追加、description キーワード棲み分け検証
Context Efficiency	無条件参照→条件付き、assets/references 追加・活用
Quality Gates	失敗時リカバリ手順追加、具体的な不合格条件定義
Memory Persistence	Gotchas に具体的閾値・コマンド追記、コンパクション耐性テーブル追加
Eval Coverage	CI統合（validate_skill.py）参照追加
Security Guardrails	Data Handling & Confidentiality セクション追加
Cost Efficiency	MCP 10サーバー上限、デフォルトツール優先ルール追加

6. 修正後に再スコアリング
7. 全軸スコア3を確認してから完了とする（3未満でもスコア1以上なら合格として完了可）