task-specification-creator
daishiman/AIWorkflowOrchestrator
タスクを単一責務原則で分解しPhase 1-13の実行可能な仕様書を生成。Phase 12は中学生レベル概念説明を含む。
Anchors:
• Clean Code / 適用: SRP / 目的: タスク分解基準
• Continuous Delivery / 適用: フェーズゲート / 目的: 品質パイプライン
• DDD / 適用: ユビキタス言語 / 目的: 用語統一
Trigger:
タスク仕様書作成, タスク分解, ワークフロー設計, Phase実行, IPC Bridge API統一, Preload APIパターン, safeInvoke, safeOn
github-issue-manager
daishiman/AIWorkflowOrchestrator
GitHub Issueを`gh` CLIで管理し、タスク仕様書との双方向連携・ローカル同期・スコアリング選択を実現するスキル。
Anchors:
• task-specification-creator / 適用: メタ情報・Issue構造 / 目的: フォーマット互換性確保
• gh CLI (GitHub CLI) / 適用: Issue操作 / 目的: create/list/edit/close
• Progressive Disclosure / 適用: 必要時のみリソース読み込み / 目的: コンテキスト効率化
Trigger:
GitHub Issue管理, Issue作成, Issue選択, 最適タスク選定, タスク仕様書→Issue化
Use when managing GitHub issues, creating issues from task specs, or selecting optimal next task.
skill-creator
daishiman/AIWorkflowOrchestrator
スキルを作成・更新・プロンプト改善するためのメタスキル。
**最初のアクションは必ず AskUserQuestion**（インタビュー深度確認）。
**collaborative**モードでユーザーと対話しながら共創し、
抽象的なアイデアから具体的な実装まで柔軟に対応する。
**orchestrate**モードでタスクの実行エンジン（Claude Code / Codex / 連携）を選択。
Anchors:
• Continuous Delivery (Jez Humble) / 適用: 自動化パイプライン / 目的: 決定論的実行
• The Lean Startup (Eric Ries) / 適用: Build-Measure-Learn / 目的: 反復改善
• Domain-Driven Design (Eric Evans) / 適用: 戦略的設計・ユビキタス言語・Bounded Context / 目的: ドメイン構造の明確化
• Clean Architecture (Robert C. Martin) / 適用: 依存関係ルール・層分離設計 / 目的: 変更に強い高精度スキル
• Design Thinking (IDEO) / 適用: ユーザー中心設計 / 目的: 共感と共創
Trigger:
新規スキルの作成、既存スキルの更新、プロンプト改善を行う場合に使用。
スキル作成, スキル更新, プロンプト改善, skill creation, skill update, improve prompt,
Codexに任せて, assign codex, Codexで実行, GPTに依頼, 実行モード選択, どのAIを使う,
IPC Bridge統一, API統一パターン, safeInvoke/safeOn, Preload API標準化,
IPC handler registration, Preload API integration, contextBridge, Electron IPC pattern,
extractPurposeWithLlm, ILLMClient, AnthropicProvider, normalizePurposeResponse,
LLM purpose extraction, LLM DI pattern, extract-purpose agent
