Agent skill · product strategy · affaan-m
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。
Why this skill is useful
Introduces a structured engineering workflow for AI agents that includes task decomposition and evaluation metrics not commonly found in standard practices.
What it needs
About 1k tokens when loaded. Last updated 2026-08-06. 238,342 stars on the source repository.
What this skill does
エージェニックエンジニアリング AI エージェントがほとんどの実装作業を行い、人間が品質とリスクのコントロールを強制するエンジニアリングワークフローにこのスキルを使用します。 動作原則 1. 実行前に完了基準を定義する。 2. 作業をエージェントサイズの単位に分解する。 3. タスクの複雑さによってモデルティアをルーティングする。 4. 評価とリグレッションチェックで測定する。 評価ファーストループ 1. 能力評価とリグレッション評価を定義する。 2. ベースラインを実行し、障害シグネチャをキャプチャする。 3. 実装を実行する。 4. 評価を再実行し、デルタを比較する。 タスク分解 15 分単位ルールを適用する： 各単位は独立して検証可能であるべき 各単位は単一の主要なリスクを持つべき 各単位は明確な完了条件を持つべき モデルルーティング Haiku: 分類、ボイラープレート変換、狭い編集 Sonnet: 実装とリファクタリング Opus: アーキテクチャ、根本原因分析、マルチファイル不変条件 セッション戦略 密接に結合した単位にはセッションを継続する。 主要なフェーズ移行後は新しいセッションを開始する。 アクティブなデバッグ中ではなく、マイルストーン完了後にコンパクト化する。 AI 生成コードのレビューフォーカス 優先する： 不変条件とエッジケース エラー境界 セキュリティと認証の前提 隠れた結合とロールアウトリスク 自動フォーマット/lint がスタイルを既に強制している場合、スタイルのみの不一致にレビューサイクルを無駄にしない。 コスト規律 タスクごとに追跡する： モデル トークン推定値 リトライ数 ウォールクロック時間 成功/失敗 低いティアが明確な推論のギャップで失敗した場合のみ、モデルティアをエスカレーションする。
How to use it
Reference it in AdaL, Claude Code, Cursor or any coding agent — nothing to install:
@skills affaan-m/agentic-engineering--fcebed