KS
Killer-Skills

skeleton-generate — how to use skeleton-generate how to use skeleton-generate, skeleton-generate setup guide, skeleton-generate alternative, skeleton-generate vs other frameworks, what is skeleton-generate, skeleton-generate install, domain-specific agent generation, AI agent template framework

v1.0.0
GitHub

About this Skill

Essential for Agent Development Platforms needing structured domain-specific template generation. skeleton-generate is an agent template framework for domain-specific agent generation, producing output directories with CLAUDE.md, .cursor/skills/, and .codex/

Features

Generates output directories with CLAUDE.md, .cursor/skills/, and .codex/
Supports preflight checks using generate_checklist.md
Requires draft_requirements.md for domain name, agent display name, and description
Uses directory patterns such as Business, Coding, Data, DevOps, and Minimal
Checks for framework_research.md and user approval before generation

# Core Topics

matsuni-kk matsuni-kk
[9]
[7]
Updated: 1/24/2026

Quality Score

Top 5%
60
Excellent
Based on code quality & docs
Installation
SYS Universal Install (Auto-Detect)
Cursor IDE Windsurf IDE VS Code IDE
> npx killer-skills add matsuni-kk/agent_template_public/skeleton-generate

Agent Capability Analysis

The skeleton-generate MCP Server by matsuni-kk is an open-source Categories.community integration for Claude and other AI agents, enabling seamless task automation and capability expansion. Optimized for how to use skeleton-generate, skeleton-generate setup guide, skeleton-generate alternative.

Ideal Agent Persona

Essential for Agent Development Platforms needing structured domain-specific template generation.

Core Value

Generates complete agent skeleton directories including CLAUDE.md, .cursor/skills/, and .codex/ folders with framework-specific patterns. Requires preflight validation through generate_checklist.md and user-approved draft_requirements.md before execution.

Capabilities Granted for skeleton-generate MCP Server

Generating Business/Coding/Data/DevOps/Minimal agent directory patterns
Validating framework requirements through framework_research.md
Creating structured output/{domain}_agent/ directory structures

! Prerequisites & Limits

  • Requires user approval of draft_requirements.md before generation
  • Depends on framework_research_done=true flag
  • Needs preflight checklist completion
Project
SKILL.md
5.3 KB
.cursorrules
1.2 KB
package.json
240 B
Ready
UTF-8

# Tags

[No tags]
SKILL.md
Readonly

Skeleton Generate Workflow

Skills版エージェント骨格生成ワークフロー。主成果物はoutput/{domain}_agent/ディレクトリ一式(CLAUDE.md, .cursor/skills/, .codex/含む)。

Instructions

1. Preflight(事前確認)

  • ./assets/generate_checklist.md を先に読み、必須項目を確認する。
  • draft_requirements.md を参照し、以下を確認する:
    • ドメイン名(スネークケース)
    • エージェント表示名
    • 説明文(1-2文)
    • 準拠フレームワーク
    • ディレクトリパターン(Business/Coding/Data/DevOps/Minimal)
  • framework_research.md が存在し、framework_research_done=true が記録されているか確認する。
  • 要件定義へのユーザー承認が得られているか確認する。未承認なら生成しない。
  • output/配下に同名エージェントが存在しないか確認する。

2. ディレクトリパターン選択

  • ./assets/directory_patterns.md を参照し、用途に応じたパターンを選択する:
    • Business: Flow/Stock/Archived(ビジネス/ドキュメント管理)
    • Coding: src/tests/docs(ソフトウェア開発)
    • Data: data/notebooks/src/models(データ分析/ML)
    • DevOps: infra/scripts/configs(インフラ/運用)
    • Minimal: src/scripts(最小構成)
  • ユーザーに確認し、パターンを確定する。

3. ディレクトリ構造生成

  • 選択したパターンに応じてディレクトリを作成する。
  • 共通構造(全パターン必須):
    bash
    1mkdir -p output/{domain}_agent/.claude/{skills,agents,commands} 2mkdir -p output/{domain}_agent/.codex/{skills,agents,prompts} 3mkdir -p output/{domain}_agent/.cursor/rules 4mkdir -p output/{domain}_agent/.github/{skills,prompts} 5mkdir -p output/{domain}_agent/.gemini 6mkdir -p output/{domain}_agent/.kiro/steering 7mkdir -p output/{domain}_agent/scripts
  • パターン別構造を追加(例: Business):
    bash
    1mkdir -p output/{domain}_agent/Flow 2mkdir -p output/{domain}_agent/Stock/programs/core/{documents,images} 3mkdir -p output/{domain}_agent/Archived
  • 空ディレクトリに .gitkeep を配置する。

4. マスターファイル生成

  • ./assets/claude_md_template.md を使用して以下を生成する(テンプレートにはWF自動継続/テンプレートファースト/Next Action triggers参照ルールを含める):
    1. CLAUDE.md - プレースホルダを置換して生成
    2. AGENTS.md - CLAUDE.mdと同内容
    3. .github/copilot-instructions.md - CLAUDE.mdと同内容
    4. .gemini/GEMINI.md - CLAUDE.mdと同内容
    5. .kiro/steering/KIRO.md - CLAUDE.mdと同内容
  • ./assets/readme_template.md を使用して README.md を生成する。
  • 元資料にない項目は省略せず「未記載」と明記する。

5. スクリプト・共通Skillsコピー

  • ./assets/common_skills_template.md に従い、以下をコピーする:
    bash
    1# スクリプト 2cp scripts/validate_skills.py output/{domain}_agent/scripts/ 3cp scripts/update_agent_master.py output/{domain}_agent/scripts/ 4 5# 共通Skills(必須) 6cp -r .cursor/skills/skill-maintenance output/{domain}_agent/.cursor/skills/ 7cp -r .cursor/skills/subagent-maintenance output/{domain}_agent/.cursor/skills/ 8 9# 共通サブエージェント(推奨) 10cp .claude/agents/skill-builder.md output/{domain}_agent/.claude/agents/ 11cp .claude/agents/skill-validator.md output/{domain}_agent/.claude/agents/ 12cp .claude/agents/qa-skill-qc.md output/{domain}_agent/.claude/agents/ 13cp .codex/agents/qa-skill-qc.md output/{domain}_agent/.codex/agents/ 14cp .claude/agents/qa-skeleton-generate.md output/{domain}_agent/.claude/agents/

6. 初期Skills準備

  • domain-skills-generate へ進む準備をする。
  • ドメイン固有のSkillsは次工程で作成。

7. QC(必須)

  • recommended_subagents のQC Subagent(qa-skill-qc)に評価を委譲する。
  • Subagentは ./evaluation/skeleton_criteria.md をReadし、QCを実施する。
  • 指摘を最小差分で反映する(最大3回)。
  • 指摘に対し「修正した/しない」と理由を成果物に残す。

8. バックログ反映

  • 次アクション(Skills作成、バリデーション)をタスクリストへ追記する。
  • 生成完了を記録する。

subagent_policy:

  • 品質ループ(QC/チェック/フィードバック)は必ずサブエージェントへ委譲する
  • サブエージェントの指摘を反映し、反映結果(修正有無/理由)を成果物に残す

recommended_subagents:

  • qa-skill-qc: ディレクトリ構造、CLAUDE.md、マルチプラットフォームファイル、スクリプト配置を検査

Resources

  • assets: ./assets/generate_checklist.md
  • assets: ./assets/directory_patterns.md
  • assets: ./assets/common_skills_template.md
  • assets: ./assets/claude_md_template.md
  • assets: ./assets/skills_structure_template.md
  • assets: ./assets/readme_template.md
  • evaluation: ./evaluation/skeleton_criteria.md
  • scripts: scripts/validate_skills.py
  • scripts: scripts/update_agent_master.py
  • triggers: ./triggers/next_action_triggers.md

Next Action

  • triggers: ./triggers/next_action_triggers.md

起動条件に従い、条件を満たすSkillを自動実行する。

Related Skills

Looking for an alternative to skeleton-generate or building a Categories.community AI Agent? Explore these related open-source MCP Servers.

View All

widget-generator

Logo of f
f

widget-generator is an open-source AI agent skill for creating widget plugins that are injected into prompt feeds on prompts.chat. It supports two rendering modes: standard prompt widgets using default PromptCard styling and custom render widgets built as full React components.

149.6k
0
Design

chat-sdk

Logo of lobehub
lobehub

chat-sdk is a unified TypeScript SDK for building chat bots across multiple platforms, providing a single interface for deploying bot logic.

73.0k
0
Communication

zustand

Logo of lobehub
lobehub

The ultimate space for work and life — to find, build, and collaborate with agent teammates that grow with you. We are taking agent harness to the next level — enabling multi-agent collaboration, effortless agent team design, and introducing agents as the unit of work interaction.

72.8k
0
Communication

data-fetching

Logo of lobehub
lobehub

The ultimate space for work and life — to find, build, and collaborate with agent teammates that grow with you. We are taking agent harness to the next level — enabling multi-agent collaboration, effortless agent team design, and introducing agents as the unit of work interaction.

72.8k
0
Communication