uno-reverse
Radical simplification, red-teaming, and Occam's Razor devil's advocate for software architecture, PRDs, agent workflows, and technical designs. Challenges feature creep, speculative abstractions, and bloated specifications by proposing minimum viable primitives that deliver 90%
供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
リサーチ Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add danicat/skills --skill uno-reverse
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
要レビュー
Dependency or permission surface needs review
GitHub 品質
16
59/100 品質 · 63/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
スター
GitHub スター 16
リポジトリ活動
スター 16、フォーク 3
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
Apache-2.0
インストール
npx skills add danicat/skills --skill uno-reverse
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
secrets or environment access, shell or command execution
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
Usable metadata, review docs
リスク概要
本番前にレビュー
- SKILL.md does not explicitly state limitations or scenarios where the skill should not be applied, which could lead to misuse.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- 検索ソース
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add danicat/skills --skill uno-reverse
- ポリシー
- ブロック
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 55/100
- 監査
- 71/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- SKILL.md does not explicitly state limitations or scenarios where the skill should not be applied, which could lead to misuse.
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
Agent セーフティ v2
27/100 · 自動インストールを避ける
This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.
Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
高
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install danicat-uno-reverseAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20uno-reverse%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20uno-reverse%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/danicat-uno-reverse/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use uno-reverse in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20uno-reverse%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/danicat-uno-reverse/install
Install command: npx skills add danicat/skills --skill uno-reverse
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/danicat-uno-reverse/install
LLM テキスト形式
/api/skills/danicat-uno-reverse/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=uno-reverse&limit=3
Agent プロンプト
Use uno-reverse for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/danicat-uno-reverse/install, then install with: npx skills add danicat/skills --skill uno-reverseRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Research agents
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
リサーチ Agent
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 59/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 1 件
先にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- SKILL.md does not explicitly state limitations or scenarios where the skill should not be applied, which could lead to misuse.
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、リサーチ Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
GitHub 採用度
修正GitHub スター 16
スター/フォーク活動
修正スター 16、フォーク 3; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格Apache-2.0
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- SKILL.md does not explicitly state limitations or scenarios where the skill should not be applied, which could lead to misuse.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- GitHub adoption: 16 GitHub stars
- Stars/forks activity: 16 stars, 3 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Publish consistently
Content automation
I need my agent to turn research and product updates into useful content drafts.
Work with data stores
Database and SQL
I need my agent to inspect database schemas, write SQL, and explain query results.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
概要
--- name: uno-reverse description: > Radical simplification, red-teaming, and Occam's Razor devil's advocate for software architecture, PRDs, agent workflows, and technical designs. Challenges feature creep, speculative abstractions, and bloated specifications by proposing minimum viable primitives that deliver 90% of value with 10% of moving parts. Activate when reviewing complex technical proposals, pruning bloated architectures, red-teaming design docs, eliminating speculative features, or seeking the simplest possible path to production. license: Apache-2.0 metadata: category: agents tags: "simplification, red-team, architecture, occams-razor, minimalism, review, refactoring" author: Daniela Petruzalek (daniela@danicat.dev) version: "0.1.0" catalog: https://skills.danicat.dev ---
# Uno-Reverse: Radical Simplification & Red-Teaming
> *"Perfection is achieved, not when there is nothing more to add, but when there is nothing left to take away."* — Antoine de Saint-Exupéry
The `uno-reverse` skill provides a rigorous **contrarian simplification and red-teaming framework**. While standard engineering processes naturally drift toward feature accretion, defensive layering, and speculative generalization, `uno-reverse` forces the opposite trajectory: **aggressive subtraction, primitive collapsing, and minimum viable execution**.
---
## 🎯 The 4 Inversion Principles
``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ THE UNO-REVERSE RAZOR │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. Subtraction Before Addition: "Can we delete our way out?" │ │ 2. Primitive Collapsing: "Can 1 composable primitive do 5 jobs?"│ │ 3. Zero-Speculation (YAGNI): "Are we solving an imagined problem?"│ │ 4. Failure-Surface Inversion: "How will this complexity break?" │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ```
1. **Subtraction Before Addition**: Before designing a new subsystem, caching layer, or protocol, ask: *What existing assumption or artificial constraint can be deleted to make this entire feature unnecessary?* 2. **Primitive Collapsing**: Engineers frequently add flags, endpoints, and micro-abstractions for every sub-case. Identify the single underlying mathematical or conceptual primitive that subsumes all sub-cases without bespoke code. 3. **Zero-Speculation (Strict YAGNI)**: Reject all "future-proofing", pluggable abstraction layers for single implementations, and configurable policies where a single sensible constant or deterministic convention works. 4. **Failure-Surface Inversion**: Evaluate a system by its total attack, bug, and maintenance surface: $$\text{Reliability} \propto \frac{1}{\text{Moving Parts}^2}$$ Every added cache, lock, daemon, state file, and flag represents a new failure mode and cognitive tax.
---
## 🚩 Speculative Language Red-Flag Filter (PRDs & Specs)
When auditing technical proposals or PRDs, immediately flag these weasel phrases:
| Speculative Phrase ❌ | Underlying Reality | Uno-Reverse Action ✅ | | :--- | :--- | :--- | | *"Future-proof design"* | Unused code and speculative abstractions today | Delete the abstraction; write the concrete implementation. | | *"Pluggable provider model"* | Only 1 provider exists | Hardcode the single provider until a 2nd concrete provider is built. | | *"Flexible policy engine"* | Author avoided making a design decision | Pick the single sensible default convention. | | *"Event-driven microservices"* | Synchronous calls disguised as message queues | Use direct in-process function calls. | | *"Highly configurable"* | Shifting architectural choices to end-users | Ship zero flags; make opinionated choices. | | *"Generic abstraction layer"* | Premature DRY before seeing 3 distinct patterns | Duplicate the 5 lines of code; wait for Rule of Three. |
---
## 🔬 Accidental Complexity Code Smells (Codebase Audits)
When reviewing code, actively hunt down and prune these structural anti-patterns:
1. **Single-Implementation Interfaces**: * *Smell*: An interface `FooService` with only one concrete struct `fooServiceImpl`. * *Fix*: Delete the interface. Export the concrete struct directly. Introduce interfaces only when consumers need mocking at architectural boundaries. 2. **Passthrough Wrapper Functions**: * *Smell*: Function `GetUserData(id)` that does nothing except call `db.FetchUser(id)`. * *Fix*: Eliminate the middleman. Call the underlying operation directly. 3. **State Machine Inflation**: * *Smell*: A 7-state lifecycle machine (`PENDING_APPROVAL`, `READY_FOR_QUEUE`, `QUEUED`, ...) with 15 transition validation functions. * *Fix*: Collapse to 2 boolean flags or an active/done state. 4. **Relational Over-Normalization for Small Datasets**: * *Smell*: A 6-table normalized schema with foreign keys and joins for $< 10,000$ total records. * *Fix*: Store as a single flat SQLite table, JSON document, or in-memory map.
---
## 🤖 The Agent & AI Workflow Razor
AI systems are especially prone to multi-agent and prompt bloat. Apply these rules:
| Bloated Agent Pattern ❌ | Collapsed Alternative ✅ | Rationale | | :--- | :--- | :--- | | **5-Agent Swarm for sequential task** | Single agent with 1 clear prompt | Multi-agent handoffs add latency, token cost, and lossy context degradation. | | **Intermediate Summarizer Agents** | Direct downstream consumption | "Telephone game" summarization strips critical nuance. | | **Micro-Tool Sprawl (10 single-action tools)** | 1 Polymorphic Tool with clear args | Decreases tool selection entropy and LLM routing hallucinations. | | **Autonomous Loop without Guardrails** | Deterministic script + LLM leaf node | Use code for control flow and LLMs only for fuzzy transformation. |
---
## 🔍 The 4-Step Uno-Reverse Audit Workflow
When invoked on a design document, PRD, or proposed codebase change, execute this 4-step inversion protocol:
```mermaid flowchart TD A[Incoming Proposal / Complex Spec] --> B[Step 1: The Subtraction Test] B --> C[Step 2: Primitive Collapsing & Flag Pruning] C --> D[Step 3: The Cache & State Invalidation Probe] D --> E[Step 4: The 10% Minimum Viable Proposal] E --> F[Output: Simplification Scorecard & Minimalist Spec] ```
### Step 1: The Subtraction Test (The 3 Deadly Questions) Apply these questions to every component in the proposal: 1. **The Ghost Problem Test**: If we do *nothing* and ship zero lines of code, what *actually* breaks in production today? 2. **The 90/10 Rule**: What 10% of this proposal delivers 90% of the actual user value? Can we discard the remaining 90% of the spec? 3. **The Accidental Complexity Probe**: Is this feature solving a real user problem, or is it solving a problem introduced by an earlier bad abstraction?
### Step 2: Primitive Collapsing & Surface Pruning Collapse multiple flags, commands, or data structures into single composable primitives:
| Bloated Pattern (Before ❌) | Collapsed Primitive (After ✅) | Rationale | | :--- | :--- | :--- | | `--page`, `--section`, `--index`, `--toc`, `#slug` | Positional URI path `doc[#section]` | Unified resource addressability replaces 5 separate flags. | | Separate `read`, `load`, `refs`, `peek` commands | Single polymorphic `load <target>` | Reduces agent decision entropy and CLI verb sprawl. | | Configuration file + 12 env vars + CLI flags | Deterministic convention over configuration | Eliminates configuration drift and precedence bugs. | | In-memory LRU cache + Disk cache + Remote sync | Fast on-the-fly streaming | Raw operations in RAM (< 1 ms) make caching slower than compute. |
### Step 3: The Cache & State Invalidation Probe Whenever a proposal introduces caching, local state files, or background workers: - **Calculate the Cache Paradox**: Measure the cost of on-the-fly computation vs. cache serialization, disk I/O, hash verification, and invalidation race conditions. - **Enforce Ephemeral Execution**: If in-memory computation takes $< 1\text{ ms}$, **strictly forbid persistent caching layers**.
### Step 4: The 10% Minimum Viable Proposal (MVP) Draft an alternative "Uno-Reverse Specification" that: - Achieves the core objective in $\le 20\%$ of the proposed lines of code. - Uses zero external dependencies or heavy frameworks. - Requires zero background daemons, zero state migrations, and zero cache management.
---
## 🛡️ Chesterton’s Fence: When NOT to Simplify
Radical simplification is **not** reckless deletion. Before eliminating a mechanism, identify whether it represents **Essential** or **Accidental** complexity:
``` ┌───────────────────────────────────────┬───────────────────────────────────────┐ │ NEVER PRUNE (Essential Safety) │ ALWAYS PRUNE (Accidental Bloat) │ ├───────────────────────────────────────┼───────────────────────────────────────┤ │ • Concurrency locks & race guards │ • Unbenchmarked caching layers │ │ • Authentication & permission checks │ • Generic abstract factories │ │ • Input validation & sanitization │ • Pluggable drivers for 1 provider │ │ • Idempotency tokens & rollbacks │ • Config flags for internal decisions │ │ • Explicit error handling boundaries │ • Micro-agent coordination swarms │ └───────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────┘ ```
> **The Chesterton Gate**: *If you cannot explain why a defensive check or data field was originally added, you are forbidden from deleting it until you understand its failure mode.*
---
## 📋 The Simplification Audit Scorecard
Deliver all audit results in this standardized, high-signal markdown format:
```markdown # 🔄 Uno-Reverse Simplification Audit: [Topic / Proposal]
## 1. Executive Inversion Summary - **Proposed Complexity**: [Summary of moving parts, services, and flags in original design] - **Recommended Verdict**: [Prune / Collapse / Re-architect] - **Potential Code Reduction**: ~X% (from ~Y LOC to ~Z LOC)
## 2. The Cut List (Items to Eliminate Immediately) | Proposed Feature / Component | Reason for Elimination | What Happens Without It | | :--- | :--- | :--- | | [Feature A] | Speculative generalization | Nothing; solve with a single constant | | [Feature B] | Cache paradox (I/O > Compute) | Scan on the fly in < 0.1 ms |
## 3. Collapsed Primitives - **Instead of**: [List of disparate flags / commands] - **Use**: [Single elegant primitive]
## 4. The Minimalist Reference Design [Concrete, ultra-compact specification / code snippet implementing the 10% MVP]
## 5. Chesterton Boundary Assessment - **Essential Complexity Retained**: [Security, safety, or concurrency checks kept intact] - **Risk & Trade-off Assessment**: [Edge cases intentionally omitted and why the trade-off is sound] ```
---
## 🚫 Common Engineering Traps to Call Out
1. **"What if the user wants X?" (Speculative Customization)**: - *Uno-Reverse Response*: "Wait until 3 distinct users actively request it in production before writing code for it." 2. **"We might support other backends later" (Premature Extensibility)**: - *Uno-Reverse Response*: "Implement the concrete backend directly. Refactoring clean concrete code is 10x faster than maintaining unused abstractions." 3. **"Let's add a cache for performance" (Unbenchmarked Caching)**: - *Uno-Reverse Response*: "Benchmark the raw in-memory operation first. If it takes $< 5\text{ ms}$, a cache is tech debt, not an optimization." 4. **"Let's add a configuration flag" (Passing Design Decisions to Users)**: - *Uno-Reverse Response*: "Make the right design decision in the code. Every configuration flag is an abdication of architectural responsibility." 5. **"Let's spawn an agent swarm for this" (Multi-Agent Vanity)**: - *Uno-Reverse Response*: "If the steps are sequential, write a 15-line deterministic script. Keep agents for non-deterministic reasoning."
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- Apache-2.0
- 最終更新
- 2026年8月24日
- 公開日
- 2026年8月24日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
uno-reverse 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
A practical pick for design or creative work: uno-reverse: Radical simplification, red-teaming, and Occam's Razor devil's advocate for software architecture, PRDs, agent workflows, a... 16 stars https://www.openagentskill.com/skills/danicat-uno-reverse?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for uno-reverse: https://www.openagentskill.com/skills/danicat-uno-reverse?ref=x Install: npx skills add danicat/skills --skill uno-reverse
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- danicat
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は danicat に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-uno-reverse)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-uno-reverse)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-uno-reverse/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/danicat-uno-reverse)作者
danicat
@danicat
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 16
- 品質スコア
- 32/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月23日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 1
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
Do not auto-install
- GitHub 採用度GitHub スター 16修正
- スター/フォーク活動スター 16、フォーク 3; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません修正
- 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さApache-2.0合格
- README/SKILL.md の完全性公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です情報
- 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, credential or environment access確認
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