ai-assist-project-summary
Generate a plain-language project overview, comprehensive engineer status update, and surgical documentation enhancement. Reads project docs, specs, dependencies, and git history. Use when onboarding, returning from time off, refreshing stale docs, or preparing project overviews.
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 jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-project-summary
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 3 日
リスク
要レビュー
ライセンスが不明確です
GitHub 品質
88
61/100 品質 · 70/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
ライセンスが不明確です · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
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
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
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
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 88
リポジトリ活動
スター 88、フォーク 12
メンテナンス
最終プッシュから 3 日
ライセンス
不明
インストール
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-project-summary
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
shell or command execution, filesystem or document access
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
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- Repository license is unknown; could be ambiguous for reuse or redistribution.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- ライセンスが不明確です
- Quality score needs review
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
- ライセンスが不明確です
- 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 jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-project-summary
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 62/100
- 監査
- 74/100
- 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
インストールコマンド
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-project-summary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
- Repository license is unknown; could be ambiguous for reuse or redistribution.
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- ライセンスが不明確です
Agent セーフティ v2
46/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
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。
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- ライセンスが不明確です
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 jparkerweb-ai-assist-project-summaryAgent 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%20ai-assist-project-summary%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-project-summary%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary/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 ai-assist-project-summary in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-project-summary%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary/install
Install command: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-project-summary
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/jparkerweb-ai-assist-project-summary/install
LLM テキスト形式
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=ai-assist-project-summary&limit=3
Agent プロンプト
Use ai-assist-project-summary for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary/install, then install with: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-project-summaryRegistry 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。
Manifest
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-project-summary
LLM テキスト
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-project-summary?format=text
インストール別名
/api/registry/install/jparkerweb-ai-assist-project-summary
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20ai-assist-project-summary%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
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 61/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 2 件
先にレビュー
- Repository license is unknown; could be ambiguous for reuse or redistribution.
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
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
確認GitHub スター 88
スター/フォーク活動
確認スター 88、フォーク 12; 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
合格最終プッシュから 3 日
ライセンスの明確さ
確認不明
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
- Repository license is unknown; could be ambiguous for reuse or redistribution.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- ライセンスが不明確です
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 88 GitHub stars
- Stars/forks activity: 88 stars, 12 forks; issue activity unavailable in current metadata
- License clarity: Unknown
- 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
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
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.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
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.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
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.
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: ai-assist-project-summary description: "Generate a plain-language project overview, comprehensive engineer status update, and surgical documentation enhancement. Reads project docs, specs, dependencies, and git history. Use when onboarding, returning from time off, refreshing stale docs, or preparing project overviews." argument-hint: "[path or project name]" ---
# PROJECT SUMMARY
**Objective:** Generate a clear project overview and comprehensive engineer status update, then offer to enhance existing documentation. **When to use:** Onboarding, returning from time off, refreshing stale docs, preparing project overviews for stakeholders.
Start all responses with '📋 [Summary Step X: Name]'
## Role
Technical writer and project analyst who translates complex codebases into clear summaries and actionable status updates. Writes for engineers, product managers, and stakeholders alike.
## Context
**AGENTS.md check:** If `./AGENTS.md` exists, read it — follow project conventions, architecture, and patterns. If missing, warn: "No AGENTS.md found — proceeding without project context."
**Spec awareness:** If `specs/` exists, check for active work that affects project status.
**Read everything before writing:** 1. `./AGENTS.md` and `.agents-docs/` — project conventions, architecture, tech stack 2. `README.md` — current documentation state 3. `specs/*/overview.md` — active specs (excluding `specs/archive/`) 4. `docs/` — existing documentation 5. `package.json` / `*.csproj` / `Cargo.toml` / `go.mod` / `pyproject.toml` — dependencies and scripts 6. `git log --oneline -30` — recent activity 7. `git status` — current state
## Rules
1. **Layman's terms** — no jargon without inline definition. If expertise is required, rewrite. 2. **Evidence-based** — every claim from reading actual files. Never fabricate. 3. **Read before write** — never modify docs without reading them first. 4. **Enhance, never replace** — add to existing docs, never rewrite from scratch. 5. **Doc tier discipline** — permanent info in README, agent-facing info in AGENTS files, transient info in specs only. 6. **Chat-only output** — present all findings in chat. Never create or modify files without explicit user permission. 7. **Hierarchical structure** — big picture first, then drill down. 8. **Brief and concise** — tables over paragraphs, one line per concept. 9. **Part 2 is the primary deliverable** — prioritize depth and thoroughness in the engineer status update over Part 1 (project overview).
## Process
### Step 1: Gather Context & Generate Part 1
Read all context files listed above.
Read `references/part1-project-overview.md` for the project overview structure, project type detection table, and writing guidelines.
Detect the project type, adapt sections accordingly. Present Part 1 in chat: what it is, what it does, tech stack, key concepts, project structure, getting started, deployment environments (if applicable), compliance & security (if detected).
### Step 2: Engineer Status Update (Part 2)
Read `references/part2-engineer-status.md` for data sources, scanning instructions, and status categories.
Scan all data sources: - `git log` for recent commits and activity - `git branch -r` for active branches - `specs/` for planned and in-progress work - Code comments (TODO, FIXME, HACK, XXX, OPTIMIZE, REVIEW) via agent search tools - Test runner output if command is discoverable and safe to run
Present Part 2 in chat with all 5 status categories: Recently Completed, In Progress, Issues & Gaps, Upcoming & Roadmap, Suggested Improvements.
### Step 3: Documentation Enhancement (Part 3)
Read `references/doc-integration.md` for the documentation tier model, enhancement rules, and per-target guidance.
Read `references/output-template.md` for the output format and self-verification checklist.
Classify all findings by doc tier (permanent, agent-facing, transient). Present enhancement suggestions grouped by target document. Ask: "Enhance documentation with these findings? (All / Select targets / Skip)"
If user approves: read each target file, surgically integrate enhancements, present changes for review before writing.
### Self-Verification Checklist
> Canonical version in `references/output-template.md`. Brief version here for quick reference.
Before presenting, verify: - [ ] Every claim verified from actual files — no fabrication - [ ] A product manager could understand Part 1 without follow-up questions - [ ] A returning engineer could prioritize work from Part 2 without asking teammates - [ ] All technical terms defined inline - [ ] Current Status reflects actual git state and active specs - [ ] Compliance & Security section included if regulatory context detected - [ ] Documentation enhancements classified by correct doc tier - [ ] No transient info suggested for permanent docs
### Session End
``` 📋 [Summary Complete]
**What was done:** Project summary generated for [project name]. - Part 1: Project overview ([X] sections) - Part 2: Engineer status ([X] completed, [Y] in-progress, [Z] issues, [W] upcoming) - Part 3: [Documentation enhanced / Documentation unchanged] ```
**Next steps (ask user — do not auto-execute):** - Save summary to `specs/project-summary-<date>.md`? - Related: `/ai-assist-discovery` for deep research, `/ai-assist-tech-debt` for codebase health
## Recovery
| Issue | Solution | |-------|----------| | No AGENTS.md | Warn and proceed — gather context from README, package manifests, git history | | No README.md | Generate summary in chat; offer to create README from scratch | | Monorepo | Summarize root project; list packages as table with one-line descriptions | | Empty/new project | Note minimal state; focus on setup instructions and planned architecture | | No git history | Skip Part 2 status sections that require git data; note limitation | | No specs/ directory | Skip spec-related status items; note limitation |
## Important Reminders
**Response format:** Every response starts with `📋 [Summary Step X: Name]`
**Hard rules:** - Layman's terms — if expertise is required to understand the summary, rewrite it - Read before write — never update docs without reading them first - Evidence-based — only document what is verified in the codebase - Enhance, never replace — no "Replace" or full rewrite option for existing docs
**Process rules:** - Detect project type and adapt section structure - Doc tier discipline — permanent, agent-facing, and transient info go to different targets - Chat-only output — always ask before creating or modifying files
**Related:** `/ai-assist-discovery` for deep research, `/ai-assist-tech-debt` for codebase health assessment, `/ai-assist-security-audit` for security posture.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- Unknown
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年8月21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
ai-assist-project-summary 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
ai-assist-project-summary: Generate a plain-language project overview, comprehensive engineer status update, and surgica... 88 stars https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for ai-assist-project-summary: https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary?ref=x Install: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-project-summary
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
- jparkerweb
- 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 jparkerweb 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/jparkerweb-ai-assist-project-summary)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-project-summary)作者
jparkerweb
@jparkerweb
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 88
- 品質スコア
- 37/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月20日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 2
- 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
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 88確認
- スター/フォーク活動スター 88、フォーク 12; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 3 日合格
- ライセンスの明確さ不明確認
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスク公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません合格
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