gza-plan-improve

レビュー · 65
Registry に収録

Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an implementation-ready plan

Verified installs0
スター11
バージョン1.0.0
品質57/100 · 有望
信頼65/100 · サンドボックス限定
監査76/100 · 要レビュー

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.

カテゴリを見る

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 mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve

メンテナンス

新しい

最終プッシュから 2 日

リスク

要レビュー

Low GitHub adoption signal

GitHub 品質

11

57/100 品質 · 73/100 信頼

対象タグ

リサーチリサーチ Agent自動化agent-skill

レビュー注記

Low GitHub adoption signal · Quality score needs review

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
57

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
65

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
76

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。

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

スター

GitHub スター 11

リポジトリ活動

スター 11、フォーク 1

メンテナンス

最終プッシュから 2 日

ライセンス

MIT

インストール

npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve

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 またはコマンド実行

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

  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 11 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata

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。

JSON を開く

適したタスク

  • Browser automation ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Navigate pages

適した Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

インストール判断

コマンド
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
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
65/100
監査
76/100
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 mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve

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
  • 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
  • Quality score needs review

Agent セーフティ v2

48/100 · 自動インストールを避ける

実験的レビュー

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

API で解決

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。

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。

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
  • Low GitHub adoption signal

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。

skill install

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 mhawthorne-gza-plan-improve

Agent 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。

テキストプランを開く

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 gza-plan-improve in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-improve%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install
Install command: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
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。

Install API を開く

Agent プロンプト

Use gza-plan-improve for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install, then install with: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve

Registry 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 を開く

Agent 適合

58/100

Browser automation

プラットフォーム

Claude Code

監査レポート

要レビュー · 76/100

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。

監査レポートを見る評価レポートを見る

Agent 判断パネル

Fallback candidate for Browser automation

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。

58
準備状況
プロトタイプ
段階

スタック内の役割

代替候補

主な適合

Browser automation

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

  • Browser automation 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 57/100
  • OpenAgentSkill エンゲージメント 4 件

先にレビュー

  • Low GitHub adoption signal

実装パス

  1. 1サンドボックスの Agent にインストールし、Browser automation タスクを一度最初から最後まで実行します。
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 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。

65
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub 採用度

修正

GitHub スター 11

スター/フォーク活動

修正

スター 11、フォーク 1; 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 2 日

ライセンスの明確さ

合格

MIT

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

  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 11 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • 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。

57
GitHub スター
11
鮮度
2 日前
インストール準備完了
はい
ライセンス
MIT
インストール前にレビュー: Low GitHub adoption signal

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

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。

すべて比較

概要

--- name: gza-plan-improve description: Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an implementation-ready plan allowed-tools: Read, Bash(uv run gza show:*), Bash(uv run gza log:*), AskUserQuestion version: 1.0.0 public: true ---

# Gza Plan Improve

Refine a draft plan through a deliberate question loop. Use this when the user has a rough plan, an incomplete completed plan task, or a draft that needs sharper scope, acceptance criteria, sequencing, risks, and test strategy before implementation begins.

## Inputs

Accept one of these inputs:

- Preferred: a full prefixed plan task ID (for example, `gza-1234`) - Also supported: pasted draft plan text - Optional: extra constraints, related task IDs, or notes about what feels weak

If the user provides neither a full prefixed plan task ID nor draft plan text, ask for the current draft or plan task first.

Use the full prefixed task ID for all `gza` commands.

## Goal

Produce an improved plan, not just a score.

The skill should: - identify the highest-leverage gaps in the current draft - ask concise questions to close those gaps - confirm assumptions explicitly instead of guessing - rewrite the plan into a cleaner, more implementation-ready shape - call out any remaining blockers or open questions

This is different from `/gza-plan-review`: - `/gza-plan-review` decides `Go` / `No-go` - `/gza-plan-improve` actively helps the user strengthen the plan first

## Process

### Step 1: Gather the current plan and context

If the input is a full prefixed plan task ID, inspect it with:

```bash uv run gza show <TASK_ID> uv run gza log <TASK_ID> ```

Use that output to extract: - task type and status - original prompt - current plan/report content - nearby context from logs that explains uncertainty, blockers, or assumptions

If the task is not found or is not a `plan` task, stop and explain the mismatch.

If the input is draft text instead of a task ID, use the provided draft as the working plan.

### Step 2: Diagnose the weakest parts first

Evaluate the draft against these plan dimensions:

1. Problem framing - Is the user problem or objective specific? - Does the draft explain why the work matters?

2. Scope and boundaries - What is explicitly in scope? - What is explicitly out of scope? - Which files, modules, systems, or surfaces are likely affected?

3. Acceptance criteria - What observable outcomes define success? - Are edge cases and failure modes named? - Would an implementer know when the work is done?

4. Risks and unknowns - What could cause rework, delay, or the wrong design choice? - Which unknowns need decisions, investigation, or validation?

5. Dependencies and sequencing - Are prerequisites, approvals, related tasks, or external systems identified? - Is the execution order clear enough to avoid backtracking?

6. Test strategy - Which tests or verification modes are required? - Which regressions must be guarded against?

Rank the gaps and focus on the smallest set of questions that will most improve the plan.

### Step 3: Run a targeted question loop

Use AskUserQuestion to ask concise, high-value follow-up questions.

Rules for the question loop: - Ask only what materially improves the plan - Prefer 1 to 4 questions per round - Ask about the biggest uncertainty first - Confirm assumptions explicitly when the draft implies something but does not state it - Stop asking once the remaining gaps are minor or clearly flagged as open questions

Good question themes: - exact success criteria - scope boundaries and non-goals - risky edge cases - sequencing and dependency order - test expectations - operator-facing docs/help/config impact when relevant

### Step 4: Rewrite the plan

Produce a revised plan with clear headings and direct language. Prefer a structure like:

```text Plan: <short title>

Objective - <what problem is being solved>

Scope - In scope: <items> - Out of scope: <items>

Assumptions / Inputs - <assumptions confirmed with user>

Acceptance Criteria 1. <testable success condition> 2. <testable success condition>

Implementation Outline 1. <step> 2. <step> 3. <step>

Risks / Unknowns - <risk + mitigation or follow-up>

Dependencies - <task/system/approval + status>

Test Strategy - <unit/integration/e2e/manual verification as relevant>

Open Questions - <only unresolved items that genuinely remain> ```

Do not preserve vague wording from the original draft if it can be made concrete.

### Step 5: Close with readiness and next action

After presenting the improved plan, summarize:

- what materially changed - any blockers or unresolved questions that still matter - whether the plan now looks ready for `/gza-plan-review` or direct implementation follow-up

If the plan came from a task and is now strong enough, recommend:

```bash uv run gza show <TASK_ID> uv run gza log <TASK_ID> ```

and then `/gza-plan-review` for a final quality gate if needed.

If the plan is still too ambiguous after refinement, say so plainly and list the missing decisions.

## Important notes

- Keep the interaction collaborative and specific; avoid broad brainstorming unless the user asks for it. - Prefer rewriting the plan over merely criticizing it. - Do not invent technical constraints, dependencies, or acceptance criteria that were not supported by the draft or user answers. - If the user is really trying to create a new gza task rather than improve a plan draft, prefer `/gza-task-draft`. - If the user wants a final `Go` / `No-go` decision on a completed plan task, prefer `/gza-plan-review`.

技術詳細

バージョン
1.0.0
ライセンス
MIT
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

58
準備完了
プロトタイプ
段階

最近のリポジトリ活動

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

76
要レビュー
セキュリティ
82/100
メンテナンス
100/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

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。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
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。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

gza-plan-improve 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。

キュレーターノート
gza-plan-improve: Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an im...

11 stars

https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve?ref=x
X 下書きを開く
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for gza-plan-improve:
https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve?ref=x

Install: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
返信の下書きを開く

掲載元

Registry により登録

申請可能

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
mhawthorne
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 mhawthorne 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。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-plan-improve?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-plan-improve?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-plan-improve?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-plan-improve?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)

作者

M

mhawthorne

@mhawthorne

プラットフォーム適合

健全性シグナル

GitHub スター
11
品質スコア
31/100
最終 GitHub プッシュ
2026年8月21日
フレームワークのヒント
不明
OpenAgentSkill 閲覧数
4
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

65
  • GitHub 採用度GitHub スター 11修正
  • スター/フォーク活動スター 11、フォーク 1; 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最終プッシュから 2 日合格
  • ライセンスの明確さMIT合格
  • 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コマンド実行範囲情報