agentcode
7 ücretsiz modelin en iyi yeteneklerini tek çatı altında toplayan akıllı coding agent'ı
供給アセットの概要
コーディングと開発 Agent
コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。
シナリオ
コーディング Agent
リポジトリを理解し、コードを編集し、プルリクエストをレビューできるコーディング Agent が必要です。
Agent 適合
Claude Code + OpenAI Agents + Cursor
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 mrcbrbn5361/agentcode
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 4 日
リスク
要レビュー
Dependency or permission surface needs review
GitHub 品質
5
77/100 品質 · 73/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Dependency or permission surface needs review · 代码预览不完整,无法全面审查路由逻辑和模型列表,但基于现有信息未发现明显问题。
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
強い本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
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 5
リポジトリ活動
スター 5、フォーク 0
メンテナンス
最終プッシュから 4 日
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add mrcbrbn5361/agentcode
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, network or browser 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
- 代码预览不完整,无法全面审查路由逻辑和模型列表,但基于现有信息未发现明显问题。
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 5 GitHub stars
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
- コーディング Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Inspect source files
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add mrcbrbn5361/agentcode
- 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
- 80/100
- 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
- 代码预览不完整,无法全面审查路由逻辑和模型列表,但基于现有信息未发现明显问题。
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
Agent セーフティ v2
56/100 · インストール前にレビュー
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
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。
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- 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 mrcbrbn5361-agentcodeAgent 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%20agentcode%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20agentcode%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/mrcbrbn5361-agentcode/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 agentcode in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20agentcode%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/mrcbrbn5361-agentcode/install
Install command: npx skills add mrcbrbn5361/agentcode
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/mrcbrbn5361-agentcode/install
LLM テキスト形式
/api/skills/mrcbrbn5361-agentcode/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=agentcode&limit=3
Agent プロンプト
Use agentcode for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/mrcbrbn5361-agentcode/install, then install with: npx skills add mrcbrbn5361/agentcodeRegistry 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/mrcbrbn5361-agentcode
LLM テキスト
/api/registry/manifest/mrcbrbn5361-agentcode?format=text
インストール別名
/api/registry/install/mrcbrbn5361-agentcode
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20agentcode%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
コーディング Agent
プラットフォーム
Claude Code, OpenAI Agents, Cursor
Agent 判断パネル
Companion skill for Coding agents
本番採用前にこのスキルを候補化し、近い代替と比較してください。
スタック内の役割
補助スキル
主な適合
コーディング Agent
信頼ラベル
有力候補
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- コーディング 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 77/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 22 件
先にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- 代码预览不完整,无法全面审查路由逻辑和模型列表,但基于现有信息未发现明显问题。
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、コーディング 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
修正GitHub スター 5
スター/フォーク活動
修正スター 5、フォーク 0; 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 4 日
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- 手動確認済みの掲載
- 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
- 代码预览不完整,无法全面审查路由逻辑和模型列表,但基于现有信息未发现明显问题。
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 5 GitHub stars
- Stars/forks activity: 5 stars, 0 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Dependency/runtime risk: command execution surface, external package install surface
- 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
強い Agent ワークフロー向けの候補
本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Process rich media
Multimodal media
I need my agent to process images, video, or audio and extract useful information.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
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.
概要
--- name: agentcode description: "Smart routing across 7 verified free AI models with system detection and multi-language support for OpenCode." license: MIT version: "0.0.2" author: "AgentCode Contributors" category: "coding-agent" ---
# AgentCode - Smart Multi-Model Coding Agent
## What It Does
AgentCode routes coding tasks to the best free AI model automatically, with system detection and multi-language support.
## Features
### v0.0.2 New Features - **System Model Detection**: Detect AI models available on your system - **Interactive Setup Wizard**: Choose models based on detected capabilities - **Session Management**: Persistent sessions with context preservation - **Multi-Language Support**: 14+ programming languages with templates - **OpenClaw-Inspired Features**: Dynamic model switching and progress tracking
### Core Features - Smart task routing to optimal AI models - 7 verified free models with official sources - MIT licensed, production-ready
## Models
| Model | Provider | Best For | Context | |-------|----------|----------|---------| | MiMo-V2.5 | Xiaomi | Multimodal | 1M | | DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | Speed (126 tok/s) | 1M | | Laguna S 2.1 | NVIDIA | Terminal | 1M | | Ling-3.0-flash | Alibaba | Efficiency | 256K | | North Mini Code | NVIDIA | Local | 256K | | Nemotron 3 Ultra | NVIDIA | Enterprise | 1M |
## Install
```bash mkdir -p ~/.config/opencode/skills/agentcode curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/mrcbrbn5361/agentcode/main/SKILL.md -o ~/.config/opencode/skills/agentcode/SKILL.md ```
## Quick Start
```python from agentcode import route_task, ModelType
# Basic routing model = route_task("Create FastAPI endpoint") print(model) # ModelType.DEEPSEEK
# System detection from detector import detect_system_models models = detect_system_models()
# Interactive setup from wizard import run_setup_wizard preferences = run_setup_wizard() ```
## API
### `route_task(task_description, has_image=False, context_size=0, is_local_only=False) -> ModelType`
Routes a task to the optimal model.
### `get_model_info(model: ModelType) -> Dict`
Gets model information (name, provider, strength).
### `detect_system_models() -> List[DetectedModel]`
Detects AI models available on the user's system.
### `run_setup_wizard() -> UserPreferences`
Runs interactive setup wizard for model selection.
### `get_session_manager() -> SessionManager`
Gets session manager for persistent coding sessions.
### `detect_project_language(project_path) -> ProgrammingLanguage`
Detects primary language of a project.
## System Detection
AgentCode automatically detects:
- **CLI Tools**: OpenAI, Anthropic, Ollama, llama.cpp, vLLM, LM Studio - **IDE Extensions**: VS Code Copilot, Cursor, Windsurf, JetBrains AI - **Cloud APIs**: OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Mistral, Groq - **Local Models**: Ollama models, LM Studio models
## Multi-Language Support
| Language | Expert Model | Linters | Formatters | |----------|--------------|---------|------------| | Python | MiMo-V2.5 | flake8, pylint, mypy | black, autopep8 | | JavaScript | MiMo-V2.5 | eslint, jshint | prettier | | TypeScript | MiMo-V2.5 | tsc, eslint | prettier | | Go | Laguna S 2.1 | golangci-lint | gofmt | | Rust | Laguna S 2.1 | clippy | rustfmt | | Java | Nemotron 3 Ultra | checkstyle, spotbugs | google-java-format | | C# | Nemotron 3 Ultra | dotnet format | dotnet format | | C++ | Laguna S 2.1 | cppcheck, clang-tidy | clang-format | | PHP | Ling-3.0-flash | phpcs, phpstan | php-cs-fixer | | Ruby | Ling-3.0-flash | rubocop | rubocop | | Swift | MiMo-V2.5 | swiftlint | swiftformat | | Kotlin | MiMo-V2.5 | ktlint, detekt | ktlint | | Scala | Nemotron 3 Ultra | scalastyle | scalafmt | | Shell | Laguna S 2.1 | shellcheck | shfmt |
## Routing Rules
1. Image/Audio → MiMo-V2.5 2. Docker/Bash → Laguna S 2.1 3. Speed keywords → DeepSeek V4 Flash 4. Context >256K → Nemotron 3 Ultra 5. Local only → North Mini Code 6. Default → Ling-3.0-flash
## Session Management
```python from sessions import get_session_manager, get_model_switcher
# Create session manager = get_session_manager() session = manager.create_session("mimo", "Create API", "python")
# Switch models switcher = get_model_switcher() switcher.switch_model("deepseek")
# Get statistics stats = manager.get_session_stats() ```
## Configuration
Configuration saved to `~/.agentcode/config.json`:
```json { "version": "0.0.2", "selected_models": { "primary": "mimo", "fallback": ["deepseek", "laguna"], "terminal": "laguna", "multimodal": "mimo", "local": "north" }, "user_preferences": { "priority": "speed", "privacy_mode": false, "auto_fallback": true } } ```
## License
MIT
技術詳細
- バージョン
- 0.0.2
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年7月25日
判断の要約
補助スキル
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
agentcode 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
Before you hand an agent the next repo task, give it a repeatable starting point. agentcode: 7 ücretsiz modelin en iyi yeteneklerini tek çatı altında toplayan akıllı coding agent'ı 5 stars https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for agentcode: https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode?ref=x Install: npx skills add mrcbrbn5361/agentcode
掲載元
Agent 投稿
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
- mrcbrbn5361
- 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 Agent 投稿 掲載は mrcbrbn5361 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/mrcbrbn5361-agentcode)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode)作者
mrcbrbn5361✓
@mrcbrbn5361
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 5
- 品質スコア
- 46/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月18日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 22
- 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 5修正
- スター/フォーク活動スター 5、フォーク 0; 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 4 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command execution surface, external package install surface確認