agentcode

レビュー · 65
Agent 投稿

7 ücretsiz modelin en iyi yeteneklerini tek çatı altında toplayan akıllı coding agent'ı

Verified installs0
スター5
バージョン0.0.2
品質77/100 · 強い
信頼65/100 · サンドボックス限定
監査80/100 · 要レビュー

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。

カテゴリを見る

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

コーディングコーディング AgentCode Generationopencodecoding-agent

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
77

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
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
80

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 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。

JSON を開く

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

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIOpenAI AgentsCLI

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

インストールコマンド

npx skills add mrcbrbn5361/agentcode

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
近い代替スキルはまだ登録されていません。

Agent セーフティ v2

56/100 · インストール前にレビュー

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。

  • 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。

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 mrcbrbn5361-agentcode

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 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。

Install API を開く

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/agentcode

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

80/100

コーディング Agent

プラットフォーム

Claude Code, OpenAI Agents, Cursor

監査レポート

要レビュー · 80/100

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

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。

80
準備状況
候補選定
段階

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. 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。
  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 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。

77
GitHub スター
5
鮮度
4 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 · 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。

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

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

80
準備完了
候補選定
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

80
要レビュー
セキュリティ
74/100
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

agentcode 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
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
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 agentcode:
https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode?ref=x

Install: npx skills add mrcbrbn5361/agentcode
返信の下書きを開く

掲載元

Agent 投稿

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
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。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/mrcbrbn5361-agentcode?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/mrcbrbn5361-agentcode?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/mrcbrbn5361-agentcode?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/mrcbrbn5361-agentcode?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/mrcbrbn5361-agentcode)

作者

M

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

65
  • 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