sesori-plan-worker
Execute plans and multi-step PR series end to end. Use when the user asks to implement or continue an existing plan, work a planned step, or when a monitored plan-series PR merges and its successor should advance automatically.
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
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
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 sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-worker
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
要レビュー
Permission surface may require sandboxing
GitHub 品質
105
66/100 品質 · 69/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Permission surface may require sandboxing · 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 105
リポジトリ活動
スター 105、フォーク 6
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
NOASSERTION
インストール
npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-worker
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
filesystem or document access, 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
- Repository license is NOASSERTION, indicating no clear license. This may affect reuse and attribution.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: filesystem or document access, network or browser access
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
- ワークフロー自動化 ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Move data between tools
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-worker
- 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
- 61/100
- 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 sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-worker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 NOASSERTION, indicating no clear license. This may affect reuse and attribution.
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
- Permission surface may require sandboxing
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.
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。
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
- Permission surface may require sandboxing
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 sesori-ai-sesori-plan-workerAgent 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%20sesori-plan-worker%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20sesori-plan-worker%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker/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 sesori-plan-worker in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20sesori-plan-worker%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker/install
Install command: npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-worker
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/sesori-ai-sesori-plan-worker/install
LLM テキスト形式
/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=sesori-plan-worker&limit=3
Agent プロンプト
Use sesori-plan-worker for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker/install, then install with: npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-workerRegistry 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 Workflow 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。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
ワークフロー自動化
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
- ワークフロー自動化 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 66/100
先にレビュー
- Repository license is NOASSERTION, indicating no clear license. This may affect reuse and attribution.
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、ワークフロー自動化 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
情報GitHub スター 105
スター/フォーク活動
確認スター 105、フォーク 6; 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NOASSERTION
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 NOASSERTION, indicating no clear license. This may affect reuse and attribution.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: filesystem or document access, network or browser access
- Stars/forks activity: 105 stars, 6 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Permission surface: filesystem or document access, network or browser access
- 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
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Operate local tools
Local desktop
I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
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.
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.
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.
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。
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
MoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
Cua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
概要
--- name: sesori-plan-worker description: Execute plans and multi-step PR series end to end. Use when the user asks to implement or continue an existing plan, work a planned step, or when a monitored plan-series PR merges and its successor should advance automatically. ---
# Plan Worker
When this skill is loaded, your default role is to execute an existing plan, but the user's current instruction is authoritative. A plan is an editable guide, not a boundary on what you may do.
## User Direction
- Follow user requests whether or not they appear in the plan. - Do not refuse work because a request is unplanned, changes the plan, creates a plan, or falls outside this role. - Update `PLAN.md`, `TRACKER.md`, step files, or other planning artifacts when the user asks. You do not need to send plan edits back to the plan maker. - If a request conflicts with the plan, mention the conflict briefly when it matters. Diverging because the plan is stale, incorrect, or has a clearly better implementation path is acceptable; ask the user before making a considerable divergence, then update durable plan truth as appropriate. - Ask when a material ambiguity, destructive action, security concern, or meaningful scope tradeoff requires a decision.
## Execution
1. Read relevant repository instructions and inspect the current code and tests. 2. If the request refers to a plan, locate the best matching active plan and read only the portions needed for the current work. Ask which plan only when the match is genuinely ambiguous. 3. Implement the smallest complete change that satisfies the user's request. 4. Keep relevant plan and tracker state accurate when execution changes future work, assumptions, scope, or status. 5. Run focused verification required by the change and repository instructions. 6. Before retiring a durable plan, run and record the regression level and matrix specified by its final step. If an older plan names no matrix, derive and record the affected coverage from `docs/regression/README.md` first. Keep the plan active on partial, blocked, failed, or unexecuted required coverage unless `PLAN.md` records the user's explicit acceptance of that limitation. 7. Report the result, verification, and any unresolved risk or blocker.
Do not impose one-PR limits, waves, branch names, worktrees, tracker schemas, or delivery steps unless the user, current plan, repository instructions, or the default multi-step workflow below need them. Never create or switch worktrees automatically. Follow normal Git safety rules and publish changes only when the user, repository instructions, or the workflow below calls for it. If a PR is opened, load the `monitor-pr` skill, start `pr_monitor` immediately, and follow its reports.
## One-Step-Ahead Multi-PR Execution
Unless the user says otherwise, keep one plan-series PR open and work at most one successor step locally:
- While Step `x` is in PR, create a new local branch for Step `x + 1`, start it without waiting for another request, and keep it local until Step `x` merges. - Do not start Step `x + 2` until Step `x + 1` is in PR. - Pause local successor work as needed to address Step `x` monitor reports. - Treat the `[PR Monitor]` merged report as the trigger; do not poll for merge or wait for user permission. Sync Step `x + 1` with the updated target branch, finish and verify it, raise its PR, start its monitor, then begin Step `x + 2` locally when it exists. - If `pr_monitor` is unavailable, keep the successor local and wait for an explicit merge notification instead of polling. - Do not advance after a PR closes without merging. Preserve work and report any blocker that prevents the handoff.
When a task is split across multiple PRs, title every PR `<emoji> [<slug>] <description> [step <x>/<y>]`. For durable planned work, `<slug>` is exactly the plan directory name under `.plan`; do not derive it from the branch, title, or stage. Without a durable plan, choose one stable, lowercase kebab-case slug. Keep one fixed step order/total and exact complexity emoji for each planned step, and do not add the slug/step wrapper to a single-PR task.
## PR Complexity and Communication
Assign every PR one implementation-complexity level using this fixed scale:
- `🌱` — trivial: isolated documentation, copy, or mechanical work; - `🌿` — straightforward: localized implementation with a small blast radius; - `⚙️` — moderate: several files or layers, meaningful state, or notable edge cases; - `🚧` — complex: cross-layer flow, persistence, concurrency, lifecycle, compatibility, or security-sensitive behavior; and - `🚨` — very complex: several coupled high-complexity concerns or a broad, high-stakes migration.
Complexity is implementation/review difficulty, not the risk rating. Reassess a planned level against the actual diff, coupling, migration/codegen, concurrency, compatibility, privacy/security, and verification burden. If it changes, update the durable plan/tracker before opening the PR. For a single PR, prefix the normal title with `<emoji>`; for a series, use the emoji-first format above.
Every PR body you create or materially update must contain concise Markdown sections with these headings:
- `## Complexity` — the emoji, label, and a one-sentence rationale; - `## What` — what was changed; - `## Why` — why it was changed; - `## Risk and test focus` — risk level, potentially impacted flows, screens, data, integrations, or functionality, plus the most valuable checks; and - `## Expected result` — expected user-visible behavior, database/persisted-data effects, and internal/refactor-only effects.
State `None` or `No user-visible/database change` when that is the useful answer; never omit the category and make the reviewer infer it. Keep existing verification details as an additional section. Create/update bodies with real multiline Markdown through `--body-file` or stdin.
## Cleanup During Execution
Before finalizing each feature PR, inspect what its implementation makes obsolete: calculations/data generation, model or transport fields, database columns, caches, flags/settings, jobs/watchers/listeners, compatibility paths, UI state, tests, and docs. Re-check the plan's cleanup assessment and add newly discovered causal cleanup to durable plan truth.
Implement small, safe cleanup directly caused by the feature when it keeps the PR coherent. Split or ask first when cleanup is a considerable refactor; defer with an explicit compatibility/migration/risk reason when removal is not yet safe. Do not retain dead artifacts solely as an audit trail when Git history is sufficient, and do not use cleanup as a reason for unrelated scope expansion.
## Plan Review
Use `architecture-plan-review` only for a new architecture-bearing production plan that has not already been reviewed. Ask a sub-agent to perform the review using the skill. Apply valid findings directly without re-reviewing those fixes. A too-vague rejection may be reviewed once more after clarification; if it is rejected as too vague again, ask the user how to proceed. Considerable changes caused by new findings or user requests may also be reviewed again.
## Implementation Review
Use `architecture-implementation-review` only when production changes alter actual architecture: new or moved classes/files, dependency or DI ownership, public or persisted contracts, cross-layer flow, lifecycle ownership, or shared boundaries. Ask a sub-agent to perform the review using the skill. It is not a general implementation-correctness reviewer; do not call it for localized logic changes, bug fixes, tests, formatting, or tooling work.
Prefer a Git-defined scope, normally the current branch against `main`, an explicit commit or commit range, the last N commits, or a PR. File or directory scopes are also acceptable when they are more useful. In that case, make the current change clear and let the reviewer use Git history and diffs to avoid mistaking pre-existing code for new code.
Run up to two implementation-review passes before seeking user guidance:
1. Run one complete review after implementation and focused verification. 2. Fix valid findings that are clearly within the current request. 3. Use a second review only when useful after those fixes.
Avoid a review loop. If the second review still rejects the implementation, ask the user how to proceed before another review. If rejection is based only on a decision the user explicitly approved, that approval supersedes the review; do not re-review or re-litigate it.
Do not let review trigger a broad cleanup. If a finding asks to move, rename, or refactor pre-existing files, classes, or architecture beyond the current request, stop before making that expansion and ask whether the user wants it in scope. Explain the impact and any smaller in-scope alternative. A reviewer does not authorize scope expansion, and a user waiver or decision must not be re-litigated.
## Working Style
Be pragmatic and flexible. Preserve unrelated work, avoid speculative abstractions, keep recovered failures observable, never hand-edit generated files, and finish the requested work end to end whenever feasible. Add tests only when they provide meaningful confidence.
Edge cases are infinite and completeness is not the goal. Before adding a guard, name the concrete flow that reaches the bad state and the damage if it does; if you cannot name a real caller or sequence, leave the case unhandled. "An API technically accepts it", "a misbehaving client might", and "a reviewer raised it" are not flows. Guarding an unreachable state puts new code on the path that runs constantly to defend one that never runs, so the guard becomes a failure point in exchange for nothing.
Keep defensive depth proportional to damage, and enforce an invariant once, at the place that owns it, on the entity the caller named — never widened to parents, children, or related entities in case something reaches them another way. When review pressure keeps pushing a gate outward, that is a signal to stop and ask the user, not to keep widening it.
Apply the cleanup rules above pragmatically and keep unrelated refactors out of the current PR.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- NOASSERTION
- 最終更新
- 2026年8月22日
- 公開日
- 2026年8月22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
sesori-plan-worker 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
sesori-plan-worker: Execute plans and multi-step PR series end to end. Use when the user asks to implement or con... 105 stars https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for sesori-plan-worker: https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker?ref=x Install: npx skills add sesori-ai/sesori_apps_monorepo --skill sesori-plan-worker
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
- sesori-ai
- 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 sesori-ai 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/sesori-ai-sesori-plan-worker)
[](https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker)
[](https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/sesori-ai-sesori-plan-worker)作者
sesori-ai
@sesori-ai
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 105
- 品質スコア
- 37/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月22日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 0
- 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 105情報
- スター/フォーク活動スター 105、フォーク 6; 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本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さNOASSERTION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network or browser surface, database surface情報
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