game-architect
READ this skill when designing or planning any game system architecture — including combat, skills, AI, UI, multiplayer, narrative, or scene systems. Contains paradigm selection guides (DDD / Data-Driven / Prototype), system-specific design references, and mixing strategies. Work
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 Yuki001/game-dev-skills --skill game-architect
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
ライセンスが不明確です
GitHub 品質
57
59/100 品質 · 65/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
ライセンスが不明確です · Permission surface may require sandboxing
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
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
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
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
スター
GitHub スター 57
リポジトリ活動
スター 57、フォーク 9
メンテナンス
最終プッシュから 2 日
ライセンス
不明
インストール
npx skills add Yuki001/game-dev-skills --skill game-architect
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; missing explicit license file may cause legal ambiguity.
- 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 Yuki001/game-dev-skills --skill game-architect
- ポリシー
- ブロック
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 57/100
- 監査
- 72/100
- 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 Yuki001/game-dev-skills --skill game-architect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; missing explicit license file may cause legal ambiguity.
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- ライセンスが不明確です
Agent セーフティ v2
28/100 · 自動インストールを避ける
This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.
Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.
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
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- 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 yuki001-game-architectAgent 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%20game-architect%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20game-architect%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/yuki001-game-architect/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 game-architect in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20game-architect%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/yuki001-game-architect/install
Install command: npx skills add Yuki001/game-dev-skills --skill game-architect
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/yuki001-game-architect/install
LLM テキスト形式
/api/skills/yuki001-game-architect/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=game-architect&limit=3
Agent プロンプト
Use game-architect for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/yuki001-game-architect/install, then install with: npx skills add Yuki001/game-dev-skills --skill game-architectRegistry 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 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 59/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 6 件
先にレビュー
- Repository license is unknown; missing explicit license file may cause legal ambiguity.
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
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
GitHub 採用度
確認GitHub スター 57
スター/フォーク活動
確認スター 57、フォーク 9; 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
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; missing explicit license file may cause legal ambiguity.
- 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
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
- GitHub adoption: 57 GitHub stars
- Stars/forks activity: 57 stars, 9 forks; issue activity unavailable in current metadata
- License clarity: Unknown
- Permission surface: shell or command execution, filesystem or document 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
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
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.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
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.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
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.
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: game-architect description: READ this skill when designing or planning any game system architecture — including combat, skills, AI, UI, multiplayer, narrative, or scene systems. Contains paradigm selection guides (DDD / Data-Driven / Prototype), system-specific design references, and mixing strategies. Works as a domain knowledge plugin alongside workflow skills (OpenSpec, SpecKit) or plan mode of an agent. ---
# Game Architect Skill
Game architecture domain knowledge reference. Provides paradigm selection, system design references for game project architecture.
> [!NOTE] > This skill contains **domain knowledge only**, not a workflow. Pair it with a workflow skill (e.g., OpenSpec, SpecKit) or an agent's plan mode for structured design flow.
## Usage Modes
### With Workflow Skill (Recommended)
When used with a workflow skill (e.g., OpenSpec, SpecKit) or in the plan mode of an agent, this skill serves as a domain knowledge plugin:
- **During requirements/spec phases**: Consult the Paradigm Selection Guide and System-Specific References to inform architectural decisions - **During design/planning phases**: Use the Reference Lookup Guide below to read relevant `references/` documents
### Knowledge Mode (Query)
When user requests to query knowledge for game architecture, this skill provides a reference lookup guide to relevant `references/` documents based on the task.
---
## Reference Lookup Guide
When designing game architecture, read the relevant `references/` documents based on the task:
### Architecture References
| When | Read | |------|------| | Always (high-level structure) | `references/macro-design.md` | | Always (core principles) | `references/principles.md` | | Requirement analysis | `references/requirements-analysis.md` | | Choosing DDD paradigm | `references/domain-driven-design.md` | | Choosing Data-Driven paradigm | `references/data-driven-design.md` | | Choosing Prototype paradigm | `references/prototype-design.md` | | Evolution & extensibility review | `references/evolution.md` | | Changing requirements in an existing implementation | `references/requirement-change-strategy.md` | | Performance optimization needed | `references/performance-optimization.md` | | Multiplayer support needed | `references/multiplayer-overview.md` |
- For physical architecture design, see the Physical Architecture References table below. - For system-specific design, see the System-Specific References table below. - For multiplayer system design, see the Multiplayer References table below.
Note : Only read the multiplayer references when multiplayer is needed.
### Physical Architecture References
| When | Read | |------|------| | Project structure & file organization | `references/project-structure.md` | | Data formats, processing, custom formats, bundles, metadata | `references/data-files.md` | | Gameplay content editor applications and authoring pipelines | `references/content-editor.md` | | Asset conventions & pipeline | `references/asset-conventions.md` | | Distribution, packaging, hot update, CDN, deployment | `references/distribution.md` |
### System-Specific References
| System Category | Reference | |----------------|-----------| | Foundation & Core (Logs, Timers, Modules, Events, Resources, Audio, Input) | `references/system-foundation.md` | | Time & Logic Flow (Update Loops, Async, FSM, Command Queues, Controllers) | `references/system-time.md` | | Combat & Scene (Scene Graphs, Spatial Partitioning, ECS/EC, Loading) | `references/system-scene.md` | | UI & Modules (Modules Management, MVC/MVP/MVVM, UI Management, Data Binding, Reactive) | `references/system-ui.md` | | Skill System (Attribute, Skill, Buff) | `references/system-skill.md` | | Action Combat System (HitBox, Damage, Melee, Projectiles) | `references/system-action-combat.md` | | Camera, Character & Controller 3C (PlayerController, Physics, Camera, Actor States) | `references/system-3c.md` | | Effect & Feedback System (Screen Shake, VFX, Hit-Stop, Haptics, SFX, Floating Text, UI Feedback, Orchestration) | `references/system-effect-feedback.md` | | Narrative System (Dialogue, Cutscenes, Story Flow) | `references/system-narrative.md` | | Game AI System (Movement, Pathfinding, Decision Making, Tactical) | `references/system-game-ai.md` | | Mod & DLC System (Plugin Architecture, Config Database, Scripting, Hooks, Extensibility) | `references/system-mod.md` | | Procedural Content Generation (PCG) (World/Level Generation, Roguelike, Noise, Simulation) | `references/system-pcg.md` | | Algorithm & Data Structures (Pathfinding, Search, Physics, Generic Solver) | `references/algorithm.md` | | Puzzle Game System (Match-3, Jigsaw, Water Sort, Blocks, Physics Puzzles, Board Games, Content & Presentation Boundaries) | `references/system-puzzle.md` |
### Multiplayer References
| Focus | Reference | Use When | |------|------|------| | Multiplayer overview | `references/multiplayer-overview.md` | Decide client/server responsibility, authority split, and gameplay sync style | | Multiplayer protocol and connection | `references/multiplayer-protocol.md` | Design messages, serialization, Req/Resp/Notify, heartbeat, reconnect | | Multiplayer server architecture | `references/multiplayer-server-architecture.md` | Design ownership boundaries, process roles, deployment, persistence, recovery | | Common server components and services | `references/multiplayer-implementation-common.md` | Build shared infrastructure such as auth, gateway, connector, db, cache, discovery, queue, observability | | Room server build playbook | `references/multiplayer-implementation-room.md` | Build a concrete small-to-medium room-based realtime server with join flow, room ownership, settlement, reconnect | | Encounter server build playbook | `references/multiplayer-implementation-encounter.md` | Build a concrete turn-based or combat-workflow server with checkpointing, idempotent actions, settlement | | Persistent world server build playbook | `references/multiplayer-implementation-world.md` | Build a concrete AOI world server with region ownership, transfer, location registry, reconnect | | Deterministic sync, lockstep, and rollback | `references/multiplayer-deterministic-sync.md` | Design deterministic input-sync architectures, frame pipelines, rollback, replay, and desync handling | ---
## Paradigm Selection Guide
| Paradigm | KeyPoint | Applicability Scope | Examples | Reference | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | **Domain-Driven Design (DDD)** | OOP & Entity First | High Rule Complexity. <br> Rich Domain Concepts. <br> Many Distinct Entities. | Core Combat Logic, Physics Interactions, Damage/Buff Rules, Complex AI Decision. | `references/domain-driven-design.md` | | **Data-Driven Design** | Data Layer First | High Content Complexity. <br> Flow Orchestration. <br> Simple Data Management. | **Content**: Quests, Level Design.<br>**Flow**: Tutorial Flow, Skill Execution, Narrative.<br>**Mgmt**: Inventory, Shop, Mail, Leaderboard. | `references/data-driven-design.md` | | **Use-Case Driven Prototype** | Use-Case Implementation First | Rapid Validation | Game Jam, Core Mechanic Testing. | `references/prototype-design.md` |
Here, **Data-Driven Design** means a **data-structure-first programming paradigm**, not specifically configuration-driven gameplay. See `references/data-driven-design.md` for the full terminology boundary.
### Mixing Paradigms
Most projects mix paradigms: 1. **Macro Consistency**: All modules follow the same Module Management Framework. 2. **Domain for Core Entities & Rules**: Use DDD for systems with high rule complexity, rich domain concepts, and many distinct entities (e.g., Combat Actors, Damage Formulas, AI Decision). 3. **Data for Content, Flow & State**: Use Data-Driven for expandable content (Quests, Level Design), flow orchestration (Tutorial, Skill Execution, Narrative), and simple data management (Inventory, Shop). 4. **Hybrid Paradigms**: - 4.1 **Entities as Data**: Domain Entities naturally hold both data (fields) and behavior (methods). Design entities to be serialization-friendly (use IDs, keep state as plain fields) so they serve both roles without a separate data layer. - 4.2 **Flow + Domain**: Use data-driven flow to orchestrate the sequence/pipeline, domain logic to handle rules at each step. E.g., Skill System: flow drives cast→channel→apply, domain handles damage calc and buff interactions. - 4.3 **Separate Data/Domain Layers**: Only when edit-time and runtime representations truly diverge. Use a Bake/Compile step to bridge them. E.g., visual node-graph editors, compiled assets. 5. **Paradigm Interchangeability**: Many systems can be validly implemented with either paradigm. E.g., Actor inheritance hierarchy (Domain) ↔ ECS components + systems (Data-Driven); Buff objects with encapsulated rules (Domain) ↔ Tag + Effect data entries resolved by a generic pipeline (Data-Driven). See **Selection Criteria** table above for trade-off signals. 6. **Integration**: Application Layer bridges different paradigms.
### Selection Criteria
When both DDD and Data-Driven fit, use these signals:
| Signal | Favor DDD | Favor Data-Driven | |--------|-----------|-------------------| | Entity interactions | Complex multi-entity rules (attacker × defender × buffs × environment) | Mostly CRUD + display, few cross-entity rules | | Behavior source | Varies by entity type, hard to express as pure data | Driven by config tables, designer-authored content | | Change frequency | Rules change with game balance iterations | Content/flow changes far more often than logic | | Performance profile | Acceptable overhead for rich object graphs | Needs batch processing, cache-friendly layouts | | Networking | Stateful objects acceptable | Flat state snapshots preferred (sync, rollback) | | Team workflow | Programmers own the logic | Designers need to iterate without code changes |
---
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20日
- 公開日
- 2026年8月20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
game-architect 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
game-architect: READ this skill when designing or planning any game system architecture — including combat, s... 57 stars https://www.openagentskill.com/skills/yuki001-game-architect?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for game-architect: https://www.openagentskill.com/skills/yuki001-game-architect?ref=x Install: npx skills add Yuki001/game-dev-skills --skill game-architect
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
- Yuki001
- 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 Yuki001 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/yuki001-game-architect)
[](https://www.openagentskill.com/skills/yuki001-game-architect)
[](https://www.openagentskill.com/skills/yuki001-game-architect/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/yuki001-game-architect)作者
Yuki001
@yuki001
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 57
- 品質スコア
- 35/100
- 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
- 6
- 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
このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。
信頼と安全性
Do not auto-install
- GitHub 採用度GitHub スター 57確認
- スター/フォーク活動スター 57、フォーク 9; 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 2 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database surface合格
関連スキル
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.
53.5K スターAcademic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
38.4K スターGPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
28.0K スターDeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
19.8K スター