formation-designer
Formation Designer
oh-my-opencode のフォーメーション(エージェント-モデル構成)を設計・作成するための方針とリファレンス。
Core Insight: Models Are Developers
AI モデルはチームの開発者と同じ。同じ指示でも Claude と GPT では解釈が根本的に異なる。「賢いか否か」ではなく「思考スタイルの適合性」がエージェントへの配置基準。
- Claude 系 (Claude, Kimi K2.5, GLM-5): mechanics-driven。複雑で詳細なチェックリスト型プロンプトに忠実に従う。オーケストレーション向き。
- GPT 系 (GPT-5.4, Codex): principle-driven。簡潔な原則とゴールから自律的に動く。ルールが多すぎると矛盾面が増えてドリフトする。深い技術作業向き。
Model Classification
ユーザーが利用可能なモデルの属性分類。単一のティアではなく、複数軸の属性でモデルを評価し、スロット側の要件とマッチングする。
Attribute Definitions
More from efoo-team/skills
langfuse
Query, debug, and analyze LLM observability data from Langfuse via REST API. Covers traces, observations, sessions, scores, prompts, and datasets. Use when investigating agent behavior, debugging LLM calls, analyzing costs/latency, reviewing prompt versions, or auditing Mastra agent runs.
22refactor-mindset
構造と意図の整合をとり、変更容易性を高める。局所最適化された設計を将来の変更を見据えた構造へ再構築する。Code Smellの仮説的扱い、AI向け大規模一貫変更を提供。ローカル開発完了後のリファクタリング時に使用。
21module-boundary-design
ソフトウェアの機能境界・責務分離・モジュール分割・抽象化の設計判断を行うためのスキル。設計相談を受けたときの内部思考プロセスとして使用する。「この機能をどう設計すべきか」「責務をどう分けるか」「リファクタリングしたい」「モジュール分割を考えたい」「抽象化が正しいか判断したい」「クラス設計を見直したい」「コードの見通しが悪い」「何をどこに置くべきか」といった設計構造に関する相談全般で必ずこのスキルを参照すること。設計レビュー、アーキテクチャ検討、コード構造の改善提案にも適用される。
21mastra-ai-architecture-rules
Mastra をランタイムとする AI サービスの設計・実装・リファクタリング時に使用する。agent / workflow / tool / workspace / memory / RequestContext / workflow state / 永続ストレージの責務分離を定義し、LLM に任せる範囲と決定的なコードに落とす範囲を判断する。single-agent first、workflow 最小化、state には参照・ID・要約のみを保持する原則、optional capability(workspace・memory・永続ストレージなど)は必要性が確認できた場合のみユーザー承認後に導入する原則を適用する。『Mastra で設計して』『workflow を作って』『agent と code の境界を決めて』『state に何を持つべきか整理して』『memory や workspace が必要か判断して』といった場面で使用する。
17github-pull-request
AIに実装させた変更を抽象度の階層構造で分析し、構造化されたGitHub PR本文として出力する。大規模変更(1万行超)でも、システム構成図→データ構造→API→処理フロー→実装詳細の順で抽象→具体へ整理する。画像エビデンスを含むPR本文の組み立て方も扱う。「PR本文を書いて」「この変更をPRにする」「実装した内容のPRを作りたい」といった場面で使用する。
13database-design
DB のテーブル・カラム命名を、処理目的ではなく永続化する概念・entity・関係から判断するためのスキル。DB命名、スキーマ命名、正規化に伴う命名、用途に過適合した名前を避けるときに使用する。
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