Skill Introduction

Overview

評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。

Core value

Turns reusable Other know-how into an installable skill, helping users complete github, community work faster.

Target users

Developers, testers, and maintainers who handle Other tasks in Focus Code.
Teams that already trust workflows or content from affaan-m.
Users who want standardized prompts, steps, or conventions instead of repeating setup work.

Best practices

Read the skill content first to confirm required inputs, expected outputs, and dependencies.
Try it on a small task before relying on it for critical work.
Add project-specific constraints such as coding style, target platform, test expectations, and delivery format.
For external sources, verify the source link, version, and recent maintenance activity.

Best use cases

Tasks related to github, community that need a reusable execution flow.
Converting a community repo, team convention, or personal workflow into day-to-day assistance.
Starting from a proven skill instead of writing prompts or procedures from scratch.

Limits and boundaries

Results depend on the quality of the original skill content and may need human correction.
It does not replace code review, tests, security review, or professional judgment.
External tools, APIs, account permissions, and local dependencies still need separate setup.

Differentiation

Structured around Other, making it easier to discover and reuse than loose prompt snippets.
Marked as GitHub, which helps users judge trust and maintenance expectations.
Keeps the original source link available for repository, documentation, or discussion follow-up.
Tagged with github, community, so it can be filtered by concrete task intent.

Install and use

Install

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focus install agentic-engineering-b7544b

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Detail Preview

SKILL.md

Primary filemarkdown3 KB

name: agentic-engineering description: 評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。 origin: ECC

エージェニックエンジニアリング

AI エージェントがほとんどの実装作業を行い、人間が品質とリスクのコントロールを強制するエンジニアリングワークフローにこのスキルを使用します。

動作原則

実行前に完了基準を定義する。
作業をエージェントサイズの単位に分解する。
タスクの複雑さによってモデルティアをルーティングする。
評価とリグレッションチェックで測定する。

評価ファーストループ

能力評価とリグレッション評価を定義する。
ベースラインを実行し、障害シグネチャをキャプチャする。
実装を実行する。
評価を再実行し、デルタを比較する。

タスク分解

15 分単位ルールを適用する：

各単位は独立して検証可能であるべき
各単位は単一の主要なリスクを持つべき
各単位は明確な完了条件を持つべき

モデルルーティング

Haiku: 分類、ボイラープレート変換、狭い編集
Sonnet: 実装とリファクタリング
Opus: アーキテクチャ、根本原因分析、マルチファイル不変条件

セッション戦略

密接に結合した単位にはセッションを継続する。
主要なフェーズ移行後は新しいセッションを開始する。
アクティブなデバッグ中ではなく、マイルストーン完了後にコンパクト化する。

AI 生成コードのレビューフォーカス

優先する：

不変条件とエッジケース
エラー境界
セキュリティと認証の前提
隠れた結合とロールアウトリスク

自動フォーマット/lint がスタイルを既に強制している場合、スタイルのみの不一致にレビューサイクルを無駄にしない。

コスト規律

タスクごとに追跡する：

モデル
トークン推定値
リトライ数
ウォールクロック時間
成功/失敗

低いティアが明確な推論のギャップで失敗した場合のみ、モデルティアをエスカレーションする。

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