計画の策定
複雑なプロジェクト目標を達成するために、詳細かつ構造化されたアクションプランを策定します。
SKILL.md Definition
Writing Plans
Overview
Write comprehensive implementation plans assuming the engineer has zero context for our codebase and questionable taste. Document everything they need to know: which files to touch for each task, code, testing, docs they might need to check, how to test it. Give them the whole plan as bite-sized tasks. DRY. YAGNI. TDD. Frequent commits.
Assume they are a skilled developer, but know almost nothing about our toolset or problem domain. Assume they don't know good test design very well.
Announce at start: "I'm using the writing-plans skill to create the implementation plan."
Context: This should be run in a dedicated worktree (created by brainstorming skill).
Save plans to: docs/plans/YYYY-MM-DD-<feature-name>.md
Bite-Sized Task Granularity
Each step is one action (2-5 minutes):
- "Write the failing test" - step
- "Run it to make sure it fails" - step
- "Implement the minimal code to make the test pass" - step
- "Run the tests and make sure they pass" - step
- "Commit" - step
Plan Document Header
Every plan MUST start with this header:
# [Feature Name] Implementation Plan
> **For Claude:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task.
**Goal:** [One sentence describing what this builds]
**Architecture:** [2-3 sentences about approach]
**Tech Stack:** [Key technologies/libraries]
---
Task Structure
### Task N: [Component Name]
**Files:**
- Create: `exact/path/to/file.py`
- Modify: `exact/path/to/existing.py:123-145`
- Test: `tests/exact/path/to/test.py`
**Step 1: Write the failing test**
```python
def test_specific_behavior():
result = function(input)
assert result == expected
Step 2: Run test to verify it fails
Run: pytest tests/path/test.py::test_name -v
Expected: FAIL with "function not defined"
Step 3: Write minimal implementation
def function(input):
return expected
Step 4: Run test to verify it passes
Run: pytest tests/path/test.py::test_name -v
Expected: PASS
Step 5: Commit
git add tests/path/test.py src/path/file.py
git commit -m "feat: add specific feature"
## Remember
- Exact file paths always
- Complete code in plan (not "add validation")
- Exact commands with expected output
- Reference relevant skills with @ syntax
- DRY, YAGNI, TDD, frequent commits
## Execution Handoff
After saving the plan, offer execution choice:
**"Plan complete and saved to `docs/plans/<filename>.md`. Two execution options:**
**1. Subagent-Driven (this session)** - I dispatch fresh subagent per task, review between tasks, fast iteration
**2. Parallel Session (separate)** - Open new session with executing-plans, batch execution with checkpoints
**Which approach?"**
**If Subagent-Driven chosen:**
- **REQUIRED SUB-SKILL:** Use superpowers:subagent-driven-development
- Stay in this session
- Fresh subagent per task + code review
**If Parallel Session chosen:**
- Guide them to open new session in worktree
- **REQUIRED SUB-SKILL:** New session uses superpowers:executing-plans
---
## About Superpowers
Superpowers is a complete software development workflow for your coding agents, built on top of a set of composable "skills".
### Philosophy
- **Test-Driven Development** - Write tests first, always
- **Systematic over ad-hoc** - Process over guessing
- **Complexity reduction** - Simplicity as primary goal
- **Evidence over claims** - Verify before declaring success
### Installation
**Note:** Installation differs by platform. Claude Code has a built-in plugin system. Codex and OpenCode require manual setup.
#### Claude Code (via Plugin Marketplace)
In Claude Code, register the marketplace first:
```bash
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
Then install the plugin from this marketplace:
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace
Verify Installation
Check that commands appear:
/help
# Should see:
# /superpowers:brainstorm - Interactive design refinement
# /superpowers:write-plan - Create implementation plan
# /superpowers:execute-plan - Execute plan in batches
Links & Support
- Repository: https://github.com/obra/superpowers
- Issues: https://github.com/obra/superpowers/issues
強力な Agent Skills
プロフェッショナルなスキルコレクションで AI パフォーマンスを向上させます。
すぐに使用可能
スキルをサポートする任意のエージェントシステムにコピー&ペースト。
モジュール設計
「code skills」を組み合わせて、複雑なエージェントの動作を作成。
最適化済み
各「agent skill」は、高性能と正確性のために調整されています。
オープンソース
すべての「code skills」は提供とカスタマイズのために公開されています。
クロスプラットフォーム
さまざまな LLM とエージェントフレームワークで動作します。
安全・確実
AI セーフティのベストプラクティスに従った精査済みのスキル。
使い方
3 つの簡単なステップでエージェントスキルを開始しましょう。
スキルを選択
コレクションから必要なスキルを見つけます。
ドキュメントを読む
スキルの仕組みと制約を理解します。
コピーして使用
定義をエージェントの構成に貼り付けます。
テスト
結果を確認し、必要に応じて微調整します。
デプロイ
特化型 AI エージェントを起動します。
開発者の声
世界中の開発者が Agiskills を選ぶ理由をご覧ください。
Alex Smith
AI エンジニア
"Agiskills は AI エージェントの構築方法を完全に変えました。"
Maria Garcia
プロダクトマネージャー
"PDF スペシャリストスキルは、複雑なドキュメント解析の問題を解決してくれました。"
John Doe
開発者
"プロフェッショナルでドキュメントが充実したスキル。非常にお勧めです!"
Sarah Lee
アーティスト
"アルゴリズムアートスキルは、非常に美しいコードを生成します。"
Chen Wei
フロントエンドスペシャリスト
"テーマファクトリーで作成されたテーマはピクセルパーフェクトです。"
Robert T.
CTO
"現在、私たちの AI チームの標準として Agiskills を使用しています。"
よくある質問
Agiskills について知っておくべきすべてのこと。
はい、すべての公開スキルは無料でコピーして使用できます。