xs-arxiv
arXiv論文の検索・トレンド発見・詳細分析を行う統合スキル。興味度スコアでユーザーに刺さる論文を自動選定。PDF全文読み込み・Notion蓄積対応。「arXivチェックして」「論文検索」「論文分析して」で使用。
異なるproviderのAI(Codex/Claude/Grok/Cursor/Antigravity等)から独立意見を集め、共通論点で相互検討して統合する。最初に利用可能エージェントを検出する。「みんなで考えて」「マルチエージェントで分析して」「複数のAIでレビューして」と言われたら使う。
$ npx -y skills add karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-multi-agent --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/xs-multi-agentContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
異なるproviderのAI(Codex/Claude/Grok/Cursor/Antigravity等)から独立意見を集め、共通論点で相互検討して統合する。最初に利用可能エージェントを検出する。「みんなで考えて」「マルチエージェントで分析して」「複数のAIでレビューして」と言われたら使う。
name: xs-multi-agent description: 異なるproviderのAI(Codex/Claude/Grok/Cursor/Antigravity等)から独立意見を集め、共通論点で相互検討して統合する。最初に利用可能エージェントを検出する。「みんなで考えて」「マルチエージェントで分析して」「複数のAIでレビューして」と言われたら使う。
異なるAI providerから独立意見を得て、共通論点で考えた結果を統合する。 同じproviderの子エージェントを増やすだけの並列処理とは区別する。
重要: このスキルは毎回、最初に利用可能エージェントを検出する。CLIの入れ替わり、ログイン状態、クォータ、環境差を固定表で決め打ちしない。
bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh
このコマンドは一時workspaceにランダムトークンのファイルを作り、各エージェントが読み取って返した値の完全一致を確認する。答えは依頼文に含めない。各サービスのクォータを少量使う。
軽量にコマンド存在とバージョンだけ見たい時:
bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh --no-smoke
このコマンドは `$STATE_DIR/multi-agent/agents.json` を作成・更新し、生成したパスを出力する。
`STATE_DIR` は `STATE_DIR="${STATE_DIR:-${WORKSPACE_PATH:-$HOME}/.xangi}"` として扱う。`WORKSPACE_PATH` が未設定なら `$HOME/.xangi/multi-agent/agents.json` に保存される。設定ファイルはランタイム状態なので git 管理しない。
固定表ではなく、`scripts/check_agents.sh` の検出結果を使う。現在の検出対象:
| ID | 位置づけ | 標準扱い | |----|----------|----------| | `self` | 現在のAIセッション。調整役・統合役 | 候補配列には入れない | | `codex` | 設計判断、デバッグ、深い推論、コードレビュー | 推奨 | | `claude` | 広い推論、文章化、レビュー | 推奨(クォータ注意) | | `grok` | 別視点の設計・レビュー、実装案 | 推奨 | | `cursor` | codebase Q&A、plan/ask modeレビュー | 推奨 | | `antigravity` | Antigravity CLI | 推奨(smoke pass時のみ) |
追加・削除が必要になったら、`scripts/check_agents.sh` と `scripts/run_agent.sh` の両方を更新する。
1. `bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh` を実行 2. 出力された `agents.json` を読む 3. `usable_agents` を外部依頼先の基本候補にする 4. `ready=false` はそのターンでは使わない 5. `self` は現在ターンの調整役として扱い、外部依頼先リストには混ぜない 6. `ready=true` は短いsmoke成功だけを意味する。今回必要なネットワーク、workspace読取、filesystem watchまでは保証しない
例:
以下はLinux / WSLの例。`setsid` がないmacOSではlaunchdなどservice managerを使う。
CONFIG_PATH="$(bash skills/xs-multi-agent/scripts/check_agents.sh)" cat "$CONFIG_PATH"
CLIごとに引用符、改行、長文引数で事故りやすい。依頼内容は `/tmp` にファイル化し、依頼に必要な最小ディレクトリを明示して渡す。
cat > /tmp/multi-agent-prompt.txt <<'EOF' <依頼内容> EOF
短時間の依頼は補助スクリプトで実行する。`TARGET_WORKSPACE`には必要資料だけを置いたディレクトリの絶対パスを設定する。
bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh codex /tmp/multi-agent-prompt.txt "$TARGET_WORKSPACE" bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh grok /tmp/multi-agent-prompt.txt "$TARGET_WORKSPACE" bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh cursor /tmp/multi-agent-prompt.txt "$TARGET_WORKSPACE"
対象workspaceは必須。調整役のworkspaceを既定で丸ごと渡さない。`run_agent.sh` は空回答、途中終了、permission blocker、filesystem watch失敗を非0終了にする。一定量の根拠が必要なら `MULTI_AGENT_MIN_OUTPUT_BYTES=500` のように最小出力量を指定する。
「みんなで調べて考えて」の既定目的は、単なる作業分散ではなく異なるproviderの見方を同じ判断へ反映すること。
調査・情報収集が必要なとき:
1. まず自分で初期調査 2. 検出済みの推奨エージェントから1〜3個に別視点で調査依頼 3. 各成果物が根拠URLまたは対象ファイル、依頼した評価軸を含むか確認する 4. 検証済み材料を共通資料にして、異なるproviderへ同じ統合質問を渡す 5. 結果manifestを作り、panel検証後に統合する
コードや文章のレビュー:
1. 自分でまずレビュー 2. Codex / Grok / Cursor など、検出済みの推奨エージェントにレビュー依頼 3. 重要度順に findings を統合して報告
レビュー依頼時は、各エージェントに「バグ・リスク・回帰・不足テストを優先。好みの指摘は後回し」と明示する。
アイデア出し・深い分析:
1. 自分でまず考える 2. 使えるエージェントに同じ問い、または役割別の問いを投げる 3. 意見の相違点・共通点を整理 4. 統合した結論を出す
各成果物をファイルへ保存し、TSVへ状態を記録する。
agent_id phase status role evidence_path codex synthesis success 統合判断 /tmp/synthesis-codex.txt claude synthesis success 統合判断 /tmp/synthesis-claude.txt
bash [SKILL_DIR]/scripts/validate_panel.sh \ --phase synthesis --min-success 2 --min-families 2 \ "$CONFIG_PATH" /tmp/multi-agent-results.tsv
panelは`agents.json`で`ready=true`の外部agentだけを数え、同じevidence fileを相対パス・symlink等で複数agentの成果として再利用する行を拒否する。これは実行manifestの整合性ゲートであり、providerの暗号学的な身元証明ではない。
検証失敗時も単独の暫定分析は返してよいが、「みんなの結論」「合意」とは表現しない。成功・失敗したproviderと不足視点をそのまま報告する。
AIアシスタントのセッションは turn-based。外部AIプロセスを起動したまま turn を閉じると、結果回収できないことがある。所要時間で分岐する。
並列に大規模分析させる場合は、turn を跨ぐ前提で組む。
1. `setsid bash -lc` で親process groupから分離し、PID・ログ・終了コードを保存する 2. 開始報告前に `ps` で別SID/PGIDと生存を確認する 3. xangi環境なら、子プロセスが終了状態を保存した後に `xangi tool trigger` を呼ぶ。定刻確認なら `schedule_add` を使う 4. ログパス、復帰方法、確認コマンドをユーザーに伝える
例:
AGENT_S
AIコーディングツール(Claude Code / Codex CLI / Grok CLI など)を、継続的なパーソナルアシスタントとして使うためのスターターキットです。初回起動時に対話形式で設定を作り、以後はファイルに残した記憶・ルール・スキルを読みながら動きます。 xangi(Discord常駐型AIアシスタント)の推奨ワークスペースです。xangiと組み合わせることで、チャットからスキルを呼び出して日常タスクを自動化できます。
arXiv論文の検索・トレンド発見・詳細分析を行う統合スキル。興味度スコアでユーザーに刺さる論文を自動選定。PDF全文読み込み・Notion蓄積対応。「arXivチェックして」「論文検索」「論文分析して」で使用。
ワークスペース内の遠い知識や活動をつないで、新しいアイデアを生成する思考支援スキル。過去記事・メモ・発信資産から企画や実装ネタを出したい時に使用。「アイデア出して」「知識をつないで」「一見関係ないものをつないで」で使用。
カレンダー予定を確認するスキル。ICS(Googleカレンダー等)と手動追加(画像読み取り)を統合。「今日の予定」「明日の予定」「カレンダー画像送って」「スケジュール確認」で使用。`/calendar` で発動。
猫の写真を自動判定して猫日記を作成するスキル。写真を送ると猫かどうか判定し、猫ならNotion猫日記DBに自動保存。毎週ベストショットを選出。「猫日記」「ねこ日記」「猫写真」「今週のベストショット」で使用。
ソフトウェア開発タスクを進めるときの基本フロー。立ち上げ、ブランチ運用、実装、検証、PR作成、記録までを一気通貫で扱う。「実装して」「修正して」「PR作って」「コードを書く」「dev-workflow」で使用。