AgentScope
Build transparent, observable AI agents using [AgentScope](https://github.com/agentscopeai/agentscope) — a framework for creating agents you can see, understand, and trust with full execution tracing and debugging.
概要
The AgentScope skill, hosted in the TerminalSkills/skills repository, provides a framework for developing AI agents with a focus on transparency and observability. By integrating the AgentScope framework, this skill allows developers to build agentic workflows where execution tracing and debugging are central features. It is designed for research and data-heavy applications, supporting agents like Claude, Gemini, and Codex. The TerminalSkills/skills project, which maintains a collection of specialized tools with 71 stars on GitHub, ensures that users can monitor agent logic and decision-making processes in real-time. This approach addresses the need for trust and clarity in complex AI interactions, making it a valuable resource for developers seeking granular control over agent behavior and performance analysis.
ユースケース
導入方法
# Review source first
open https://github.com/TerminalSkills/skills/blob/main/skills/agentscope/SKILL.mdCopy or clone the skill folder into your agent skills directory after reviewing its instructions and scripts.
セキュリティ
Users should review execution tracing logs for sensitive data exposure and ensure the underlying AgentScope framework is configured according to local security policies. Standard precautions for third-party GitHub integrations and Python-based research tools from the TerminalSkills/skills repository apply.
関連Skills
Skill Creator
anthropics/skills
新しいスキルの作成、既存スキルの修正と改善、およびスキルパフォーマンスの測定を行います。ユーザーがスキルをゼロから作成、既存スキルの編集や最適化、スキルテストのための評価(evals)の実行、分散分析によるスキルパフォーマンスのベンチマーク、またはトリガー精度の向上のためのスキル説明の最適化を行いたい場合に使用します。
Claude API
anthropics/skills
Claude API / Anthropic SDK のリファレンス — model ids、pricing、params、streaming、tool use、MCP、agents、caching、token counting、model migration。TRIGGER — ターゲットファイルを開く BEFORE を読み取ります。「1行のように見える」という理由でスキップしないでください。— 次の場合:プロンプトに Claude/Anthropic が何らかの形式(Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`)で指定されている場合、またはユーザーが LLM(pricing/model choice/limits/caching)について質問した場合 — 決して回答しないでください
MCP Builder
anthropics/skills
適切に設計されたツールを通じて、LLMが外部サービスと連携できるようにする高品質な MCP (Model Context Protocol) サーバーを作成するためのガイドです。Python (FastMCP) または Node/TypeScript (MCP SDK) を使用して、外部APIやサービスを統合する MCP サーバーを構築する際に使用します。
CI Cd And Automation
addyosmani/agent-skills
CI/CDパイプラインのセットアップを自動化します。ビルドおよびデプロイパイプラインの設定や変更時に使用します。クオリティゲートの自動化、CIでのテストランナーの設定、またはデプロイ戦略の確立が必要な場合に使用してください。
API And Interface Design
addyosmani/agent-skills
安定した API とインターフェース設計をガイドします。API、モジュールの境界、またはパブリックインターフェースの設計時に使用します。REST や GraphQL エンドポイントの作成、モジュール間の型コントラクトの定義、フロントエンドとバックエンドの境界設定に活用してください。
Browser Testing With Devtools
addyosmani/agent-skills
Chrome DevTools MCP を介して実際のブラウザでテストを実行します。ブラウザで動作するものの構築やデバッグ時に使用します。DOM の検査、コンソールエラーのキャプチャ、ネットワークリクエストの分析、パフォーマンスのプロファイリング、または実際のランタイムデータによる視覚的出力の検証が必要な場合に使用してください。chrome-devtools MCP サーバーの設定が必要です。