21 skills, 6 agents. Each one, one behavior.skill 21 個・agent 6 体。それぞれが担う、1 つの動作。

concept

Forges a product's ideology through dialogue, then pins it into CLAUDE.md. 製品の思想を対話で形づくり、CLAUDE.md へ焼き付ける。

• Asks why the product exists, who it repels, and what world it projects — six phases for a real product, or one line in light mode for a throwaway experiment.なぜ作るか・誰を弾くか・どんな世界観を投影するかを、本物の製品なら 6 Phase で、使い捨ての実験なら light モードの 1 行で確定する。
• The output, CONCEPT.md, becomes the judgment filter every later skill and agent reads.出力の CONCEPT.md は、以後すべての skill と agent が読む判断フィルターになる。
• Without it, spec has no anti-goals to check a decision against.これが無いと、spec はアンチゴールと突き合わせる先を持てない。

design-brief

Turns "make it look nice" into a 14-axis design brief before any screen exists. 「おしゃれに」という依頼を、画面を作る前に 14 観点のブリーフへ変換する。

• Locks the target persona first — who's using it, in what mood, under what constraint — because color, type, and layout all derive from that.色・文字サイズ・トーンはすべてターゲット（誰が・どんな感情で使うか）から波及するため、まずターゲットを固定する。
• Fills the remaining axes in plain conversation, never a forced multiple-choice.プレーンな対話で 14 観点を順に埋め、選択式の質問はしない。
• Hands the finished brief to spec once code generation starts.仕上げたブリーフは、コード生成に進む段階で spec へ引き継ぐ。

spec

Writes an industry-standard spec through dialogue, before a line of code exists. コードを書く前に、業界標準の仕様書を対話で作る。

• Talks through six formats — Spec Kit, PRD, Design Doc, RFC, ADR, Scope Doc — and picks one (or a combination) by the task's weight, saving the result to {base}/docs/specs/.Spec Kit・PRD・Design Doc・RFC・ADR・Scope Doc の 6 種から、タスクの重さに応じて 1 つ（または組み合わせ）を選び、{base}/docs/specs/ へ保存する。
• Stops to confirm only when a choice would change the acceptance criteria; otherwise proceeds on its own adopted interpretation.受け入れ基準が変わるゴール分岐のときだけ事前確認し、それ以外は採用解釈で進める。

dev-loop

Breaks a big spec into small tasks and self-drives implementation to green. 大きな spec を小型タスクへ分解し、green になるまで実装を自走させる。

• Presents the decomposition plan once for confirmation, then loops implement → build-and-verify → fix without asking again.分解プランは 1 度だけ提示して確認し、以後は実装 → build-and-verify → 修正を確認なしで周回する。
• Three consecutive test failures trip odd-gate and hand root-cause analysis to the debugger agent instead of grinding.テストが 3 連続で失敗すると odd-gate が止め、闇雲な繰り返しの代わりに debugger agent へ根本原因を委ねる。
• Only exceptions — a goal fork, an irreversible action — come back to the owner.owner に戻るのはゴール分岐や不可逆操作などの例外のみ。

ai-build

Builds an AI feature (LLM, RAG, agent, prompt) and measures its quality with eval. AI 機能（LLM・RAG・agent・プロンプト）を構築し、eval で品質を測る。

• Say "build a RAG" and it runs internal search, then fresh research if the method or model is more than 14 days stale, picks prompt / RAG / fine-tune, and implements.「RAG を組みたい」と言うと、内部検索のあと（手法やモデルの情報が 14 日より古ければ最新調査を挟み）prompt・RAG・fine-tune のいずれかを選んで実装する。
• Scores the result with an LLM-as-judge eval — not just "it runs."LLM-as-judge の eval で採点する。「動いた」で終わらせない。
• Model id, pricing, and API parameters go to the claude-api skill instead of being answered from memory.Claude の id・価格・API パラメータは記憶で答えず claude-api skill に委ねる。

model-lab

Trains a model from scratch to a published paper, verification-first. モデルの事前学習から論文公開までを、検証中心で自走させる。

• Covers pretraining, full fine-tune, PEFT/LoRA, distillation, pruning, and architecture search, through Frame → Survey → Design → Implement → Run (Mac → Nvidia → cloud) → Verify (eval, ablation, statistics) → Paper & publish.pretrain・フル fine-tune・PEFT/LoRA・蒸留・pruning・アーキ探索を、Frame → Survey → Design → Implement → Run（Mac → Nvidia → cloud）→ Verify（eval・ablation・統計）→ 論文公開の順で進める。
• A hook blocks any "done" claim lacking a backing experiment.裏づけ実験のない「完了」主張は model-claim-guard が止める。
• Launching paid compute and publishing to arXiv/Hugging Face/GitHub always stop at a human gate.有料計算の起動と arXiv/Hugging Face/GitHub への公開は必ず人間ゲート。

ai-context

The control room for decisions, checkpoints, tasks, and store health. 決定ログ・チェックポイント・タスク・store 健診をまとめて扱う司令塔。

• Say "record this as a decision" and it writes to {base}/decisions/.「これを決定として残して」と言えば {base}/decisions/ に書く。
• Say "keep going on the next task" and it finds the next unchecked tasks.md item and implements it through to done.「次のタスク進めて」と言えば tasks.md の未完了項目を見つけて実装まで完遂する。
• Also owns store bootstrap, doctor (health check), sort (tidy misfiled docs), and standing per-repo grants.store の bootstrap・doctor（健全性診断）・sort（誤配置ファイルの整理）・repo 単位の常設許可もここが持つ。

search

Searches the local decision log and past chats — no web access. ローカルの決定ログと過去チャットを検索する。web には一切触れない。

• Ask "how did we decide on auth?" and it expands the query across synonyms and English/Japanese variants, greps {base}/decisions/ and docs/, and returns the matching file and line — not a guess.「認証どう決めたっけ」と聞くと、クエリを同義語・英日表記ゆれへ展開して {base}/decisions/ と docs/ を grep し、該当ファイルと行を返す。
• A deep path falls back to 3–5 parallel search-agent instances when the fast pass finds nothing.fast パスで空振りすると、search-agent を 3〜5 体並列起動する deep パスへ進む。

research

Investigates the web/GitHub/arxiv and saves findings to docs/research/. web・GitHub・arxiv を新規に調査し、docs/research/ へ保存する。

• Ask "what's new in Next.js 15" and it first checks search for an existing answer.「Next.js 15 の最新機能は」と聞くと、まず search で既存の確信ヒットを確認する。
• If nothing recent turns up, it launches 5–10 parallel research-agent instances that WebSearch for URLs and read the full text via webread, never a summarized guess.無ければ research-agent を 5〜10 体並列起動して WebSearch で URL を特定、webread で全文を精読する（要約頼みの推測はしない）。

save-checkpoint

Folds a long session into {base}/sessions/ without losing the thread. 長い会話を筋を失わずに {base}/sessions/ へ畳む。

• Writes what's being worked on, how it got there, and confirmed decisions in a few lines each, then recommends exactly one of compact or clear — never both, and never runs either itself.今何をしていて・どういう経緯で・何を決めたかを数行ずつで書き、compact か clear のどちらか一方だけを推奨する（両方は言わず、どちらも自分では実行しない）。
• An idle hook fires the same skill automatically after 5 minutes of inactivity, through a headless fork.放置 5 分で idle hook が同じ処理をヘッドレスの fork で自動発火する。

webread

Fetches a URL's full body with no summarization layer — the WebFetch alternative. URL の本文全体を要約なしで取得する。WebFetch の代替。

• Hand it a URL and it extracts the body as Markdown via trafilatura (local, no LLM), so the main model reads the raw text itself instead of trusting a small model's summary.URL を渡すと trafilatura（ローカル・LLM 不使用）で本文を Markdown 抽出し、本体モデルが小型モデルの要約に頼らず生の全文を直接読む。
• For JS-rendered pages that come back empty, a two-step fallback saves the rendered HTML first, then extracts from that.JS レンダリングの SPA で本文が空になる場合は、レンダリング済み HTML を先に保存してから抽出する 2 段階に切り替える。

docs

One skill for every document — HTML, Excel, slides, Word, and tables — chosen by purpose. HTML・Excel・スライド・Word・表を、資料の目的から選んで作る統合 skill。

• Say "turn this into a document" and it first picks the best-fit format from a selection table: HTML to read on screen, xlsx for numeric lists, pptx to present, docx for approval-and-circulation workflows.「資料にまとめて」と言うと、まず形式選択表で最適な形式を決める。画面で読むなら HTML、数値の一覧なら xlsx、投影して話すなら pptx、決裁・回覧の文化なら docx。
• The writing follows 25 rules in three layers (readability, persuasion, document-scene fit) shared across all formats, and stiff phrasing is caught by a wording-swap canon plus a machine sweep.文章は全形式共通の 3 層 25 ルール（読みやすさ・訴求力・場面適合）に沿い、「されうる」のような硬い表現は言い換え正典と機械検査で検出する。
• The default theme — ivory ground with navy — passes WCAG contrast checks.既定テーマ（アイボリー地 + 紺）は WCAG のコントラスト検証済み。

diagram

A 14-pattern diagram library — pick the pattern from the structure you want to convey. 伝えたい構造から図の型を選ぶ、14 パターンの図解ライブラリ。

• Correspondence maps, ✗/✓ comparisons, flowcharts, logic trees, 2-axis matrices, Venn diagrams, Gantt charts, funnels and more, each with complete SVG code.対応マッピング・✗✓比較・フローチャート・ロジックツリー・2 軸マトリクス・ベン図・ガント・ファネルなどの 14 種を、完全な SVG コード付きで持つ。
• Every pattern carries numeric constraints — element counts, label lengths, box widths — so the layout cannot fall apart structurally.各パターンは要素数・文字数・箱幅の数値制約を内蔵しているため、レイアウト崩れを構造的に防げる。
• Sequence diagrams route to mermaid; AWS architecture diagrams to draw.io's nested VPC/subnet/AZ icon set.シーケンス図は mermaid、AWS 構成図は draw.io の入れ子アイコンセットへ振り分ける。

ws

Drives a 3-tier branch model (main ← epic ← task worktree) from stated intent. main ← epic ← task worktree の 3 階層ブランチを、発話の意図から駆動する。

• Say "start the payment redesign" and it opens an epic branch plus worktree via git-town.「決済のリデザインを始める」と言えば git-town 経由で epic ブランチと worktree を開く。
• Say "this work is done" and it tests, merges, syncs, and cleans up on its own.「この作業終わった」と言えばテスト → merge → sync → cleanup を自動で回す。
• Say "ship it" and it always stops to confirm before opening the PR.「出して」と言えば PR 作成前に必ず確認する。

set-language

Switches Banto's language JA ⇄ EN, and makes the choice stick across updates. Banto の言語を JA ⇄ EN で切り替え、プラグイン更新後も選択を保持する。

• Say "switch to English" and it materializes the i18n/en/ tree — skills, agents, and rule templates — onto the active set, saving the preference to ~/.claude/banto-language.「英語に切り替えて」と言うと i18n/en/ ツリー（skills・agents・rule templates）をアクティブなセットへ展開し、選択を ~/.claude/banto-language に保存する。
• After the next claude plugin update, a SessionStart hook re-applies the same language automatically.次回の claude plugin update 後も SessionStart hook が同じ言語を自動で再適用する。

thinking-core

Loads the 7-section work contract on demand — for sonnet / haiku and older-generation models only. 作業契約 7 節を必要なときだけ読み込む — 対象は sonnet / haiku と旧世代モデルのみ。

• Attach it to sonnet / haiku fan-out prompts, or load it manually when a session temporarily runs on an older-generation model.sonnet / haiku の fan-out プロンプトへ添付するか、旧世代モデルを一時的にメインへ使うセッションで手動ロードする。
• Never loaded for 5-generation Fable / Opus — prescriptive procedure text constrains frontier models rather than helping them, so this boundary is part of the skill's own contract.5 系の Fable / Opus には読み込まない（不使用を徹底）— 規定的な手順書はフロンティアモデルの性能をかえって制約するため、この境界自体を skill の契約に含める。

plugin-dev

Scaffolds or refactors a skill, hook, or plugin against official best practices. 公式ベストプラクティスに沿って skill・hook・plugin を生成・改修する。

• Say "build me a skill" and it generates a standard skill (or the 4-component HeavySkill for genuinely complex judgment).「skill 作って」と言えば標準 skill（複雑な判断が要るときだけ 4 要素の HeavySkill）を生成する。
• Say "refactor skills/foo" and it improves quality without breaking existing trigger phrases.「refactor skills/foo」と言えば既存のトリガー語を壊さずに品質を引き上げる。
• Loops with plugin-audit until the report comes back clean.plugin-audit と連動し、クリーンな報告になるまで反復する。

plugin-audit

Audits a whole plugin, or a single skill, on 15 quality axes. プラグイン全体、または単一 skill を 15 軸で監査する。

• First passes an official-compliance check (directory structure, frontmatter, hooks.json), then scores structure, routing precision, generality, hook enforcement, usage, and containment.まず公式準拠チェック（ディレクトリ構造・frontmatter・hooks.json）を通り、次に構造・ルーティング精度・汎用性・hook 強制・使用度・封じ込めを採点する。
• Full detail in Meta-tools below.詳細は下の「メタ道具」節。

skill-audit

Audits a single skill's context engineering on 7 axes. skill 単体のコンテキスト設計を 7 軸で監査する。

• Narrower and deeper than plugin-audit: it asks only whether a skill hands the model exactly the information it needs, across axes like information minimality and human-only-information leakage.plugin-audit より狭く深い監査で、情報の最小性や人間専用情報の混入など、skill が実行に必要な情報だけを渡せているかだけを見る。
• Full detail in Meta-tools below.詳細は下の「メタ道具」節。

kit

Shows every skill, agent, hook, and rule Banto ships, as one catalog. Banto の全 skill・agent・hook・rule を一枚のカタログとして表示する。

• Ask "what can Banto do" and it prints the command list plus natural-language trigger examples verbatim.「banto で何ができる」と聞くと、コマンド一覧と自然文トリガー例をそのまま表示する。
• A discovery hub so nobody needs to memorize a command exists before using it.コマンドの存在を暗記していなくても、自然文だけで機能へたどり着ける発見ハブ。

policy

Shows — and edits — what this repo permits and protects, on a single screen. この repo で何を許可し、何を守っているかを 1 画面で見て、その場で変える。

• Say "show me the policy" and a console opens in the browser listing standing grants (PR creation, PR merge, push, production ops) and protections (no-edit, no-sync files). The Claude Code permission layer for merge autonomy is a one-click toggle at the top — your click is the approval, so the AI never edits its own permissions.「ポリシー見せて」と言うとブラウザにコンソールが開き、常設許可（PR 作成・PR マージ・push・本番操作）と保護対象（編集禁止・同期除外のファイル）を一覧表示する。マージ自走に要る Claude Code 層の許可も最上部のトグル 1 クリックで入る — クリックが承認そのものになるため、AI が自分の許可を書き換えることはない。
• Changes save automatically and take effect on the guard hooks immediately.変更は自動保存され、ガード hook に即時反映される。
• The server exits on the Done button, on tab close, or after 15 idle minutes — it never stays resident.サーバは完了ボタン・タブを閉じる・15 分放置のどれかで自動終了し、常駐しない。

architect

Investigates a design without touching code, and returns a trade-off table. コードを変更せず設計を調査し、トレードオフ表で提案を返す。

• Ask "how should this API be structured" and it reads the existing code and decisions/, classifies every option by reversibility (high/medium/low).「この API どう設計すべきか」と聞くと、既存コードと decisions/ を読み、選択肢を可逆性（高・中・低）で分類する。
• Returns current state / issues / proposal / trade-offs / risks — never an Edit.現状・課題・提案・トレードオフ・リスクの形式で返す。Edit は使わない。

debugger

Loops reproduce → fix → re-run until a bug is actually resolved. 再現 → 修正 → 再実行のループで、根本原因まで潰す。

• Say "the tests are failing" and it reads the stack trace, pins down repro steps, applies the minimal fix, and reports root cause plus a prevention recommendation.「テストが落ちる」と言うと、スタックトレースから再現手順を特定し最小限の修正を適用、根本原因と再発防止策を添えて報告する。
• Under odd-gate's failure lockout, it stops editing and returns a diff proposal instead.odd-gate の連続失敗ロック下では Edit を使わず、修正案の diff だけを返す。

qa-tester

Auto-detects web/desktop/mobile and runs E2E with the matching tool. web・desktop・mobile を自動判定し、対応ツールで E2E を回す。

• Say "check this in the browser" and it navigates via Claude in Chrome (falling back to Playwright), clicks and types through the flow, and returns pass/fail per test case with a screenshot as evidence.「ブラウザで確認して」と言うと Claude in Chrome（未接続なら Playwright）で画面へ遷移し、クリック・入力を通してテストケースごとに pass/fail をスクリーンショット付きで返す。
• Saving the report is left to the caller.結果の保存は呼び出し元が担う。

research-agent

Launched in parallel by the research skill to investigate and save one subtopic. research skill から並列起動され、1 サブトピックを調査・保存する。

• Each instance WebSearches for URLs, and reads them in full via webread (never a WebFetch summary).各インスタンスが WebSearch で URL を特定し、webread で全文を読む（WebFetch の要約には頼らない）。
• Writes a structured Markdown report to docs/research/.構造化した Markdown を docs/research/ へ保存する。

internal only — launched by the research skill's fan-out, never called directly 内部専用 — research skill の並列起動からのみ。直接呼び出しなし

search-agent

A lightweight (haiku) grep runner launched from search's deep path. search skill の deep パスから起動される、軽量（haiku）な grep 実行役。

• Runs the regex groups handed to it in parallel via Grep, writes every hit to a temp file, and returns only the top candidates as {file, line, snippet, matched_term}.渡された regex グループを Grep で並列実行し、全ヒットを一時ファイルへ書いたうえで、上位候補だけを {file, line, snippet, matched_term} として返す。
• Relevance judgment stays with the orchestrator.関連度判定はオーケストレーター側が担う。

internal only — 3–5 instances launched from search's deep path 内部専用 — search skill の deep パスから 3〜5 体並列起動

context-keeper

Verifies and regenerates the search text layer (full-combined.txt). 検索テキスト層（full-combined.txt）の鮮度を検証・再生成する。

• After a write, if the combined text is older than the newest decision or doc, it re-runs ai_context_combined.py.書き込み後、結合テキストが最新の決定ログやドキュメントより古ければ ai_context_combined.py を再実行する。
• Confirms via grep that the new file's marker actually landed — maintenance, not a search itself.新規ファイルのマーカーが実際に反映されたかを grep で確認する。検索そのものではなく保守が役目。

internal only — freshness checks on full-combined.txt / sessions-cache 内部専用 — full-combined.txt / sessions-cache の鮮度チェック