ドキュメント

Sun* Agent Kit ドキュメント

AIエージェントで開発を始めてリリースするために必要なすべて。

インストール

4ステップで始められます：

# 1. Authenticate with GitHub (Sun* account required)
gh auth login

# 2. Install the CLI
npm install -g sun-agent-kit-cli

# 3. Initialize in your project
cd my-project
sk init

# 4. Verify installation
sk doctor

要件： Node.js 18+ • GitHub CLI (gh) でSun* GitHubアカウントを認証済み

クイックスタート

sk init の後、3ステップで開発を始めましょう：

# 1. Plan your feature
/sk:plan "Build a task management dashboard"

# 2. Implement it
/sk:cook

# 3. Ship it
/sk:code-review
/sk:ship

ユースケース

実際のシナリオとそれに対応するコマンドフロー：

シンプルな機能を構築

明確なタスクの標準フロー — 計画、実装、レビュー、リリース。

/sk:plan "Add dark mode toggle"
/sk:cook
/sk:code-review
/sk:ship

複雑な機能を構築

計画前に深い調査とブレインストーミング。不明点の多い機能向け。

/sk:brainstorm "Real-time collaboration approach"
/sk:research "WebSocket vs SSE for collab"
/sk:plan:hard "Build real-time collaboration"
/sk:cook
/sk:code-review
/sk:ship

バグを修正

バグを説明し、エージェントが調査・診断・修正を行います。

/sk:fix "Login fails with Google OAuth on mobile Safari"

コードベースを調査

変更前にファイルを見つけ、構造を理解し、機能を特定します。

/sk:scout "Find all payment processing files"

アイデアをブレインストーミング

方向性を決める前にトレードオフ分析を含めてアプローチを探索します。

/sk:brainstorm "Choose auth strategy: session vs JWT vs OAuth"

コードベースを新しいフローに移行

既存コードベースを分析し、ターゲットスタックを調査、最適なアプローチを選択、並列トラックで移行を計画・実行します。

# 1. Analyse current codebase — extract main features
/sk:scout "Map all features and modules in current codebase"

# 2. Research migration libraries and patterns
/sk:research "Best libraries for migrating this flow to Python"

# 3. Choose the best migration approach
/sk:brainstorm "Select optimal migration strategy — rewrite vs incremental"

# 4. Plan each feature track
/sk:plan "Migrate feature A to new flow"
/sk:plan:hard "Migrate feature B — complex dependencies"

# 5. Implement all plans
/sk:cook

# 6. Review and ship
/sk:code-review

ドキュメント / 提案書を生成

プロジェクトドキュメントを自動生成・更新、または技術提案書を作成します。

/sk:docs
# or
/sk:plan "Write RFC for new caching layer"

アップセル / 改善提案

コードベースのエッジケース調査、業界標準の調査、改善点のブレインストーミングを行い、技術・ビジネス提案書を作成します。

# 1. Scout — analyse codebase, find edge cases
/sk:scout "Analyse codebase, map modules, identify edge cases and tech debt"

# 2. Research — industry standards for this problem
/sk:research "Industry best practices and benchmarks for this problem domain"

# 3. Brainstorm — technical & business improvement points
/sk:brainstorm "What technical and business improvements can increase value and growth?"

# 4. Plan — technical proposal
/sk:plan "Create technical improvement proposal with architecture recommendations"

# 5. Plan — business proposal
/sk:plan "Create business proposal with ROI analysis and prioritised roadmap"

# 6. Cook — generate proposal documentation
/sk:cook "Write comprehensive proposal document combining technical and business plans"

コードレビュー

保留中の変更やPRに対してエッジケース検出を含む敵対的レビューを実施します。

/sk:code-review

コアコマンド

コマンド	説明
`/sk:plan`	フェーズを含む実装計画を調査・分析・作成
`/sk:cook`	計画を実行 — implementer、tester、reviewerを調整
`/sk:code-review`	エッジケース検出を含む敵対的コードレビュー
`/sk:ship`	マージ、テスト、コミット、プッシュ、PR作成
`/sk:fix`	バグ、テスト失敗、CI/CD問題のデバッグ
`/sk:brainstorm`	計画前にアプローチを探索
`/sk:scout`	機能やコンセプトに関連するファイルを検索
`/sk:docs`	プロジェクトドキュメントを更新

すべてのコマンドは/sk:プレフィックスを使います。sk skills listでカタログ全体を確認できます。

ワークフロー

コア開発ループ：

brainstorm → plan → cook → review → ship

各ステップは専門的なサブエージェントを調整します。プランはplans/ディレクトリにフェーズ、レポート、調査と共に出力されます。

プロのヒント

/sk:plan:hard — 計画前に詳細調査（複雑な機能）
/sk:cook --auto — すべてのステップを自動承認（信頼できるタスク）
/sk:graphify ./src — 大きな機能の前にknowledge graphを構築

エージェント

8つのコアエージェントが開発ライフサイクルを調整します：

Agent	説明
`planner`	アーキテクチャ分解、フェーズ計画
`implementer`	フェーズごとのコード実装
`tester`	ユニット + 統合テスト、カバレッジ
`reviewer`	コード品質、仕様準拠
`debugger`	根本原因の調査
`researcher`	技術調査（並列）
`doc-writer`	ドキュメント更新
`git-manager`	Git操作、コミット

エージェントは他のエージェントを生成します — plannerがresearcherを並列起動し、implementerに引き渡します。