tylervovan

Agent Docs

ナレッジ管理v1.0.0
作者:tylervovan更新日 2026-05-11agent-docs
#Docs#Documentation#Rag

AlphaMoatによると、2026-09時点でAgent Docsのダウンロード数は4,061、スター数は4で、AIスキル全体5,078件中2,500位、ナレッジ管理では442件中232位です。

インストール数
130
ダウンロード数
4061
スター数
4
総合順位
#2,500
全体の上位 50% · ナレッジ管理の上位 53%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗13040614-

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

SKILL.md、README、API 文書、索引の構成を扱い、階層化したコンテキスト、トピックごとの分割、圧縮した検索索引、優先度の高いセキュリティ制約を説明します。生成される AGENTS.md、llms.txt、CI 断片、セキュリティ規則には誤り、古さ、範囲の広さがあり得るため、採用前に確認してください。外部検索を使う場合はドメイン許可リスト、人の確認、リクエスト監査を行います。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • agent 向けのプロジェクト文書、API ガイド、検索索引を作る開発者や技術ライター向けです。

使う場面

  • 提案は下書きとして扱い、プロジェクトに追加する前にコマンド、パス、セキュリティ規則、出典を確認してください。外部検索は許可ドメインに限定し、リクエストを確認します。

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

プロジェクトの agent 向け文書構成を計画し、採用前の確認項目を挙げてください。ファイルの作成や変更はしないでください。

月次の推移

ダウンロード数4061
3380374641112026-06 · ダウンロード数 34302026-09 · ダウンロード数 406126-0626-09
スター数4
3452026-06 · スター数 42026-09 · スター数 426-0626-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-094061—4
2026-063430—4

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

4.5 KB・ClawHub v1.0.0
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name: agent-docs
description: Create documentation optimized for AI agent consumption. Use when writing SKILL.md files, README files, API docs, or any documentation that will be read by LLMs in context windows. Helps structure content for RAG retrieval, token efficiency, and the Hybrid Context Hierarchy.
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# Agent Docs

Write documentation that AI agents can efficiently consume. Based on Vercel benchmarks and industry standards (AGENTS.md, llms.txt, CLAUDE.md).

## The Hybrid Context Hierarchy
すべて表示(全 169 行)

Three-layer architecture for optimal agent performance:

### Layer 1: Constitution (Inline)
**Always in context.** 2,000–4,000 tokens max.

```markdown
# AGENTS.md
> Context: Next.js 16 | Tailwind | Supabase

## 🚨 CRITICAL
- NO SECRETS in output
- Use `app/` directory ONLY

## 📚 DOCS INDEX (use read_file)
- Auth: `docs/auth/llms.txt`
- DB: `docs/db/schema.md`
```

**Include:**
- Security rules, architecture constraints
- Build/test/lint commands (top for primacy bias)
- Documentation map (where to find more)

### Layer 2: Reference Library (Local Retrieval)
**Fetched on demand.** 1K–5K token chunks.

- Framework-specific guides
- Detailed style guides
- API schemas

### Layer 3: Research Assistant (External)
**Gated by allow-lists.** Edge cases only.

- Latest library updates
- Stack Overflow for obscure errors
- Third-party llms.txt

## Why This Works

**Vercel Benchmark (2026):**
| Approach | Pass Rate |
|----------|-----------|
| Tool-based retrieval | 53% |
| Retrieval + prompting | 79% |
| **Inline AGENTS.md** | **100%** |

**Root cause:** Meta-cognitive failure. Agents don't know what they don't know—they assume training data is sufficient. Inline docs bypass this entirely.

## Core Principles

### 1. Compressed Index > Full Docs

An 8KB compressed index outperforms a 40KB full dump.

**Compress to:**
- File paths (where code lives)
- Function signatures (names + types only)
- Negative constraints ("Do NOT use X")

### 2. Structure for Chunking

RAG systems split at headers. Each section must be self-contained:

```markdown
## Database Setup          ← Chunk boundary

Prerequisites: PostgreSQL 14+

1. Create database...
```

**Rules:**
- Front-load key info (chunkers truncate)
- Descriptive headers (agents search by header text)

### 3. Inline Over Links

Agents can't autonomously browse. Each link = tool call + latency + potential failure.

| Approach | Token Load | Agent Success |
|----------|------------|---------------|
| Full inline | ~12K | ✅ High |
| Links only | ~2K | ❌ Requires fetching |
| Hybrid | ~4K base | ✅ Best of both |

### 4. The "Lost in the Middle" Problem

LLMs have U-shaped attention:
- **Strong:** Start of context (primacy)
- **Strong:** End of context (recency)
- **Weak:** Middle of context

**Solution:** Put critical rules at TOP of AGENTS.md. Governance first, details later.

### 5. Signal-to-Noise Ratio

Strip everything that isn't essential:
- No "Welcome to..." preambles
- No marketing text
- No changelogs in core docs

Formats like llms.txt and AGENTS.md mechanically increase SNR.

## llms.txt Standard

Machine-readable doc index for agents:

```markdown
# Project Name

> One-line project description.

## Authentication

- [Setup](docs/auth/setup.md): Environment vars and init
- [Server](docs/auth/server.md): Cookie handling

## Database

- [Schema](docs/db/schema.md): Full Prisma schema
```

**Location:** `/llms.txt` at domain root
**Companion:** `/llms-full.txt` — full concatenated docs, HTML stripped

## Security Considerations

### Inline = Trusted
AGENTS.md is part of your codebase. Controlled, version-pinned.

### External = Attack Surface
- Indirect prompt injection via hidden text
- SSRF risks if agents can browse freely
- Dependency on external uptime

**Mitigation:** Domain allow-lists, human-in-the-loop for external retrieval.

## Anti-Patterns

1. **Pasting 50 pages** — triggers "Lost in the Middle"
2. **"See external docs"** — agents can't browse autonomously
3. **Generic advice** — "Write clean code" (use specific constraints)
4. **TOC-only docs** — indexes without content
5. **Trusting retrieval alone** — 53% vs 100% pass rate

## Advanced Patterns

For detailed guidance on RAG optimization, multi-framework docs, and API templates, see [references/advanced-patterns.md](references/advanced-patterns.md).

## Validation Checklist

- [ ] Critical governance at TOP of doc
- [ ] Total inline context under 4K tokens
- [ ] Each H2 section self-contained
- [ ] No external links without inline summary
- [ ] Negative constraints explicit ("Do NOT...")
- [ ] File paths and signatures, not full code

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