Apache-2.0 の汎用 Skill。ローカル Skill を自動ルーティングして harness ワークフローを編成し、DeepSeek Harness ではローカル Skill として $vibe / /vibe で呼び出します。
DSH 統合
互換
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
Apache-2.0
01どんなタスクに使えるのか？
Break a complex multi-step task into planned work units, route local Skills to each part, and check the combined result
Approved requirement, L/XL level plan, per-Skill assignments with expected deliveries, and a final acceptance check across all planned items
Users of harness-style AI agents who have accumulated many local Skills and want complex tasks planned and delivered end to end
Auto-discover and select the best-fitting local Skills for each part of a task
A shortlist of candidate Skills (from 100+ installed) with each selected Skill tied to concrete work, expected delivery, and a check
Teams with a growing personal / team / third-party Skill library who no longer want to remember which Skill to invoke when
Resume and review long-running work from durable task records
Task records storing requirement, plan, execution progress, and final check in one place, so a later session can continue and a review can compare plan vs result
Users running multi-session tasks who need continuation and an auditable delivery review
02DeepSeek Harness への導入方法
作者は未記載
03DSH 統合と能力の範囲
Installed as a general-purpose local Skill and invoked through any harness-style agent's Skills entry ($vibe / /vibe); the README documents no DeepSeek Harness-specific setup
Skill discovery & routing
configured local Skill folders (Skills install directory plus folders in skill-roots.json)→local index and shortlisted candidates; only Skills written into the plan are read and executed
Discovery and index generation happen locally and write index/record filesExtra Skill folders are configured via `~/.vibeskills/skill-roots.json` or `<workspace>/.vibeskills/skill-roots.json`Planning state machine (L / XL)
task scope, steps, dependencies, and parallel-work opportunities→a recommended L or XL level and a modular work breakdown; XL can run up to two non-conflicting parts at the same time
Delivery acceptance checks
actual results vs every planned item→a final acceptance decision; incomplete, failed, or blocked required work prevents acceptance
Durable task records
one task's requirement, plan, execution, and final check→session_root, module-work-plan.json, module-execution.json, and delivery-acceptance-report files enabling resume and review
Writes record files to disk (session_root, module-work-plan.json, module-execution.json, delivery-acceptance-report.json/.md)install-receipt.json records the files written by the installer so `check` can find missing or changed files
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- Users of harness-style AI agents who have accumulated many local Skills and want complex tasks planned and delivered end to end
- Teams with a growing personal / team / third-party Skill library who no longer want to remember which Skill to invoke when
- Users running multi-session tasks who need continuation and an auditable delivery review
不向きな用途
- Orchestration adds model-context overhead: more retained candidates, longer Skill documents, or a more finely divided task use more tokens; the cost is bounded by a local index, candidate shortlisting, and on-demand reading.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- The README describes VibeSkills as a Skill for any AI application that supports local Skills and mentions harness frameworks similar to Superpower and GSD, but documents no DeepSeek Harness (dsh)-specific installation or integration path.
- A local Skill needs a readable SKILL.md, a non-conflicting name, and a clear fit for the current work before it can be selected; Skills without these stay out of the plan.
- Orchestration adds model-context overhead: more retained candidates, longer Skill documents, or a more finely divided task use more tokens; the cost is bounded by a local index, candidate shortlisting, and on-demand reading.
Apache-2.0 · actively maintained (latest release v4.0.0, 2026-07-17)
06よくある質問
VibeSkills は DeepSeek Harness にどう接続しますか？
VibeSkills はローカル Skill に対応したあらゆる AI アプリケーション向けの汎用 Skill です。ローカル Skill としてインストールした後、アプリの Skills エントリから `$vibe`、`/vibe` またはアプリが提供する構文で呼び出します。README に DeepSeek Harness 専用のセットアップ手順の記載はありません。
ネイティブ統合ですか、それとも MCP ですか？
いずれでもありません。ホストアプリの Skills エントリ経由で呼び出されるローカル Skill であり、MCP プロトコルは使いません。Superpower や GSD に似た harness フレームワークのパターンに従います。
使う前に何が必要ですか？
ローカル Skill をサポートする AI アプリケーションと、読み取り可能な SKILL.md を持つローカル Skill フォルダが必要です。追加の Skill フォルダは `~/.vibeskills/skill-roots.json` や `<workspace>/.vibeskills/skill-roots.json` に記載できます。
Skill ライブラリが大きいとトークン消費も大きくなりますか？
探索とインデックス生成はローカルで行われ、絞り込まれた候補だけが完全な SKILL.md として読み込まれ、実行では計画に書き込まれた Skill のみが使われます。トークン使用量は候補数・ドキュメントの長さ・タスクの複雑さに依存し、上限はありますがゼロではありません。
タスク記録やデータはどこに保存されますか？
承認済みの要件、計画、実行進捗、最終チェックは同じタスク記録（session_root、module-work-plan.json、module-execution.json、delivery-acceptance-report）に保存され、インストール状態は install-receipt.json に別途記録されます。
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VibeSkills is a general-purpose Skill that automatically routes local Skills and intelligently orchestrates harness work…
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このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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