著者が指摘した安価なモデルの一般的な欠点（計画のスキップ、実行せずに修正完了と報告、同じ誤ったアプローチの繰り返し、長時間タスクでの逸脱）に対処する一連の SKILL.md スキル。各スキルには短いループと明確な停止条件が定義されており、実際のコマンド出力を証拠として提示することが求められます。Claude Code、Codex、Cline、OpenCode など、SKILL.md を読み込む環境で使用可能です。
スター数 74
理由
- 用途別に5つのグループに分類されています。常時有効な作業スタイルを示す ds-mode、ループ型スキル（例：ds-verify-loop は「1箇所修正 → 実際のチェック実行 → エラー全文の確認 → 根本原因の修正」というフローで、最大 5 回まで試行し、同じエラーに対して2つの異なる修正方法でも解決しない場合は ds-unstick に移行）、ds-context-reset（PROGRESS.md に進捗を記録し、新しいコンテキストで作業を継続）、ds-jury（2〜3の異なるモデルによる相互レビュー）などがあります。さらに、ビルド、デリバリー（ds-pr、ds-watch-pr、ds-ship）、コード理解に関するグループも含まれています。
- ルールが具体的に記述されています。チェック通過のためにテストを緩和したり削除したりすることは禁止され、テスト対象をモック化することも禁止されています。ds-ship はユーザーが明確に要求した場合のみ、無人でマージまで進みます。マージ前には、すべての変更に対する証拠の提示、CI のすべてが緑であること、レビューコメントへの対応が完了していることが必須です。データの削除、本番環境への変更、他者のブランチへのプッシュは、必ず事前に確認が必要です。
- 10-28 で作成されたリポジトリで、本欄での初掲載です。README には DeepSeek を使用するための推奨事項も記載されており、例えば計画やレビューには最高レベルの思考強度を使用し、大規模なタスクは低価格帯の時間帯で実行することが挙げられています。
使い方
npx skills add aicodeking/deepseek-stack（-gオプションでグローバルインストール）。特定のスキルのみをインストールする場合：npx skills add aicodeking/deepseek-stack --skill ds-verify-loop。また、skills/*を~/.claude/skills/や~/.codex/skills/などのディレクトリに手動でコピーすることも可能です。- どのスキルから始めるか不明な場合は
/ds-helpを実行してください。デリバリー系のスキルにはログイン済みのghが必要であり、ds-watch-prのスクリプトには Python 3 が要求されます。ds-jury、ds-best-of-n、ds-swarmはサブエージェントまたは第2のモデルが必要ですが、これらが利用できない場合は、新しいコンテキスト内で順次試行する方式に切り替えます。
リスク
- すべてプロンプトレベルのフロー制約であり、「DeepSeek をより高価なモデルのように動作させる」というのは著者の主張です。リポジトリには前後比較やベンチマーク評価は一切含まれていません。
ds-shipは現在のタスクブランチを強制プッシュし、自動マージを行います。有効化する前に、リポジトリの保護ルールを確認してください。また、多くのスキルを同時にインストールするとコンテキストを消費するため、README でも必要に応じて個別にインストールすることが推奨されています。