mixseek-team-config
Generates team configuration files for MixSeek, including leader and member agent settings.
Install
mkdir -p .claude/skills/mixseek-team-config && curl -L -o skill.zip "https://agentskills.codes/api/skills/download/11392" && unzip -o skill.zip -d .claude/skills/mixseek-team-config && rm skill.zipInstalls to .claude/skills/mixseek-team-config
Activation
This is the description your AI agent reads to decide when to run this skill — the better it matches your request, the more reliably it fires.
MixSeekのチーム設定ファイル(team.toml)を生成します。「チームを作成」「エージェント設定を生成」「Web検索チームを作って」「分析チームを設定」といった依頼で使用してください。Leader AgentとMember Agentの構成を定義します。Key capabilities
- →Generate MixSeek team configuration files (team.toml)
- →Define Leader Agent and Member Agent configurations
- →Specify system instructions and models for agents
- →Validate generated configuration files
- →Propose team configurations based on user requirements
How it works
The skill gathers user requirements, proposes a team configuration including Leader and Member Agents, then generates and validates a team.toml file.
Inputs & outputs
When to use mixseek-team-config
- →Creating a search team
- →Setting up an analysis team
- →Generating agent team config
About this skill
MixSeek チーム設定生成
概要
MixSeek-Coreのチーム設定ファイル(team.toml)を生成します。Leader AgentとMember Agentの構成、使用するモデル、システム指示などを定義します。
前提条件
- ワークスペースが初期化されていること(
mixseek-workspace-init参照) - 環境変数
MIXSEEK_WORKSPACEが設定されていること(推奨)
使用方法
Step 1: 要件のヒアリング
ユーザーに以下を確認してください:
- チームの目的: 何を達成するチームか
- 必要なMember Agent: どのような役割のエージェントが必要か
- 使用モデル: デフォルト(Gemini)を使用するか、特定のモデルを希望するか
Step 2: チーム構成の提案
ユーザーの要件に基づいて、以下を提案:
- team_id: 一意のID(kebab-case推奨)
- team_name: 表示名
- Leader Agent: 指示とモデル
- Member Agents: 各エージェントの役割、タイプ、モデル
Step 3: 設定ファイルの生成
以下のテンプレートを基に設定ファイルを生成:
[team]
team_id = "team-id"
team_name = "チーム名"
max_concurrent_members = 15
[team.leader]
system_instruction = """
あなたはチームのリーダーです。
## ツール呼び出しルール
| ツール名 | 用途 |
|---------|------|
| do_task | [役割]を実行 |
do_taskツールを使用してタスクを実行してください。
"""
model = "google-gla:gemini-2.5-pro"
temperature = 0.7
timeout_seconds = 300
[[team.members]]
agent_name = "member-name" # 内部識別子(DB記録用)
agent_type = "plain"
tool_name = "do_task" # ★ Leaderが呼び出す名前(system_instructionで使用)
tool_description = "このエージェントは[役割]を担当します"
model = "google-gla:gemini-2.5-flash"
system_instruction = """
あなたは[役割]を担当するエージェントです。
[詳細な指示]
"""
temperature = 0.2
agent_name vs tool_name(重要)
- agent_name: 内部識別子(ログ、DB記録用)
- tool_name: Leaderが呼び出すツール名(system_instructionで使用)
Leaderのsystem_instructionでは必ずtool_nameを使用してください。
Step 4: ファイルの保存
生成した設定を以下のパスに保存:
$MIXSEEK_WORKSPACE/configs/agents/team-<team-id>.toml
Step 5: 設定ファイルの検証(必須)
生成後は必ず検証を実行してください。
uv run python skills/mixseek-config-validate/scripts/validate-config.py \
$MIXSEEK_WORKSPACE/configs/agents/team-<team-id>.toml --type team
検証が成功したら、ユーザーに結果を報告します。失敗した場合は、エラー内容を確認して設定を修正してください。
Member Agentタイプ
| タイプ | 説明 | 用途 |
|---|---|---|
plain | 基本テキスト生成 | 一般的な分析、要約、生成タスク |
web_search | Web検索機能付き | 最新情報の取得、リサーチタスク |
code_execution | コード実行機能付き | 計算、データ処理、スクリプト実行 |
web_fetch | Webフェッチ機能付き | 特定URLからのデータ取得 |
custom | カスタムプラグイン | 独自ツールの統合 |
詳細は references/MEMBER-TYPES.md を参照してください。
推奨モデル
| 用途 | モデル | 理由 |
|---|---|---|
| Leader Agent | google-gla:gemini-2.5-pro | 高品質な指示理解と調整 |
| Member Agent(標準) | google-gla:gemini-2.5-flash | 高速レスポンス |
| Member Agent(高品質) | google-gla:gemini-2.5-pro | 複雑なタスク向け |
| コード実行 | anthropic:claude-sonnet-4-5-20250929 | code_execution対応 |
例
Web検索チームの作成
User: Web検索と分析ができるチームを作って
Agent: チーム設定を提案します:
チームID: team-web-research
チーム名: Web Research Team
構成:
- Leader Agent: gemini-2.5-pro(チーム調整)
- web_researcher (web_search): Web検索担当
- analyst (plain): 情報分析担当
この構成でよろしいですか?
User: はい
Agent: 設定ファイルを生成しました:
configs/agents/team-web-research.toml
検証を実行します...
✅ 検証成功: 設定ファイルは有効です。
実行コマンド:
mixseek team "調べたいこと" --config configs/agents/team-web-research.toml
生成される設定ファイル例
[team]
team_id = "team-web-research"
team_name = "Web Research Team"
max_concurrent_members = 15
[team.leader]
system_instruction = """
あなたはWeb調査チームのリーダーです。
ユーザーからの質問に対して、以下の手順で調査を進めてください:
1. search_webツールで関連情報のWeb検索を実行
2. 取得した情報をanalyze_dataツールで分析
3. 分析結果を統合して、ユーザーに回答を提供
## ツール呼び出しルール
| ツール名 | 用途 |
|---------|------|
| search_web | Web検索を実行 |
| analyze_data | 情報を分析 |
各ツールを適切に使い分けてください。
"""
model = "google-gla:gemini-2.5-pro"
temperature = 0.7
timeout_seconds = 300
[[team.members]]
agent_name = "web_researcher" # 内部識別子
agent_type = "web_search"
tool_name = "search_web" # ★ Leaderが呼び出す名前
tool_description = "Web検索を実行し、最新の情報を取得します"
model = "google-gla:gemini-2.5-flash"
system_instruction = """
あなたはWeb検索の専門家です。
与えられたトピックについて、信頼性の高い情報源からの最新情報を検索してください。
検索結果には出典URLを含めてください。
"""
temperature = 0.2
[[team.members]]
agent_name = "analyst" # 内部識別子
agent_type = "plain"
tool_name = "analyze_data" # ★ Leaderが呼び出す名前
tool_description = "収集した情報を分析し、洞察を提供します"
model = "google-gla:gemini-2.5-flash"
system_instruction = """
あなたは情報分析の専門家です。
提供された情報を分析し、以下を含むレポートを作成してください:
- 主要なポイントの要約
- 情報の信頼性評価
- 結論と推奨事項
"""
temperature = 0.2
トラブルシューティング
チーム実行時にエラーが発生
- 設定ファイルの検証:
mixseek-config-validateスキルで検証 - APIキーの確認: 使用モデルに対応するAPIキーが設定されているか確認
- ワークスペースパス:
MIXSEEK_WORKSPACEが正しく設定されているか確認
Member Agent数の制限
max_concurrent_membersの範囲は1-50です。デフォルトは15です。
多数のエージェントを使用する場合は、この値を調整してください。
参照
- TOMLスキーマ詳細:
references/TOML-SCHEMA.md - Member Agentタイプ:
references/MEMBER-TYPES.md - 利用可能モデル:
skills/mixseek-model-list/references/VALID-MODELS.md
When not to use it
- →When the workspace is not initialized
- →When the `MIXSEEK_WORKSPACE` environment variable is not set
- →When the user wants to use more than 50 concurrent Member Agents
Prerequisites
Limitations
- →Requires `mixseek-core` or `mixseek-plus`
- →Requires Python 3.13+
- →The `max_concurrent_members` range is 1-50
How it compares
This skill automates the creation and validation of MixSeek team configuration files, ensuring correct syntax and adherence to defined structures, unlike manual file creation.
Compared to similar skills
mixseek-team-config side by side with the closest alternatives in the catalog.
| Skill | Installs | Updated | Safety | Difficulty |
|---|---|---|---|---|
| mixseek-team-config (this skill) | 0 | 6mo | Review | Intermediate |
| loop-engineering | 0 | 1mo | Review | Advanced |
| crewai | 4 | 6mo | No flags | Advanced |
| autonomous-agent-patterns | 4 | 6mo | Review | Intermediate |
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