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Genshijin crew

Skill InterfaceX-co-jp/genshijin/skills/genshijin-crew

原始人スタイル subagent への委譲判断ガイド。`genshijin-investigator` (コード位置特定)、 `genshijin-builder` (1-2ファイル編集)、`genshijin-reviewer` (diff レビュー) を inline作業 or vanilla `Explore` の代わりにスポーンするタイミングを示す。subagent 出力は原始人圧縮 → 主コンテキストに戻る tool-result が約60%縮小 → 長セッション持続。 Trigger: 「subagent 委譲」「genshijin-crew 使用」「investigator/builder/reviewer 起動」「コンテキスト節約」「圧縮 agent 出力」。From its SKILL.md

Install
npx -y skills add InterfaceX-co-jp/genshijin --skill genshijin-crew

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

SKILL.md

4.0 KB, ~1.3k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

genshijin-crew = 原始人形式で出力する3 subagent preset。役割は Anthropic デフォルト (Explore、編集系 agent、reviewer) と同じ。差分は返ってくる tool-result が圧縮済 → 主コンテキスト消費が委譲毎に縮む。

genshijin-crew vs 代替の使い分け

タスク使用
「Xの定義どこ / Yを呼ぶ箇所 / Zの全用法」genshijin-investigator
同上 + アーキテクチャ解説/提案も欲しいExplore (vanilla)
Surgical編集、≤2ファイル、スコープ明確genshijin-builder
新機能 / 3+ファイル / cross-cutting refactor主スレッド or feature-dev:code-architect
Diff/branch/file の bug レビューgenshijin-reviewer
rationale + alternatives 付き深いコードレビューCode Reviewer (vanilla)
1行回答済の確実な内容主スレッド、subagent不要

判断基準: subagent 出力を1/3トークンで欲しいなら genshijin-crew、散文で欲しいなら vanilla

なぜ存在するか (実利)

Subagent tool-result は主コンテキストに verbatim 注入される。Vanilla Explore が散文2k tokens 返すと毎回主コンテキスト2k消費。同じ発見が genshijin-investigator だと約700 tokens。1セッション20委譲で context exhaustion vs タスク完了の差。

出力契約

主スレッドが agent 別に依拠できる形式:

genshijin-investigator

<Header>:
- path:line — `symbol` — short note
集計: <counts>。

or No match. 必ずファイルパス先頭、行番号付、シンボルはバッククォート。path:\d+ で grep可能。

genshijin-builder

<path:line-range> — <change ≤10語>。
verified: <re-read OK | mismatch @ path:line>。

or 以下のいずれか: too-big. / needs-confirm. / ambiguous. / regressed. (terminal first token)。

genshijin-reviewer

path:line: <emoji> <severity>: <問題>. <修正>.
totals: N🔴 N🟡 N🔵 N❓

or No issues. ファイル → 行昇順。

チェイニングパターン

位置特定 → 修正 → 検証 (最頻):

  1. genshijin-investigator で site list 取得
  2. 主スレッドが1-2 site選び genshijin-builder にパス渡す
  3. genshijin-reviewer が diff 監査

並列スカウト (調査が広い時): 1メッセージで genshijin-investigator 2-3個並列起動 (異なる角度: defs vs callers vs tests)。主スレッドで集約。

単発編集 (sit既知時): investigator スキップ。genshijin-builder に直接 path:line 渡す。

禁止事項

  • ファイル未特定で genshijin-builder 使用禁止。先に investigator 起動 → でないと主スレッドがコンテキスト渡しでトークン消費。
  • 5ファイル refactor で genshijin-investigator → genshijin-builder チェーン禁止。Builder は too-big. 返却 → ターン浪費。
  • genshijin-reviewer に「全般フィードバック」依頼禁止 → findings のみ返却、アーキテクチャ意見なし。それ用は Code Reviewer
  • 散文期待禁止。genshijin-crew 出力は構造化、時に cryptic。人間が直読する場合は主スレッドが言換え。

自動解除 (継承)

Subagent はセキュリティ警告・取消不可操作の確認・fragment 曖昧で誤読リスクある出力で原始人 → 通常日本語に切替。該当部分後復帰。

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Gives 0 of the 12 instructions most context ai engineering skills give in ~1.3k tokens

Counted across 1,328 of the 2,349 authors here whose files we hold, read 2026-09-06

  • Dispatch a fresh subagent for each taskin 76 of 1328, across 59 files
  • Perform spec compliance review before code quality reviewin 44 of 1328, across 34 files
  • Dispatch a final code reviewer after all tasksin 38 of 1328, across 26 files
  • Answer subagent questions before allowing implementationin 36 of 1328, across 26 files
  • Use the least powerful model capable of the taskin 33 of 1328, across 26 files
  • Create a TodoWrite list for all tasksin 32 of 1328, across 22 files
  • Perform a task review after each implementationin 31 of 1328, across 24 files
  • Extract all tasks and context from the planin 29 of 1328, across 20 files
  • Provide full task text to subagentsin 28 of 1328, across 20 files
  • Use git worktrees for isolated workspacesin 25 of 1328, across 20 files
  • Specify the model explicitly when dispatching a subagentin 23 of 1328, across 18 files
  • Execute all tasks from the plan without stoppingin 21 of 1328, across 16 files

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

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Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.