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directory-management

プラグイン: sagemaker-ai
ソース: GitHub で見る ↗

説明

プロジェクトディレクトリの初期設定とファイル整理を管理します。新しいプロジェクトを開始する時、以前のプロジェクトを再開する時、またはPLAN.mdというファイルをプロジェクトディレクトリに関連付ける必要がある時に使用します。プロジェクトフォルダ構造（仕様書用フォルダ、スクリプト用フォルダ、ノートブック用フォルダ、マニフェスト用フォルダ、エージェント用メモリフォルダ）を作成し、プロジェクトの名前を決定します。

原文を表示

Manages project directory setup and artifact organization. Use when starting a new project, resuming an existing one, or when a PLAN.md needs to be associated with a project directory. Creates the project folder structure (specs/, scripts/, notebooks/, manifests/, agent_memory/) and resolves project naming.

ユースケース

新しいプロジェクトを開始するとき
以前のプロジェクトを再開するとき
PLAN.mdをプロジェクトに関連付けるとき
プロジェクトフォルダ構造を作成するとき

本文（日本語訳）

ディレクトリ管理

プロジェクトのセットアップ

作業を開始する前に、プロジェクト名を確定します:

会話のコンテキストからプロジェクト名がすでに判明している場合は、それを使用します。
そうでない場合は、カレントディレクトリ内の既存の */PLAN.md ファイルをスキャンします。見つかった場合は、既存プロジェクトを再開するかどうかをユーザーに確認し、該当する PLAN.md をコンテキストに読み込みます。
既存のプロジェクトが見つからない場合は、会話から得られた情報をもとに 64 文字以内の小文字スラッグ（使用可能文字: [a-z0-9-] のみ）を推奨します。コンテキストが不十分な場合は直接ユーザーに確認します。推奨名を提示し、ユーザーの確認を待ちます。

プロジェクト名が確定したら:

確定した名前を使用して <experiment-name>/ ディレクトリを作成・使用し、すべての成果物をそこに格納します。

ディレクトリ構造

agent と連携して作業する際、生成されるすべてのファイルはプロジェクトディレクトリ配下に整理されます。

<project-name>/
├── specs/
│   ├── PLAN.md             # カスタマイズ計画
├── scripts/                # 生成された Python スクリプト
│   ├── <project-name>_transform_fn.py
├── notebooks/              # 生成された Jupyter notebook
│   ├── <project-name>.ipynb
├── manifests/              # 機械可読な出力ファイル（JSON）
└── agent_memory/           # セッションの永続化データ（git 管理対象外）
    └── session-notes.md    # 進捗状況・成果物・次のステップ

原文（English）を表示

Directory Management

Project Setup

Before any work begins, resolve the project name:

If the project name is already known from conversation context, use it.
Otherwise, scan for existing */PLAN.md files in the current directory. If found, ask the user if they are resuming an existing project and load that PLAN.md into context.
If no existing projects are found, recommend a ≤64-char lowercase slug based on what you know from the conversation (only [a-z0-9-]), or ask directly if there isn't enough context. Present the recommended name and wait for user confirmation.

Once project name is resolved:

Create and/or use the <experiment-name>/ directory using the confirmed name for storing all the artifacts

Directory Structure

When working with the agent, all generated files are organized under an project directory.

<project-name>/
├── specs/  
│   ├── PLAN.md             # Your customization plan
├── scripts/                # Generated Python scripts
│   ├── <project-name>_transform_fn.py
├── notebooks/              # Generated Jupyter notebooks
│   ├── <project-name>.ipynb
├── manifests/              # Machine-readable outputs (JSON)
└── agent_memory/           # Session persistence (git-ignored)
    └── session-notes.md    # Progress, artifacts, next steps

原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。

プロジェクトのセットアップ

作業を開始する前に、プロジェクト名を確定します:

会話のコンテキストからプロジェクト名がすでに判明している場合は、それを使用します。

そうでない場合は、カレントディレクトリ内の既存の */PLAN.md ファイルをスキャンします。見つかった場合は、既存プロジェクトを再開するかどうかをユーザーに確認し、該当する PLAN.md をコンテキストに読み込みます。

既存のプロジェクトが見つからない場合は、会話から得られた情報をもとに 64 文字以内の小文字スラッグ（使用可能文字: [a-z0-9-] のみ）を推奨します。コンテキストが不十分な場合は直接ユーザーに確認します。推奨名を提示し、ユーザーの確認を待ちます。

プロジェクト名が確定したら:

確定した名前を使用して <experiment-name>/ ディレクトリを作成・使用し、すべての成果物をそこに格納します。

ディレクトリ構造

agent と連携して作業する際、生成されるすべてのファイルはプロジェクトディレクトリ配下に整理されます。

<project-name>/ ├── specs/ │ ├── PLAN.md # カスタマイズ計画 ├── scripts/ # 生成された Python スクリプト │ ├── <project-name>_transform_fn.py ├── notebooks/ # 生成された Jupyter notebook │ ├── <project-name>.ipynb ├── manifests/ # 機械可読な出力ファイル（JSON） └── agent_memory/ # セッションの永続化データ（git 管理対象外） └── session-notes.md # 進捗状況・成果物・次のステップ

Project Setup

Before any work begins, resolve the project name:

If the project name is already known from conversation context, use it.

Otherwise, scan for existing */PLAN.md files in the current directory. If found, ask the user if they are resuming an existing project and load that PLAN.md into context.

If no existing projects are found, recommend a ≤64-char lowercase slug based on what you know from the conversation (only [a-z0-9-]), or ask directly if there isn't enough context. Present the recommended name and wait for user confirmation.

Once project name is resolved:

Create and/or use the <experiment-name>/ directory using the confirmed name for storing all the artifacts

Directory Structure

When working with the agent, all generated files are organized under an project directory.

<project-name>/ ├── specs/ │ ├── PLAN.md # Your customization plan ├── scripts/ # Generated Python scripts │ ├── <project-name>_transform_fn.py ├── notebooks/ # Generated Jupyter notebooks │ ├── <project-name>.ipynb ├── manifests/ # Machine-readable outputs (JSON) └── agent_memory/ # Session persistence (git-ignored) └── session-notes.md # Progress, artifacts, next steps