Agent skill

Xs Multi Agent

by karaage0703 in karaage0703/ai-assistant-workspace

異なるproviderのAI(Codex/Claude/Grok/Cursor/Antigravity等)から独立意見を集め、共通論点で相互検討して統合する。最初に利用可能エージェントを検出する。「みんなで考えて」「マルチエージェントで分析して」「複数のAIでレビューして」と言われたら使う。

MITAuto-check passedAgent Workflows

Install Xs Multi Agent

skills CLI
$ npx skills add karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-multi-agent -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install karaage0703/ai-assistant-workspace xs-multi-agent --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/karaage0703/ai-assistant-workspace.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/skills/xs-multi-agent .claude/skills/xs-multi-agent && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
xs-multi-agent
GitHub stars
136
Token cost
~1.8k tokens
SKILL.md length
294 words
Files
8 (incl. scripts)
Skills in repo
23
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

異なるproviderのAI(Codex/Claude/Grok/Cursor/Antigravity等)から独立意見を集め、共通論点で相互検討して統合する。最初に利用可能エージェントを検出する。「みんなで考えて」「マルチエージェントで分析して」「複数のAIでレビューして」と言われたら使う。

  • Works in 5 steps: エージェント検出・設定更新 → リサーチモード → レビューモード → …
  • Tasks that involve Multi-agent orchestration
  • SKILL.md covers 最初に必ずやること, 設定ファイルの見方, 利用可能なエージェント and ワークフロー, plus 4 more sections
  • Runs Shell scripts from its folder; calls bash; needs ANTHROPIC_API_KEY

What it does

Xs Multi Agent is an agent skill from karaage0703/ai-assistant-workspace. 異なるproviderのAI(Codex/Claude/Grok/Cursor/Antigravity等)から独立意見を集め、共通論点で相互検討して統合する。最初に利用可能エージェントを検出する。「みんなで考えて」「マルチエージェントで分析して」「複数のAIでレビューして」と言われたら使う。

Its SKILL.md is about 1.8k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 9 other files, including scripts (for example `README.md`, `scripts/check_agents.sh` and `scripts/run_agent.sh`).

It sits in Agent Workflows, covering Multi-agent orchestration. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Tasks that involve Multi-agent orchestration

Example prompts

  • “/xs-multi-agent”

Requirements

  • A Bash shell
  • A credential in ANTHROPIC_API_KEY

Workflow steps

5 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. エージェント検出・設定更新
  2. リサーチモード
  3. レビューモード
  4. ブレインストームモード
  5. 成果manifestとpanel検証

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit c689862. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Ships 3 files in scripts/ (Shell), which the agent can run.

    Shell commands in SKILL.md call:

    • bash

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names these keys or tokens, usually read from environment variables:

    • ANTHROPIC_API_KEY

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Xs Multi Agent loads about 1.8k tokens when it runs. Until then it costs about 40 tokens; SKILL.md has 294 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~40
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~1.8k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); the scripts in this folder are not scanned.

SKILL.md

The full file from karaage0703/ai-assistant-workspace at commit c689862, republished under its MIT licence (© karaage0703). 294 words, ~1,770 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/xs-multi-agent/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 7 other files; get the full folder from GitHub.
name
xs-multi-agent
description
異なるproviderのAI(Codex/Claude/Grok/Cursor/Antigravity等)から独立意見を集め、共通論点で相互検討して統合する。最初に利用可能エージェントを検出する。「みんなで考えて」「マルチエージェントで分析して」「複数のAIでレビューして」と言われたら使う。

マルチエージェント協調スキル

異なるAI providerから独立意見を得て、共通論点で考えた結果を統合する。 同じproviderの子エージェントを増やすだけの並列処理とは区別する。

重要: このスキルは毎回、最初に利用可能エージェントを検出する。CLIの入れ替わり、ログイン状態、クォータ、環境差を固定表で決め打ちしない。

最初に必ずやること

bash
bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh

このコマンドは一時workspaceにランダムトークンのファイルを作り、各エージェントが読み取って返した値の完全一致を確認する。答えは依頼文に含めない。各サービスのクォータを少量使う。

軽量にコマンド存在とバージョンだけ見たい時:

bash
bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh --no-smoke

このコマンドは $STATE_DIR/multi-agent/agents.json を作成・更新し、生成したパスを出力する。

STATE_DIR は STATE_DIR="${STATE_DIR:-${WORKSPACE_PATH:-$HOME}/.xangi}" として扱う。WORKSPACE_PATH が未設定なら $HOME/.xangi/multi-agent/agents.json に保存される。設定ファイルはランタイム状態なので git 管理しない。

設定ファイルの見方

  • available: true: コマンドがPATH上にあり、最低限のバージョン取得に成功
  • ready: true: smoke 実行時に短い依頼が成功
  • ready: false: smoke 実行時にログイン切れ、usage limit、実行失敗を検出
  • ready: null: --no-smoke 実行時など、実依頼の疎通は未確認
  • recommended: true: 通常の依頼先候補
  • provider_family: OpenAI / Anthropic / xAI / Google等の独立性を判定する単位
  • 複数providerのモデルを選べるCLIは、実providerを証明できるまでunknownとしてpanel票に数えない
  • scope: current_turn: 現在のセッション内だけ有効
  • volatile: true: セッション、チャンネル、モデル、プロンプトで実体が変わる
  • ready_agents: 動作確認に成功した外部エージェント
  • usable_agents: ready=true かつ recommended=true の標準外部依頼先

利用可能なエージェント

固定表ではなく、scripts/check_agents.sh の検出結果を使う。現在の検出対象:

ID位置づけ標準扱い
self現在のAIセッション。調整役・統合役候補配列には入れない
codex設計判断、デバッグ、深い推論、コードレビュー推奨
claude広い推論、文章化、レビュー推奨(クォータ注意)
grok別視点の設計・レビュー、実装案推奨
cursorcodebase Q&A、plan/ask modeレビュー推奨
antigravityAntigravity CLI推奨(smoke pass時のみ)

追加・削除が必要になったら、scripts/check_agents.sh と scripts/run_agent.sh の両方を更新する。

ワークフロー

0. エージェント検出・設定更新
  1. bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh を実行
  2. 出力された agents.json を読む
  3. usable_agents を外部依頼先の基本候補にする
  4. ready=false はそのターンでは使わない
  5. self は現在ターンの調整役として扱い、外部依頼先リストには混ぜない
  6. ready=true は短いsmoke成功だけを意味する。今回必要なネットワーク、workspace読取、filesystem watchまでは保証しない

例:

以下はLinux / WSLの例。setsid がないmacOSではlaunchdなどservice managerを使う。

bash
CONFIG_PATH="$(bash skills/xs-multi-agent/scripts/check_agents.sh)"
cat "$CONFIG_PATH"
0.5. 依頼プロンプトをファイル化

CLIごとに引用符、改行、長文引数で事故りやすい。依頼内容は /tmp にファイル化し、依頼に必要な最小ディレクトリを明示して渡す。

bash
cat > /tmp/multi-agent-prompt.txt <<'EOF'
<依頼内容>
EOF

短時間の依頼は補助スクリプトで実行する。TARGET_WORKSPACEには必要資料だけを置いたディレクトリの絶対パスを設定する。

bash
bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh codex /tmp/multi-agent-prompt.txt "$TARGET_WORKSPACE"
bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh grok /tmp/multi-agent-prompt.txt "$TARGET_WORKSPACE"
bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh cursor /tmp/multi-agent-prompt.txt "$TARGET_WORKSPACE"

対象workspaceは必須。調整役のworkspaceを既定で丸ごと渡さない。run_agent.sh は空回答、途中終了、permission blocker、filesystem watch失敗を非0終了にする。一定量の根拠が必要なら MULTI_AGENT_MIN_OUTPUT_BYTES=500 のように最小出力量を指定する。

0.75. 目的と成功条件を固定

「みんなで調べて考えて」の既定目的は、単なる作業分散ではなく異なるproviderの見方を同じ判断へ反映すること。

  • 調査対象と、最後に全員へ答えてもらう共通の判断質問を決める
  • 成功条件は、外部2エージェント以上かつ異なるprovider_family 2系統以上が共通のsynthesisへ有効回答すること
  • 同じproviderの子エージェントを別の一票として数えない
  • 分担調査だけで終わらず、検証済み材料を共有して同じ統合質問へ独立回答を取る
1. リサーチモード

調査・情報収集が必要なとき:

  1. まず自分で初期調査
  2. 検出済みの推奨エージェントから1〜3個に別視点で調査依頼
  3. 各成果物が根拠URLまたは対象ファイル、依頼した評価軸を含むか確認する
  4. 検証済み材料を共通資料にして、異なるproviderへ同じ統合質問を渡す
  5. 結果manifestを作り、panel検証後に統合する
2. レビューモード

コードや文章のレビュー:

  1. 自分でまずレビュー
  2. Codex / Grok / Cursor など、検出済みの推奨エージェントにレビュー依頼
  3. 重要度順に findings を統合して報告

レビュー依頼時は、各エージェントに「バグ・リスク・回帰・不足テストを優先。好みの指摘は後回し」と明示する。

3. ブレインストームモード

アイデア出し・深い分析:

  1. 自分でまず考える
  2. 使えるエージェントに同じ問い、または役割別の問いを投げる
  3. 意見の相違点・共通点を整理
  4. 統合した結論を出す
4. 成果manifestとpanel検証

各成果物をファイルへ保存し、TSVへ状態を記録する。

text
agent_id	phase	status	role	evidence_path
codex	synthesis	success	統合判断	/tmp/synthesis-codex.txt
claude	synthesis	success	統合判断	/tmp/synthesis-claude.txt
bash
bash [SKILL_DIR]/scripts/validate_panel.sh \
  --phase synthesis --min-success 2 --min-families 2 \
  "$CONFIG_PATH" /tmp/multi-agent-results.tsv

panelはagents.jsonでready=trueの外部agentだけを数え、同じevidence fileを相対パス・symlink等で複数agentの成果として再利用する行を拒否する。これは実行manifestの整合性ゲートであり、providerの暗号学的な身元証明ではない。

検証失敗時も単独の暫定分析は返してよいが、「みんなの結論」「合意」とは表現しない。成功・失敗したproviderと不足視点をそのまま報告する。

注意

  • Codex CLI は最終回答ファイルだけを成果物として返し、大量の探索ログを混ぜない
  • Claude Code は対象workspaceでsafe/read-only寄りのツールだけを許可する。認証情報は既にexportされた環境変数を使う。別ファイルから読む必要がある場合だけ、ユーザーが明示した MULTI_AGENT_ENV_FILE から ANTHROPIC_API_KEY / CLAUDE_CODE_MAX_BUDGET_USD を限定して読み込む
  • Grok CLI はplan mode、memory/subagent無効、read/search/Web取得だけを標準にする
  • Cursor Agent はask mode、Autoモデル、明示workspaceを標準にする。非対話実行のため--trustを使うので、信頼できる対象workspaceだけを渡す
  • Antigravity CLI はGoogle Geminiモデルを明示したsmokeがready=trueの場合だけGoogle provider票として扱う。既定はgemini-3.1-pro-lowで、MULTI_AGENT_ANTIGRAVITY_MODELにより別のGeminiモデルを指定できる。空出力・quota 429・認証エラーを成功扱いしない
  • 結果は必ず統合して、ユーザーにわかりやすくまとめる
  • 各エージェントの意見が違う場合は、両論併記する
  • 外部エージェントが0件でも、self だけで進める。その場合は「検出したが外部エージェントは使えなかった」と明示する

完了前チェックリスト

  • check_agents.sh / run_agent.shを変更した場合、PATH上でavailable=trueの全agent IDを実CLI smokeし、成功・失敗理由をagent別に確認した
  • 各担当の終了コードと最終成果物を確認した
  • blocker、途中終了、既知runtime errorを成功数に含めていない
  • 調査成果物に根拠URLまたは対象ファイルがある
  • validate_panel.shで目的phaseの異なるprovider 2系統以上を確認した
  • 分担調査だけでなく、共通質問への独立した統合回答を回収した
  • 検証済み成果だけを統合した

回答待ちのルール

AIアシスタントのセッションは turn-based。外部AIプロセスを起動したまま turn を閉じると、結果回収できないことがある。所要時間で分岐する。

短時間(60秒目安): turn 内で待つ
  • 単発の質問・短い回答想定なら scripts/run_agent.sh をforegroundで実行し、同じ turn 内で結果を受け取る
  • 結果が返ったら統合してそのターンで報告
  • 複数エージェントを使うなら、時間を見て1件ずつ実行するか、foregroundで並列起動して同じ turn 内で必ず回収する
長時間(複数分以上想定): 復帰導線を作る

並列に大規模分析させる場合は、turn を跨ぐ前提で組む。

  1. setsid bash -lc で親process groupから分離し、PID・ログ・終了コードを保存する
  2. 開始報告前に ps で別SID/PGIDと生存を確認する
  3. xangi環境なら、子プロセスが終了状態を保存した後に xangi tool trigger を呼ぶ。定刻確認なら schedule_add を使う
  4. ログパス、復帰方法、確認コマンドをユーザーに伝える

例:

bash
AGENT_STATE_DIR="$(mktemp -d)"
# TARGET_WORKSPACEは必要資料だけを含む絶対パスへ設定済みとする
setsid bash -lc '
  state_dir="$1"
  agent="$2"
  prompt_file="$3"
  workspace="$4"
  echo $$ > "$state_dir/pid"
  bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh "$agent" "$prompt_file" "$workspace" > "$state_dir/output.log" 2>&1
  rc=$?
  echo "$rc" > "$state_dir/exit"
  # xangiでは終了状態保存後に xangi tool trigger を呼ぶ
  exit "$rc"
' bash "$AGENT_STATE_DIR" codex /tmp/multi-agent-prompt.txt "$TARGET_WORKSPACE" >/dev/null 2>&1 &

sleep 2
ps -o pid,ppid,sid,pgid,stat,etime,cmd -p "$(cat "$AGENT_STATE_DIR/pid")"
echo "State: $AGENT_STATE_DIR"

「結果が来たら統合します」と書くなら、schedule / trigger / ユーザーへの明示的なハンドオフのどれかを必ず作る。

やってはいけないこと
  • バックグラウンドタスクIDを「自走」と勘違いして turn を閉じる
  • 結果が来ないまま「統合結果」を報告する
  • 存在しない process poll / process log コマンドを書く
  • self を外部エージェントとして保存し、次回以降の依頼先にする

Grokの実行環境

Grokは一時的な GROK_HOME を使い、既存の認証ファイル(GROK_AUTH_PATH、未指定なら元の GROK_HOME/auth.json または $HOME/.grok/auth.json)だけを参照する。対象workspaceのスキル監視とClaude/Cursor互換設定の自動読込を抑え、終了時に一時設定を削除する。これはファイルアクセス自体を隔離するsandboxではないため、渡す資料の範囲は引き続き最小限にする。

© karaage0703, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 7 other files (scripts) in skills/xs-multi-agent of karaage0703/ai-assistant-workspace.

  • SKILL.md
  • README.md
  • scripts/check_agents.sh
  • scripts/run_agent.sh
  • scripts/validate_panel.sh
  • tests/check_agents_test.sh
  • tests/run_agent_test.sh
  • tests/validate_panel_test.sh

Open the folder on GitHubat commit c689862

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Xs Multi Agent next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Xs Multi Agent compared with similar skills
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Xs Multi Agent this skillkaraage0703/ai-assistant-workspace136—~1.8kAutomated safety check: PassMIT
Orca CLIstablyai/orca89k2 repos~593Automated safety check: PassMIT
Paseo Advisor Second Opiniongetpaseo/paseo20k1 repos~756Automated safety check: PassCustom licence
O2 Review Loopopenobserve/openobserve22k—~3.7kAutomated safety check: PassAGPL-3.0
Paseo Committeegetpaseo/paseo20k1 repos~496Automated safety check: PassCustom licence
Mission Control Agent APIbuilderz-labs/mission-control6.3k—~2.1kAutomated safety check: PassMIT

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Questions about Xs Multi Agent

What does Xs Multi Agent do?

異なるproviderのAI(Codex/Claude/Grok/Cursor/Antigravity等)から独立意見を集め、共通論点で相互検討して統合する。最初に利用可能エージェントを検出する。「みんなで考えて」「マルチエージェントで分析して」「複数のAIでレビューして」と言われたら使う。. Xs Multi Agent is an agent skill from karaage0703/ai-assistant-workspace.

When should I use Xs Multi Agent?

Xs Multi Agent fits situations like: tasks that involve Multi-agent orchestration.

How do I install Xs Multi Agent in Claude Code?

Run `npx skills add karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-multi-agent -a claude-code`. Or copy the skill folder (skills/xs-multi-agent in karaage0703/ai-assistant-workspace) into .claude/skills/xs-multi-agent in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Xs Multi Agent in Codex?

Run `npx skills add karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-multi-agent -a codex`. Or copy the skill folder (skills/xs-multi-agent in karaage0703/ai-assistant-workspace) into .agents/skills/xs-multi-agent in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Xs Multi Agent in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-multi-agent -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/xs-multi-agent, .gemini/skills/xs-multi-agent, .github/skills/xs-multi-agent and .opencode/skills/xs-multi-agent in your project.

What does Xs Multi Agent need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Xs Multi Agent needs a shell for the scripts in its folder, the command-line tools its instructions call (bash) and credentials named ANTHROPIC_API_KEY. Our summary lists: A Bash shell; A credential in ANTHROPIC_API_KEY.

Does Xs Multi Agent access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Xs Multi Agent safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. The check reads SKILL.md only: the scripts in the folder are not scanned, so read them before running anything.

What licence does Xs Multi Agent use?

Xs Multi Agent is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Xs Multi Agent use?

About 1.8k tokens (SKILL.md is roughly 7.1k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Xs Multi Agent?

Skills that share tags, products or a category with Xs Multi Agent: Orca CLI (stablyai/orca, 89k stars), Paseo Advisor Second Opinion (getpaseo/paseo, 20k stars), O2 Review Loop (openobserve/openobserve, 22k stars) and Paseo Committee (getpaseo/paseo, 20k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Xs Multi Agent?

karaage0703 (a GitHub user) maintains it in karaage0703/ai-assistant-workspace, which has 136 GitHub stars. The repository holds 23 skills in this directory. The repository was last updated on September 23, 2026.

Source: karaage0703/ai-assistant-workspace on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.