BUILD LIBRARY · AI TOOLKITS
Agent toolkits — by job, then by framework.
Original templates and starters for OpenAI Dots, Hugging Face (MCP, Spaces, Skills, Tiny Agents), LM Studio Bionic, smolagents, Letta and the OpenAI Agents SDK, plus LangGraph and CrewAI runners for each Library AI Team task. Part of the existing Build Library — the Ollama, LM Studio, Open WebUI, n8n, CrewAI, LangGraph and MCP recipes stay where they are.
OpenAI Dots、Hugging Face(MCP・Spaces・Skills・Tiny Agents)、LM Studio Bionic、smolagents、Letta、OpenAI Agents SDK向けのオリジナルのテンプレートとスターターに加え、Library AI Teamの仕事ごとに動かすLangGraph・CrewAIのランナーもあります。既存のBuild Libraryの一部で、Ollama・LM Studio・Open WebUI・n8n・CrewAI・LangGraph・MCPのレシピはそのまま使えます。
17 toolkit items · 10 frameworks · Runtime-verified by BSV: 0 (every item shows its real status).
Summaries are public. Opening, copying or downloading the templates requires free email verification. Free stays free.
解説は登録なしで読めます。テンプレートの閲覧・コピー・ダウンロードには無料のメール確認が必要です。無料のものは無料のままです。
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Existing Library platforms
Always-on responsibility · 常駐で任せる仕事
OpenAI Dots · Copy/paste template
Starter rule set for a dot doing ongoing work: scope, what needs your approval, and when to stop. Not a system prompt that overrides safeguards.
継続的な仕事を任せるdotのルールのひな形。担当範囲・承認が必要なこと・止めるタイミングを決めます。安全策を上書きするシステムプロンプトではありません。
Source prepared — not runtime testedAlways-on responsibility
OpenAI Dots · Copy/paste template
Fill-in structure for an ongoing responsibility: the outcome, what success means, which connected sources it may use, what it may do without asking, and what still needs your approval.
継続的に任せる仕事の記入用の型。成果、成功の基準、使ってよい接続先、確認なしでしてよいこと、承認が必要なことを書き込みます。
Source prepared — not runtime testedAlways-on responsibility
OpenAI Dots · Checklist
Checklist for reviewing a dot that has worked in the background: check the result, not the activity.
裏で動いていたdotを振り返るチェックリスト。動いた量ではなく、結果を確認します。
Source prepared — not runtime testedAlways-on responsibility
Research desk · リサーチ
Hugging Face · Workflow
Inspectable Hub research workflow for an MCP-compatible assistant connected through Hugging Face's official MCP settings page.
Hugging Face公式のMCP設定ページで接続したアシスタント用の、確認しやすいHubリサーチ手順。
Source prepared — not runtime testedResearch desk
Hugging Face · Workflow
Scope-and-approval pattern for Hugging Face Skills: install only the Skill a job needs, and keep paid jobs and repo writes behind your approval.
Hugging Face Skillsの使い方。仕事に必要なSkillだけを入れ、有料ジョブやリポジトリへの書き込みは承認制にします。
Source prepared — not runtime testedResearch desk
Local / open-model worker · ローカル・オープンモデルの作業役
Hugging Face · Starter config
Tiny Agent template where a local model stays the reasoning engine and each remote MCP server is an explicit, separate data boundary.
推論はローカルモデルのまま、外部のMCPサーバーを1つずつ明示的なデータの境界として扱うTiny Agentのひな形。
Not runtime testedLocal / open-model worker
LM Studio Bionic · Copy/paste template
Session template for one concrete deliverable in a Bionic project: read-first files, do / do-not lists and a fixed RESULT / TESTS / UNVERIFIED return format.
Bionicのプロジェクトで成果物を1つ作るためのセッション用テンプレート。最初に読むファイル、やること・やらないこと、RESULT/TESTS/UNVERIFIEDの返し方を固定します。
Source prepared — not runtime testedLocal / open-model worker
Hugging Face smolagents · Code
Python starter: smolagents ToolCallingAgent pointed at LM Studio's local OpenAI-compatible server, with no tools enabled by default.
LM StudioのローカルOpenAI互換サーバーにつなぐsmolagentsのToolCallingAgent(Python)。初期状態ではツールを有効にしません。
Not runtime testedLocal / open-model worker
Long-term project memory · プロジェクトの長期記憶
Letta · Copy/paste template
Memory hierarchy for a Letta stateful agent: identity, stable project truth, binding decisions, short current state and recurring failures.
Lettaの状態を持つエージェント用の記憶の階層。役割、変わりにくいプロジェクトの事実、決定事項、現在の状態、繰り返したくない失敗に分けます。
Source prepared — not runtime testedLong-term project memory
Guarded agent orchestration · 安全柵付きのエージェント構成
OpenAI Agents SDK · Code
Python starter for the OpenAI Agents SDK: one worker, no side-effect tools, explicit UNVERIFIED output.
OpenAI Agents SDK用のPythonひな形。作業役は1つ、副作用のあるツールはなく、未確認の内容はUNVERIFIEDと明示します。
Not runtime testedGuarded agent orchestration
LangGraph · Code
Runs any of the 10 Library AI Team tasks as a LangGraph graph on a local model (LM Studio or Ollama): produce, check the required sections, pause for your approval, then save. You paste the team prompt from its Library page.
Library AI Teamの10種類の仕事を、ローカルモデル(LM StudioまたはOllama)上のLangGraphのグラフとして動かします。作成→必要な項目の確認→あなたの承認待ち→保存の順です。Teamのプロンプトは各Libraryページから貼り付けます。
Not runtime testedGuarded agent orchestration
CrewAI · Code
Runs any of the 10 Library AI Team tasks as a two-agent CrewAI crew (lead + checker) on a local model, checks the required sections and saves only after your approval. You paste the team prompt from its Library page.
Library AI Teamの10種類の仕事を、ローカルモデル上のCrewAIの2人構成(担当+確認役)で動かします。必要な項目を確認し、あなたが承認したときだけ保存します。Teamのプロンプトは各Libraryページから貼り付けます。
Not runtime testedGuarded agent orchestration
n8n · Code
Builds one importable n8n workflow per Library AI Team task (10 tasks): manual trigger, local OpenAI-compatible model over HTTP, a section check, then you review the result. No write, send or paid nodes. You paste the team prompt from its Library page.
Library AI Teamの10種類の仕事ごとに、読み込めるn8nワークフローを作ります。手動実行→ローカルのOpenAI互換モデルへHTTPで依頼→必要な項目の確認→あなたが結果を確認、の順です。保存・送信・有料のノードはありません。Teamのプロンプトは各Libraryページから貼り付けます。
Not runtime testedGuarded agent orchestration
OpenAI Agents SDK · Code
Runs any of the 10 Library AI Team tasks with the OpenAI Agents SDK on a local model (LM Studio or Ollama), tracing disabled and no tools: produce, check the required sections, then save only after your approval. You paste the team prompt from its Library page.
Library AI Teamの10種類の仕事を、OpenAI Agents SDKとローカルモデル(LM StudioまたはOllama)で動かします。トレースは無効、ツールはなしです。作成→必要な項目の確認→あなたが承認したときだけ保存、の順です。Teamのプロンプトは各Libraryページから貼り付けます。
Not runtime testedGuarded agent orchestration
Context compression · 文脈の圧縮
LM Studio Bionic · Copy/paste template
Local-model prompt that compresses long project material for another agent without making the local model the final reviewer.
長いプロジェクト資料をほかのエージェント向けに圧縮するローカルモデル用プロンプト。ローカルモデルを最終確認役にはしません。
Source prepared — not runtime testedContext compression
Handoff between workers · 作業の引き継ぎ
Any framework · Copy/paste template
Plain-text packet for handing a job between AI workers, frameworks or human reviewers without repeating finished work: scope and approval boundaries, current state, completed work, evidence, one next action and a do-not-repeat list.
AIの作業役・フレームワーク・人のレビュー担当のあいだで、終わった作業を繰り返さずに仕事を引き継ぐためのテキストです。範囲と承認の境界、現在の状態、終わった作業、根拠、次の一手(1つ)、繰り返さないことの一覧をまとめます。
Source prepared — not runtime testedHandoff between workers
OpenAI Dots
Rule, responsibility and review templates for an always-on dot. They do not override OpenAI's built-in safeguards.
常駐するdot向けのルール・担当範囲・振り返りのテンプレート。OpenAIの組み込みの安全策を上書きするものではありません。
Hugging Face
MCP research desk, community-Space safety gate, Skills workflow and a local Tiny Agent template — using Hugging Face's official setup flows.
MCPリサーチ、コミュニティSpaceの安全確認、Skillsの使い方、ローカルTiny Agentのひな形。Hugging Faceの公式の設定手順を使います。
LM Studio Bionic
Project-worker and context-compressor templates for LM Studio's agent for open models. Route cheap, checkable work locally; keep final review elsewhere.
LM Studioのオープンモデル向けエージェントで使う作業役・文脈圧縮のテンプレート。安く確認しやすい作業をローカルに回し、最終確認は別で行います。
Hugging Face smolagents
Python ToolCallingAgent on LM Studio's local OpenAI-compatible endpoint, starting with no tools enabled.
LM StudioのローカルOpenAI互換エンドポイントで動かすPythonのToolCallingAgent。最初はツールを1つも有効にしません。
Letta
Memory layout for stateful agents: durable project facts, not a dump of every chat message.
状態を持つエージェント用の記憶の設計。会話のすべてではなく、長く使うプロジェクトの事実だけを残します。
OpenAI Agents SDK
A guarded worker with no side-effect tools, ready to grow into agents-as-tools, guardrails, sessions or sandbox agents. The team runner runs each Library AI Team task on a local model with tracing disabled.
副作用のあるツールを持たない安全柵付きの作業役。agents-as-tools・ガードレール・セッション・サンドボックスへ広げられます。チームランナーは、Library AI Teamの各仕事をトレース無効のローカルモデルで動かします。
LangGraph
Graph runtime with checkpoints and human-in-the-loop interrupts. The team runner pauses before saving anything.
チェックポイントと人の確認(interrupt)を持つグラフ型の実行環境。チームランナーは保存の前に必ず止まります。
CrewAI
Role-based multi-agent crews. The team runner uses a lead and a checker on a local model, with your approval before saving.
役割ごとのエージェントで組むマルチエージェント。チームランナーはローカルモデル上で担当と確認役を使い、保存の前にあなたの承認を求めます。
n8n
Workflow automation. The team runner builds one importable workflow per Library AI Team task: manual trigger, local model over HTTP and a section check, with no write, send or paid nodes.
ワークフロー自動化ツール。チームランナーは、Library AI Teamの仕事ごとに読み込めるワークフローを作ります。手動実行・HTTPでのローカルモデル呼び出し・必要な項目の確認だけで、保存・送信・有料のノードはありません。
Any framework
Framework-neutral plain text: paste it into any agent framework, chat or ticket, or hand it to a human reviewer.
フレームワークに依存しないプレーンテキストです。どのエージェントフレームワーク・チャット・チケットにも貼れて、人のレビュー担当にも渡せます。
Library AI Teams
Prefer a ready-made team? These are the existing Library AI Teams; each toolkit page links the ones for its job.
そのまま使えるTeamが良い場合は、既存のLibrary AI Teamをどうぞ。各ツールキットのページから、仕事の近いTeamに移動できます。
How these differ
Bionic is an agent app/harness for open models; smolagents is a lightweight Python framework; Letta focuses on persistent state and memory; the OpenAI Agents SDK provides orchestration primitives (tools, handoffs, guardrails, sessions); Dots are always-on responsibilities inside OpenAI's product; Hugging Face provides MCP, Spaces, Skills and Tiny Agents; the LangGraph and CrewAI team runners run one Library AI Team task at a time with your approval before saving. Choose by job — they are not interchangeable.