自然言語システム設計から実行可能な TLA+ 仕様 (.tla) および TLC モデル構成 (.cfg) を作成し、繰り返し調整します。 TLC モデル チェックを実行します。合格/不合格と反例を、明示的な仮定と限界とともに要約します。 TLA+ を使用したステート マシンまたは分散プロトコルの設計/検証、.tla または .cfg ファイルの作成/編集、TLC の実行、または TLC の失敗/反例の解釈を行う場合に使用します。
コマンドラインで tlaplus-workbench AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: younes-io/agent-skills。
If the user doesn't specify bounds, propose minimal ones (and label them as "proposed"):
Prefer modeling the design over implementation details. If the design is fuzzy, model the uncertainty explicitly with nondeterminism and constraints.
Maintain a compact checklist that maps each natural-language requirement to one of:
自然言語システム設計から実行可能な TLA+ 仕様 (.tla) および TLC モデル構成 (.cfg) を作成し、繰り返し調整します。 TLC モデル チェックを実行します。合格/不合格と反例を、明示的な仮定と限界とともに要約します。 TLA+ を使用したステート マシンまたは分散プロトコルの設計/検証、.tla または .cfg ファイルの作成/編集、TLC の実行、または TLC の失敗/反例の解釈を行う場合に使用します。 ソース: younes-io/agent-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/younes-io/agent-skills --skill tlaplus-workbench自然言語システム設計から実行可能な TLA+ 仕様 (.tla) および TLC モデル構成 (.cfg) を作成し、繰り返し調整します。 TLC モデル チェックを実行します。合格/不合格と反例を、明示的な仮定と限界とともに要約します。 TLA+ を使用したステート マシンまたは分散プロトコルの設計/検証、.tla または .cfg ファイルの作成/編集、TLC の実行、または TLC の失敗/反例の解釈を行う場合に使用します。 ソース: younes-io/agent-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/younes-io/agent-skills --skill tlaplus-workbench インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
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