karaage0703 スキルクリエイター
ワークスペースの既存スキル群と統一感のあるスキルを作成・改善する。
絶対遵守事項
- 対話は日本語で行う
- 作成するスキルのSKILL.mdも日本語で記述
プロンプト設計原則（制約少なめ・例多め）
過剰特定された制約は memorized shortcut を誤発火して品質を下げる（Akli et al., 2026, arXiv:2604.24712）。SKILL.md を書くときは：
- 「禁止」「絶対」「必ず」を並べるより、Do の例（コマンド例・入出力例・テンプレート）で示す
- スキル全体での禁止系制約は3つ程度を目安。それ以上は構造（章立て・例示）で表現する
- 残す制約には「なぜそれを避けるか」を1行で添える（理由なしの禁止は誤解されやすい）
詳細とBefore/After例は [SKILL_DIR]/references/patterns.md の「9. 制約少なめ・例多めの原則」を参照。
スキル作成フロー
Step 1: ヒアリング
ユーザーに以下を確認（わかっている情報はスキップ）：
- 何をするスキル？ → 主機能の把握
- どんな時に使う？ → トリガー条件の特定
- 入力と出力は？ → データフローの明確化
- スクリプトは必要？ → Python/Bash等の自動化有無
Step 2: 分類と設計
4分類のどれに該当するか判定し、適切なテンプレートを選択：
| 分類 | 特徴 | 例 |
|---|---|---|
| 対話型 | ユーザーとの対話で成果物を生成 | ブログ記事生成、プレゼン企画 |
| 自動実行型 | 指示一つで取得→加工→出力 | ニュース取得、サイト巡回 |
| ツール連携型 | 外部ツール/APIとの連携 | API操作、DB管理 |
| 思考支援型 | 構造化された思考フレームワーク提供 | ブレスト支援、調査整理 |
テンプレートの詳細は [SKILL_DIR]/references/templates.md を参照。
外部CLI、常駐サーバー、API、GPUなどに依存する場合は、あわせて次を設計する。
- 副作用のない可用性チェック
- 利用可能と判断できる成功条件
- 利用不可時のフォールバック、または安全なスキップ
- 導入・起動・ログインを自動実行してよい条件
可用性確認だけを目的に、パッケージ導入、サービス起動、ログイン、設定変更を行わない。必須機能でなければ、依存がない環境でもスキル以外の作業を継続できる構成にする。
Step 3: ディレクトリ作成
# スキル名はケバブケースで
mkdir -p [WORKSPACE]/skills/<skill-name>
# 必要に応じてサブディレクトリ作成
mkdir -p [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/scripts
mkdir -p [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/references
mkdir -p [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/assets
Step 4: スクリプト作成（該当する場合）
スクリプトが必要な場合：
scripts/にPython/Bashスクリプトを配置- 必ず
uv runで実行する（python3直接実行は禁止。外部依存ゼロでもuv runを使う。理由: python未インストール環境でもuvがPythonを自動解決するため） --helpオプションを実装- 実際に
uv runでテスト実行して動作確認
Step 5: SKILL.md作成
テンプレートに従い作成。以下の要素を必ず含める：
フロントマター（必須）:
---
name: xs-<skill-name>
description: [50-200文字。何をするか＋いつ使うか＋トリガーフレーズ]
---
本文の構成:
- H1タイトル - スキル名
- 1行概要 - 何をするスキルか
- 絶対遵守事項（必要な場合）
- 手順 - Step/STEP形式で番号付き
- 出力フォーマット - 期待する出力形式
- 使用例 - 具体的なトリガーフレーズ
パス規則:
[SKILL_DIR]- SKILL.mdがあるディレクトリ[WORKSPACE]- ワークスペースルート- ハードコードパス禁止
保存機能がある場合:
- note-takingスキルがあればそちらへの委譲を記述
- 直接保存ロジックを書かない
Step 6: README.md作成（人間向け）
SKILL.mdはAI向けの行動指示、README.mdは人間向けの説明として分ける。極小スキルを除き、次を含むREADME.mdを作成する。
- 何ができるか
- 使い方と出力例
- 必要な依存・セットアップ
- よくあるエラーと対処
- オプション依存がある場合は可用性の確認方法とフォールバック
- 参考にしたリポジトリ、記事、ライセンス
AIが実行時に読む手順はSKILL.mdへ置き、背景や長い説明をREADME.mdへ分離する。
Step 7: 品質チェック
[SKILL_DIR]/references/checklist.md の全項目を確認。
フロントマターは全スキルを一括確認する。
for file in [WORKSPACE]/skills/*/SKILL.md; do
head -1 "$file" | grep -q '^---$' || echo "MISSING: $file"
done
Step 8: 登録確認
スキルの配置場所がシンボリックリンクで管理されている場合（例: .claude/skills/ → skills/）、skills/ にフォルダを作るだけで自動認識される。
そうでない場合は、AIツールの設定に新しいスキルを登録する。
Step 9: スキル一覧更新
[WORKSPACE]/skills/README.md があれば、スキル一覧に追加。
Step 10: Git同期
cd [WORKSPACE]
git add skills/<skill-name> skills/README.md
git diff --cached
git commit -m "Add skill: <skill-name>"
公開リポジトリへpush・PR作成する場合は、対象と操作を列挙してユーザーのOKを取る。
Step 11: 完了報告
スキル作成完了！
skills/<skill-name>/
- SKILL.md（XX行、AI向け）
- README.md（人間向け）
- scripts/（あれば）
- references/（あれば）
スキル改善フロー
既存スキルの改善を依頼された場合：
Step 1: 現状分析
# 対象スキルを読む
cat [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/SKILL.md
# 行数を確認
wc -l [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/SKILL.md
Step 2: チェックリスト適用
[SKILL_DIR]/references/checklist.md で問題点を洗い出し。
Step 3: パターン参照
[SKILL_DIR]/references/patterns.md でベストプラクティスと照合。
Step 4: 改善実施
問題点を修正し、品質チェックを再実行。
Step 5: Git同期と報告
参考資料
[SKILL_DIR]/references/patterns.md- スキルの設計パターン集[SKILL_DIR]/references/templates.md- 分類別テンプレート[SKILL_DIR]/references/checklist.md- 品質チェックリスト[WORKSPACE]/skills/README.md- スキル一覧と作成ガイド
使用例
新しいスキルを作りたい
スキル作って：Twitterトレンド取得
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