agentleFS
YOSSII812001YOSSII812001/claude-code-jarvis/skills/skill-improve/SKILL.md

skill-improve

Skill1 starsChanged 7 months agoMITView on GitHub

スキルの品質チェック・改善適用・フィードバック記録を一元管理する自己改善スキル。 機械的チェック10項目 + 3段階評価で品質を可視化し、個別スキルの分析・改善を支援する。 トリガー: "skill-improve", "スキル改善", "スキル品質", "スキル監査", "skill audit", "スキルチェック", "スキル見直し" 使用場面: (1) 全スキルの品質一括チェック、(2) 個別スキルの分析・改善、 (3) スキル関連フィードバックの記録

15 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

Used with

Projects with it also use soak-test, team-live-ops and 10 more.

Other files people use alongside this one.

Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
  • lilangMaxSkill

    soak-test

    Generate a soak test protocol for extended play sessions. Defines what to observe, measure, and log during long play sessions to surface slow leaks, fatigue effects, and edge cases that only appear after sustained play. Primarily used in Polish and Release phases.

    Also in 9 projects that use this

  • lilangMaxSkill

    team-live-ops

    Orchestrate the live-ops team for post-launch content planning: coordinates live-ops-designer, economy-designer, analytics-engineer, community-manager, writer, and narrative-director to design and plan a season, event, or live content update.

    Also in 9 projects that use this

  • +10 more from lilangMax

The file

Files
SKILL.md

skill-improve - スキル品質管理・改善スキル

概要

27個のスキルの品質を体系的に管理・改善する。機械的チェックによる再現性のある評価と、LLM分析による用途適合性チェックを組み合わせ、自己改善サイクルを確立する。

2つのモード

コマンド説明
/skill-improve audit全スキルの構造チェック(機械的検出 + 要改善リスト)
/skill-improve <skill-name>個別スキルの分析・改善提案・適用

機械的チェック 10項目

#チェック項目検出方法合格基準
1YAML frontmatter先頭 --- の有無あり
2name フィールドfrontmatter内 name:あり
3トリガーワードトリガー: の有無あり
4適正行数100-800行範囲内
5コードブロック``` のペア数1個以上
6テーブル| 行が3行以上連続1箇所以上
7関連スキル関連スキル 見出しあり
8改訂履歴改訂履歴 or 更新履歴 見出しあり
9トラブルシューティングトラブル or エラー 見出しあり
10チェックリスト- [ ] or - [x]あり

frontmatter品質チェック(追加検証)

#チェック項目検出方法合格基準
F1description クォートdescription: の値に : を含む場合" or `` で囲まれている

frontmatter の description に : が含まれる場合、YAMLパーサーがエラーを起こす。" または |(リテラルブロック)で囲むこと。

3段階評価

ランク条件アクション
Good8個以上クリア軽微な調整のみ
Needs Work5-7個クリア特定セクションの強化推奨
Critical4個以下クリア大幅改善が必要

詳細な基準・カテゴリ別重要度は references/scoring-rubric.md を参照


audit モード (/skill-improve audit)

ワークフロー

Step 1: Glob で全 SKILL.md パスを取得
        パターン: C:\Users\zooyo\.claude\skills\*\SKILL.md

Step 2: 各 SKILL.md を Read し、機械的チェック10項目を適用
        → メインエージェントが順次処理(サブエージェント不要)
        → 抽出項目: frontmatter有無、行数、コードブロック数、
          テーブル有無、各セクション有無

Step 3: 結果をテーブルで表示
        → Good / Needs Work / Critical に分類
        → 不足項目を具体的に列挙

Step 4: 改善優先度リストを提示
        → Critical > Needs Work の順
        → 各スキルに「何が足りないか」を1行で記述

出力フォーマット

## スキル品質監査結果(YYYY-MM-DD)

### Critical(要改善)
| スキル | 行数 | クリア | 不足項目 |
|--------|------|--------|---------|
| xxx | 44 | 3/10 | トリガー, コード例, テーブル, 関連スキル, 改訂履歴, トラブルシューティング, チェックリスト |

### Needs Work(改善推奨)
| スキル | 行数 | クリア | 不足項目 |
|--------|------|--------|---------|
| yyy | 180 | 6/10 | 改訂履歴, チェックリスト, トラブルシューティング, 関連スキル |

### Good(品質十分)
| スキル | 行数 | クリア |
|--------|------|--------|
| zzz | 350 | 9/10 |

### 改善優先度
1. **xxx** (Critical): トリガーワードとコード例の追加が最優先
2. **yyy** (Needs Work): 改訂履歴セクションの追加

チェックの実装手順

各 SKILL.md を Read した後、以下の順でチェック:

1. frontmatter: 1行目が "---" かつ、2行目以降に再度 "---" がある → Pass/Fail
2. name: frontmatter 内に "name:" を含む行がある → Pass/Fail
3. トリガー: ファイル全体に "トリガー:" または "トリガー:" を含む → Pass/Fail
4. 行数: 総行数が 100 <= n <= 800 → Pass/Fail
5. コードブロック: "```" の出現回数 / 2 >= 1 → Pass/Fail
6. テーブル: "|" を含む行が3行以上連続する箇所が1つ以上 → Pass/Fail
7. 関連スキル: "関連スキル" を含む見出し行(#)がある → Pass/Fail
8. 改訂履歴: "改訂履歴" or "更新履歴" を含む見出し行がある → Pass/Fail
9. トラブルシューティング: "トラブル" or "エラー" を含む見出し行がある → Pass/Fail
10. チェックリスト: "- [ ]" or "- [x]" を含む行がある → Pass/Fail
11. frontmatter品質: description に ": " を含む場合、"..." or |(リテラルブロック)で囲まれている → Pass/Fail
12. カテゴリ判定: スキル内容からワークフロー型/文書型を判定し、該当カテゴリの必須要素チェックを実施

個別改善モード (/skill-improve <skill-name>)

ワークフロー

Step 1: 対象スキルの SKILL.md を Read で読み込み
        パス: C:\Users\zooyo\.claude\skills\<skill-name>\SKILL.md

Step 2: 機械的チェック10項目を適用 → 不足項目を特定

Step 3: tasks/lessons.md から当該スキルの過去フィードバックを Grep で抽出
        パターン: "<skill-name>" を tasks/lessons.md 内で検索

Step 3.5: 教訓→スキル反映状況の棚卸し
          - tasks/lessons.md から当該スキルに関する全教訓を抽出(Step 3の結果を利用)
          - 各教訓について「SKILL.md のどのセクションに反映済みか」を照合
          - 「教訓に記述があるがスキルに未反映」のものを特定し、改善提案リストに追加

Step 4: サブエージェント(general-purpose x1)で用途適合性分析
        → references/scoring-rubric.md のプロンプトテンプレートを使用
        → スキル全文 + 過去フィードバック + 機械的チェック結果を入力
        → カテゴリ判定 + 具体的改善提案を生成

Step 5: 改善計画をユーザーに提示
        → 「構造的変更」と「軽微な整備」に分類
        → 構造的変更は承認を求める
        → 軽微な整備は自動適用可の旨を提示

Step 6: 承認後、Edit で SKILL.md を改善

Step 7: 改善後の SKILL.md を Read して検証
        → YAML frontmatter が正しく解析可能か
        → マークダウン構造が壊れていないか
        → 機械的チェックを再実行し改善を確認

Step 8: 改訂履歴セクションを更新
        → 日付 + 変更内容 + 変更理由を追記

Step 9: Codex read-only レビュー(見落とし防止)
        → 変更対象の全SKILL.mdをCodexに投げ、以下を機械的にチェック:
          - 誤字脱字(日本語・英語)
          - マークダウンテーブル構文(| の数、ヘッダー行 --- 不足)
          - パス表記の一貫性(特にスキル間クロスリファレンス)
          - 改訂履歴の日付・内容の整合性
          - YAML frontmatter の構造
        → 指摘があれば修正し、なければ完了

用途適合性分析(Step 4 詳細)

サブエージェントに以下を依頼:

  • カテゴリ判定(リファレンス型/ワークフロー型/マインドセット型/プロジェクト型)
  • カテゴリに応じた重要項目の評価
  • 「このスキルに足りないもの」の具体的列挙
  • 改善提案を「構造的変更」「軽微な整備」に分類

フィードバック記録(tasks/lessons.md に統合)

スキルに関する改善指示をユーザーから受けた場合、tasks/lessons.md に以下の形式で追記:

## YYYY-MM-DD: [スキル名] - [問題の要約]

### 問題
- [何をしようとしていたか]
- [期待動作 vs 実際の動作]

### 根本原因
- [なぜスキルが期待通りに動かなかったか]

### 対策
- [SKILL.mdに何を追加/修正したか]

### ルール
- [再発防止のルール]

CLAUDE.md の自己改善ループ(セクション3)と完全に統合。別ファイルは作成しない。


既存システムとの連携

連携先方法
tasks/lessons.mdスキル関連フィードバックの記録先
MEMORY.mdaudit後に「最終audit日」と「要改善スキル上位3件」を記録
CLAUDE.md自己改善ループに「スキル品質は /skill-improve を活用」と追記済
references/scoring-rubric.md詳細基準・プロンプトテンプレートの格納先

カテゴリ別必須要素チェック

workflow skill(ワークフロー系)必須要素

ワークフロー系スキル(手順・プロセスを定義するもの)には以下の要素が含まれているかを検証する:

#必須要素説明検出方法
W1入口条件前提条件・事前準備前提 or 入口条件 or Prerequisites を含む見出しまたはセクション
W2品質ゲート各ステップの合格基準ゲート or 合格基準 or GATE を含むセクション
W3完了監査Done = 証跡 + コマンド + 状態確認完了 and (証跡 or 確認) を含むセクション
W4復旧手順中断時の再開方法復旧 or 再開 or リカバリ を含むセクション
W5証跡定義何を記録として残すか証跡 or エビデンス or evidence を含むセクション

document skill(文書系)必須要素

文書系スキル(説明・要約・文面改善を扱うもの)には以下が含まれているかを検証する:

#必須要素説明検出方法
D1plain-japanese前提やさしい日本語・明確な文章を前提としているかplain-japanese or やさしい日本語 or 平易な日本語 を含む記述
D2AGENTS.md整合性.codex/AGENTS.md の日本語品質ルールとの整合AGENTS.md参照または同等ルールの明記

背景: 文書系スキルの出力品質は plain-japanese ルールと .codex/AGENTS.md の日本語品質基準に準拠すべき。監査時にこれらとの整合性を確認する。


注意事項

  • audit モードではサブエージェントを使用しない(コスト・速度の最適化)
  • 個別改善モードでは用途適合性分析のためサブエージェント1つのみ使用
  • スキルの改善適用前に必ずユーザー承認を得る(構造的変更の場合)
  • 改善後は必ず Read で検証し、YAML/マークダウン構造の破損がないことを確認

関連スキル

  • codex: スキル改善案のセカンドオピニオンとして活用可能
  • design-review-checklist: スキル設計時の品質チェックに応用可能
  • simplify: 改善後のスキルコードレビューに活用可能

トラブルシューティング

問題対処法
Glob でスキルが見つからないパス C:\Users\zooyo\.claude\skills\*\SKILL.md を確認
機械的チェックの誤検出テーブル判定は | 3行連続が基準。引用内の | は対象外にする
サブエージェントがタイムアウトscoring-rubric.md のプロンプトが長すぎる場合、スキル全文を要約して渡す
改善後にYAMLが壊れたfrontmatter の --- が正確に2つあるか確認。description 内の : はクォートで囲む
tasks/lessons.md が存在しない新規作成して ## スキル関連 セクションを追加

改訂履歴

日付変更内容変更理由
2026-02-28初版作成スキル品質管理の体系化
2026-03-17v1.1 チェック項目拡充 — frontmatter description クォート検証追加、カテゴリ別必須要素チェック新設(workflow: 入口条件/品質ゲート/完了監査/復旧手順/証跡定義、document: plain-japanese前提/AGENTS.md整合性)、チェック実装手順に11-12番追加skill-improve バッチ改善(スキル品質の構造的強化)
2026-03-17個別改善モードにStep 3.5(教訓→スキル反映状況の棚卸し)を挿入教訓がスキルに未反映のまま放置される問題の防止
2026-03-17個別改善モードにStep 9(Codex read-onlyレビュー)を追加スキル編集後の見落とし(パス表記・テーブル構文等)を機械的に検出する教訓の反映

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.