template-feedback
Skill9 starsChanged 3 months agoMITView on GitHub
siblingプロジェクトの送り状(doc/output/to-template.md)を走査し、汎用化された学びを ai-template に取り込む。取り込み後は送り状の状態を取込済に倒す。ai-template リポジトリで取り込み作業をするときに使う。
In this repository57 other files it gives its agents.
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- accessibility-engineerSkill
- agent-browserSkill
- animation-principlesSkill
- architecture-expertSkill
- art-directionSkill
- auto-bugSkill
- auto-buildSkill
- auto-designSkill
- auto-taskSkill
- basic-reviewSkill
- biz-researcherSkill
- bug-fixSkill
- bug-investigateSkill
- bug-newSkill
- bug-proposeSkill
- build-context-siteSkill
- creative-coderSkill
- deep-reviewSkill
- design-assembleSkill
- design-componentsSkill
- design-critiqueSkill
- design-htmlSkill
- design-mockSkill
- design-ssotSkill
- design-uiSkill
- developer-specialistSkill
- docs-reverseSkill
- experience-planSkill
- frontend-implementationSkill
- image-prepSkill
- judgment-harnessSkill
- keyboard-shortcutsSkill
- manual-genSkill
- manual-guideSkill
- official-source-firstSkill
- pairSkill
- persona-designerSkill
- project-design-languageSkill
- project-initSkill
- proposition-reviewerSkill
- proto-loopSkill
- proto-mediumSkill
- pr-respondSkill
- repo-tourSkill
- security-expertSkill
- sensory-designSkill
- session-endSkill
- session-startSkill
- setupSkill
- task-detailSkill
- task-listSkill
- task-runSkill
- template-inboxSkill
- testingSkill
- ui-designerSkill
- usability-psychologistSkill
The file
Files
[テンプレート保守] 送り状の取り込み(フィードバックループ)
各プロジェクトで得た「汎用化できる学び」を ai-template へ還流させる取り込み手順。
前提(競合回避モデル)
- 各プロジェクトは自リポジトリの送り状
doc/output/to-template.mdに汎用学びを記録するだけ。ai-template を直接編集しない - 取り込みは ai-template 側で直列処理する(判断を1か所に集約=複数プロジェクト並行でも競合しない)
- 送り状の「状態」欄が二重取り込み防止の台帳として機能する
実行条件
- カレントが ai-template リポジトリであること(プロジェクト側では実行しない)
手順
1. 走査
- sibling プロジェクトの送り状を収集する:
ls ../*/doc/output/to-template.md - 自リポジトリのインボックスも収集する:
ls doc/input/from-projects/*.md(README.mdは除く) - インボックスが
README.mdだけなら、このPCではまだ構築されていない。/template-inboxを先に実行する(投函箱の実体はGit追跡外=PCローカルのため) - ai-template 自身の
doc/output/to-template.md(配布用の空雛形)は対象外 - 同じ学びが両方にある場合はインボックス側を正とする(
解決済みファイルのパスを持つため)
2. スコープ確認(Human in the Loop)
- 状態が
未取込の項目を一覧化し、種別・反映先候補とともに提示する - どの項目を取り込むかは人間が決める(GO をもらってから着手)
3. 出典の確認と汎用化の検証
- 各項目の出典ファイルを読み、送り状の「汎用化した形」が出典と整合するか確認する
解決済みファイルの記載がある項目は、動いている実物を読んでから写す(記述だけを頼りに書き直すと、検証済みの内容が劣化する)- プロジェクト固有の表現(固有の色・画材・フォント名等)をテンプレートに持ち込まない
4. 反映
- 「反映先候補」はあくまで候補。最終の置き場所は取り込み側が判断する(迷ったら
judgment-harnessの昇格判断を参照) - 複数の送り状が同じ箇所を触る場合は統合し、矛盾する場合は選択肢+トレードオフで人間に確認する
- rules は常時読み込まれるため薄く・最小で反映する(詳細は skill へ)
- 書くのは判断軸・優先順位・困ったとき何を疑うか・固有の手順/思想のみ。AIが既に持つ一般知識や、特定プロジェクトの具体例は書かない
- スキル記述も最小主義で: 含めるのは「最小の必須ステップ+判断軸」のみ。ドメイン固有の検証内容・網羅的な手順書・将来使うかもしれない詳細は、求められるまで書かない(構造仕様を先に、肉付けは発酵ループで)。反映後に「このスキル、半分に削れないか?」を自問する。厚いスキルは低コストモデルの誤読・過剰実行を誘発しやすい
5. 記録とコミット
- 取り込みの経緯・判断(候補から変えた場合はその理由)を
meta/adr-lite.mdに ADR-lite で記録する - 変更をコミットし、短縮ハッシュを控える
6. 台帳更新(二重取り込み防止)
- 取り込んだ項目の送り状の状態を
取込済(YYYY-MM-DD / 短縮hash)に更新する - インボックスとプロジェクト側の正本、両方の状態を倒す(片方だけだと次回に二重取り込みされる)
- プロジェクト側リポジトリでは送り状以外のファイルを触らない(コミットはプロジェクト側のセッションに委ねる)
送り状フォーマット(固定)
- 各項目: 種別 / 汎用化した形 / 反映先候補 / 出典 / 状態
- 雛形:
doc/output/to-template.md(apply_template で各プロジェクトに配布される)
よくある落とし穴
- 固有表現の混入(テンプレートが特定プロジェクトの色に染まる)
- 取込済マークの付け忘れ → 次回二重取り込みされる
- 反映先候補を鵜呑みにして rules が肥大化する(薄く・最小で反映する)
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
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.

