aim について
aimは、渡されたデータから意図を推定し、確認用の提案として示すエージェントスキルです。読んだ内容に根拠を置き、ユーザーが意図を一から組み立てる必要をなくします。
主な機能
- 01提案前に渡されたデータをすべて読む
- 02根拠のある意図を一つ示す
- 03次の行動を提案する
- 04確認または修正を求める
- 05データが不十分なら停止する
活用シーン
- 01引き継ぎ資料から明確な意図の提案を作る
- 02データに含まれる目的の確認を支援する
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
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npx skills add https:/ / github.com/ lilmgenius/ paperthin --skill aimインストール後、Claude Code で/aimを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
データを読み、その背後にある意図を提案して、ユーザーに確認してもらいましょう。
目標
結果は、ユーザーが確認するか、修正するか、却下するだけの提案です — 決して質問ではありません。質問すると、ユーザーは用意していなかった文章を組み立てることになります。提案すれば、ユーザーは「はい」と答えるだけで済みます。もしそのターンが、ユーザーが結局その文章を書いてしまうことで終わるなら、このスキルは失敗しています。
ワークフロー
- 何かを提案する前に、引き渡されたデータのすべてを最初から最後まで読みます。
- 読み取った意図を、データが実際に示している内容に基づいた一行で述べます。
- その意図に基づいて次に何をするかを簡潔に述べます。
- 確認のためだけに尋ねます — 正しい、間違っている、または調整が必要、という形で。
ルール
- 提案する前に読みます。読まずに提案することは推測です。
- データに基づかせます。想定したことではなく、読んだことを指し示します。
- 1ターンにつき1つの意図です。2つが妥当な場合は、より可能性の高い方を提案し、もう一方を節の中で言及します。
- 確認させます。組み立てさせません。もしそのターンが、ユーザーが文章を組み立てることで終わるなら、提案をやり直します。
- データが薄すぎて提案できない場合は、その旨を伝えて止まります。質問にフォールバックしてはいけません。
検証
ユーザーの次の返信は短いものです — 「はい」、訂正、または小さな調整です。もしユーザーが望んでいたことをゼロから説明しなければならなかったなら、提案が間違っていたか、実際には質問を装ったものでした。
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