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github.com/resciencelabエージェントワークフロー1.9k1.2k 回インストール今日更新
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archive について

Archiveは、プロジェクトの知見を日付別のMarkdownファイルに保存し、中央インデックスから参照するエージェントスキルです。重要な作業の記録や、作業を繰り返す前の過去の修正・手順の確認を支援します。

主な機能

  1. 01日付別Markdownアーカイブ
  2. 02中央のMEMORY.mdインデックス
  3. 03記録と検索の手順ガイド
  4. 04プロジェクト知識のカテゴリ
  5. 05関連アーカイブの参照

活用シーン

  1. 01デプロイ後の知見の保存
  2. 02過去のインフラ修正の検索
  3. 03以前の作業手順の再利用

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。

$npx skills add https://github.com/resciencelab/opc-skills --skill archive

インストール後、Claude Code で/archiveを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

.factory-plugin/
plugin.json
hooks/
hooks.json
load-memory.py
references/
TEMPLATE.md

詳細

アーカイブスキル

セッションをまたいで、プロジェクトの知識を記録し、インデックス化して再利用します。

アーカイブするタイミング

  • 重要なタスク（デプロイ、移行、主要機能）が完了した後
  • 難しいデバッグセッションを解決した後
  • ユーザーから「これをアーカイブして」と言われたとき
  • 保存する価値のある学びを得た複数ステップのプロセスの後

アーカイブを参照するタイミング

  • インフラ、デプロイ、CI の問題をデバッグする前
  • 過去のセッションで実施したプロセスを繰り返す前
  • 過去に解決した可能性のあるエラーに遭遇したとき

検索: grep -ri "keyword" .archive/ インデックス: .archive/MEMORY.md

アーカイブのワークフロー

  1. .archive/MEMORY.md を読み、関連する既存のアーカイブがないか確認します
  2. 必要に応じて .archive/YYYY-MM-DD/ ディレクトリを作成します
  3. YAML フロントマターを含む Markdown ファイルを作成します（references/TEMPLATE.md を参照）
  4. .archive/MEMORY.md を更新します：該当するカテゴリの下に1行のエントリーを追加します
  5. 関連するアーカイブがある場合は、フロントマターに related フィールドを追加します

検索ワークフロー

  1. .archive/MEMORY.md を読み、関連するエントリーを探します
  2. 詳細な背景を確認するため、該当するアーカイブファイルを読みます
  3. 学びを現在のタスクに活用します

カテゴリ

  • infrastructure — AWS、ECS、IAM、ネットワーク、シークレット、CloudWatch
  • release — TestFlight、バージョン管理、Git Flow、CHANGELOG
  • debugging — バグ修正、エラー解決、注意事項
  • feature — 機能の設計、実装メモ
  • design — UI/UX、アイコン、ビジュアルデザイン

ルール

  • .archive/ は .gitignore に含める必要があります — ローカル専用のメモです
  • エントリーは簡潔に、かつ再現可能な内容にします
  • 問題、修正方法、正確なコマンドを重視します
  • アーカイブを作成したら、必ず MEMORY.md を更新します
  • 内容がわかるファイル名を使用します（例：session.md ではなく cloudwatch-logging.md）
  • tags、category、任意の related を含む YAML フロントマターを記述します

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