auto-skill

Auto-Skill - プロアクティブ学習システム

現在、Auto-Skill v5.0 が実行されています - これは以下のことを行うアクティブ学習システムです：

1. 観察 - ツールの使用パターンをリアルタイムで観察します
2. 検出 - 繰り返されるワークフロー（3回以上の発生）を検出します
3. 発見 - skills.sh から関連するコミュニティスキルを発見します
4. 推奨 - ローカルスキルを生成すべきか、コミュニティスキルを使用すべきかを推奨します
5. 学習 - セッションから継続的に学習します

オプションの高度な機能

Auto-Skill はそのままでも完全に機能しますが、パワーユーザー向けにオプションの CLI と MCP サーバーを提供しています。

CLI ツール（オプション）

インストール:

npm install -g @matrixy/auto-skill

利用可能なコマンド:

• auto-skill init - 設定とディレクトリを初期化します
• auto-skill discover - 現在のプロジェクトのパターンを発見します
• auto-skill stats - 採用統計を表示します
• auto-skill graduate - スキルの昇格を管理します

CLI を提案すべき場合:

• ユーザーが「auto-skill コマンド」や「CLI」について質問したとき
• ユーザーが統計やパターン分析について質問したとき
• ユーザーがスキルの昇格を管理したいとき

代わりに Skills CLI を提案すべき場合:

• ユーザーが手動でスキルを検索したいとき → npx skills find [query]
• ユーザーが特定のスキルをインストールしたいとき → npx skills add owner/repo@skill
• ユーザーがインストール済みのスキルを一覧表示したいとき → npx skills list

提案の方法:

Claude: "Auto-Skill provides CLI commands for terminal usage.
        Install with: npm install -g @matrixy/auto-skill"

MCP サーバー（オプション）

MCP サーバーは、Auto-Skill の検索および発見機能へのプログラムによるアクセスを可能にします。

Claude Code でのセットアップ:

1. パッケージをインストールします:

npm install -g @matrixy/auto-skill

2. Claude Code の MCP 設定に追加します:

Claude Code の設定を開き、以下を追加します:

{
  "mcpServers": {
    "auto-skill": {
      "command": "node",
      "args": ["/usr/local/lib/node_modules/@matrixy/auto-skill/dist/mcp/server.js"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token_here"
      }
    }
  }
}

注: npm のグローバルインストール場所に応じてパスを調整してください:

• macOS/Linux: 通常 /usr/local/lib/node_modules/@matrixy/auto-skill/dist/mcp/server.js
• Windows: 通常 %APPDATA%\npm\node_modules\@matrixy\auto-skill\dist\mcp\server.js
• 次のコマンドで確認できます: npm list -g @matrixy/auto-skill | head -1

3. Claude Code を再起動 して MCP サーバーを有効化します

利用可能な MCP ツール:

• search_skills - 27,000 以上のコミュニティスキルを検索します
• discover_skills - コンテキストに応じた推奨を取得します

MCP セットアップを提案すべき場合:

• ユーザーが「MCP サーバー」や「MCP 連携」について質問したとき
• ユーザーがプログラムによるスキル発見を望んでいるとき
• ユーザーが他のエージェントで Auto-Skill ツールを使用したいと言及したとき
• ユーザーが「search_skills ツールの使い方」を質問したとき

提案の方法:

Claude: "Auto-Skill provides an MCP server for programmatic skill discovery.
        After installing npm package, add it to your Claude Code MCP settings.
        Would you like setup instructions?"

アクティブな機能

このスキルが読み込まれると、以下にアクセスできます:

パターン検出（常にアクティブ）

• PostToolUse フック: すべてのツール呼び出しを ~/.claude/auto-skill/events.db に記録します
• シーケンスマッチング: セッションをまたいで繰り返されるパターンを見つけます
• 信頼度スコアリング: 発生回数、成功率、新しさでパターンをランク付けします
• 自動生成: 信頼度の高いパターン（70% 以上）からスキルを作成します

プロアクティブな発見（v5.0 の新機能）

• コンテキスト分析: パターンからフレームワーク、言語、意図を抽出します
• コミュニティ検索: skills.sh 上の 27,000 以上のスキルを検索します
• スマートな推奨: 外部スキルとローカル生成のどちらを提案するかを判断します
• 昇格: ローカルパターンを実績のあるコミュニティスキルにアップグレードすることを推奨します

MCP ツール（高度な使用方法）

プログラムによるスキル発見のために、以下の MCP ツールにアクセスできます:

search_skills

クエリ文字列でコミュニティスキルを検索します:

{
  tool: "search_skills",
  arguments: {
    query: "react testing",
    limit: 5,
    includeContent: false
  }
}

discover_skills

コンテキストに応じたスキルの推奨を取得します:

{
  tool: "discover_skills",
  arguments: {
    frameworks: ["React", "Jest"],
    languages: ["TypeScript"],
    intent: "testing"
  }
}

MCP ツールを使用すべき場合:

• ユーザーが明示的に「スキルを検索する」よう求めたとき
• パターンを検出し、コミュニティの代替案を見つけたいとき
• ユーザーが現在のワークフローに対する推奨を望んでいるとき
• 複数ステップのタスク中におけるプロアクティブな発見

このスキルの使用方法

Claude として実行すべきこと:

1. 静かに観察する

   • 尋ねられない限り、パターンを記録していることに言及しないでください
   • PostToolUse フックは、すべてのツール呼び出しの後に自動的に実行されます
   • パターンが提案のしきい値に達すると、ユーザーに通知されます

2. プロアクティブにスキルを発見する

   • ユーザーが複数ステップのタスクを要求したとき、それがパターンに一致するか確認してください
   • 新しいスキルを生成する前に、関連するコミュニティスキルを検索してください
   • 例: ユーザーが「React コンポーネントのテストを手伝って」と依頼した場合
     • skills.sh で「react testing」を検索します
     • 高い信頼度(70% 以上)で見つかった場合、次のように提案します: 「『React Test Patterns』が 1250 インストールで見つかりました。このコミュニティスキルを使用しますか?」
     • 見つからない場合は、通常どおりローカルスキルを生成します

3. パターンの卒業を提案する

   • ローカルパターンが 3 回以上発生し、かつ類似の機能を持つコミュニティスキルが存在する場合
   • 例: 「この React テストワークフローを 5 回使用しました。同じことを行うコミュニティスキル『React Test Patterns』があります。代わりにそちらの使用に卒業しませんか?」

4. セッション途中でスキルを読み込む

   • パターンが承認されたら、セッションを再起動せずにすぐに読み込みます
   • スキルレジストリを使用して、スキルコンテンツを取得してフォーマットします

パターン検出ルール

検出トリガー

パターンは次の場合に検出されます:

• 同じツールのシーケンスがセッションをまたいで 3 回以上 出現する
• シーケンスの長さが 2〜10 個のツール である
• パターンが過去 7 日以内 に発生している
• 信頼度スコアが 0.7 (70%) 以上 である

信頼度スコアリング

要因	重み	範囲
発生回数	40%	3 回 = 0.3、10 回以上 = 1.0
シーケンスの長さ	20%	3〜5 個のツール = 1.0、1〜2 または 8 個以上 = 0.5
成功率	25%	100% 成功 = 1.0
新しさ	15%	今日 = 1.0、7 日前 = 0.3

計算例:

Pattern: Grep → Read → Edit (5 occurrences, 3 tools, 100% success, 2 days ago)
- Occurrences: 0.5 × 0.4 = 0.20
- Length: 1.0 × 0.2 = 0.20
- Success: 1.0 × 0.25 = 0.25
- Recency: 0.7 × 0.15 = 0.105
Total Confidence: 0.755 (75.5%) ✅ Suggest to user

プロアクティブな発見ワークフロー

パターンが検出されたら、次のワークフローに従ってください:

1. Extract Context
   ├─ Frameworks: [React, Jest, Testing Library]
   ├─ Languages: [TypeScript, JavaScript]
   └─ Intent: testing

2. Generate Search Queries
   ├─ "React testing"
   ├─ "Jest React Testing Library"
   └─ "React component testing"

3. Search skills.sh
   └─ GET /api/search?q=react+testing&limit=10

4. Rank Results
   ├─ Install count (50% weight)
   └─ Relevance score (50% weight)

5. Recommend
   ├─ If confidence ≥ 70%: Suggest graduation to external skill
   ├─ If confidence 50-70%: Show as alternative option
   └─ If confidence < 50%: Generate local skill as usual

対話の例

シナリオ 1: 繰り返しパターンが検出された場合

Grep → Read → Edit の 3 回目の発生後:

Claude: I've noticed you've searched for files, read them, and edited them 3 times in similar ways.
        Would you like me to create a skill for this workflow?

User: Yes please

Claude: [Searches skills.sh for "search file edit"]
        I found "File Search & Edit Pattern" (820 installs) that matches your workflow.

        Install with: npx skills add vercel-labs/agent-skills@file-search-edit

        Would you prefer to:
        1. Use the community skill (recommended)
        2. Generate a custom skill based on your specific usage

シナリオ 2: プロアクティブな発見

ユーザーが「React コンポーネントのテストを手伝って」と依頼:

Claude: [Searches skills.sh for "react testing", "react component testing"]
        I found "React Test Patterns" (1250 installs, 95% relevance).
        This skill provides:
        - Component test boilerplate
        - Mocking patterns for React hooks
        - Testing Library best practices

        Install with: npx skills add owner/repo@react-test-patterns

        Should I install this skill for you?

シナリオ 3: スキルの卒業

ユーザーが 5 回使用したローカルスキル「my-react-tests」を持っている場合:

Claude: You've used your "my-react-tests" skill 5 times. I found a community skill
        "React Test Patterns" that covers the same patterns and has 1250 installs.

        Benefits of graduating:
        - Maintained by the community
        - Includes more test cases
        - Regular updates for new React features

        Install with: npx skills add owner/repo@react-test-patterns

        Would you like to graduate to the community skill?

シナリオ 4: 手動のスキル検索

ユーザーが「テスト用のスキルはありますか?」と依頼:

Claude: You can search for skills interactively with Skills CLI:

        npx skills find testing

        Or if you know what you're looking for:

        npx skills add owner/repo@skill-name

        Would you like me to search Auto-Skill's database for testing-related patterns instead?

Skills CLI との統合

Auto-Skill は、Skills CLI エコシステムを複製するのではなく、補完します。

役割分担

Auto-Skill (Skill Factory):

• 🏭 パターン検出 - ワークフローを観察して学習します
• 🎯 自動生成 - 検出されたパターンからスキルを作成します
• 🔍 プロアクティブな発見 - 生成する前に skills.sh を検索します
• 📊 品質スコアリング - 公開に向けたスキルの準備状況を評価します
• 📤 公開ヘルパー - マーケットプレイス向けにスキルを準備します (近日公開)

Skills CLI (スキル配布):

• 🔎 検索 - 対話的な検索には npx skills find
• 📦 インストール - シンボリックリンクを使用したマルチエージェントインストール
• 🔄 更新 - npx skills check と npx skills update
• 📋 管理 - インストール済みスキルの一覧表示、削除、追跡

skills.sh (スキルレジストリ):

• 🌐 カタログ - 27,000 以上のスキルの中央リポジトリ
• 📈 指標 - インストール数と人気の追跡
• 🔗 発見 - 閲覧用の Web インターフェース

各ツールを使い分けるタイミング

手動でのスキル検索の場合:

npx skills find react testing    # Interactive search
npx skills add owner/repo@skill  # Direct install

自動でのスキル発見の場合:

• Auto-Skill はパターンを検出するとプロアクティブに検索します
• 推奨には npx skills add コマンドが含まれます
• 次のように提案できます: 「インストール: npx skills add ...」

スキルを公開する場合:

auto-skill publish <pattern-id>  # Coming in v5.1
# For now: Manual GitHub repo + skills.sh submission

スキルの共有 (マーケットプレイス)

Auto-Skill は、skills.sh に公開する準備が整ったスキルを生成します - これにより、ユーザーが学習したワークフローを共有できるマーケットプレイスが実現します。

Skills.sh 互換性

生成されたスキルには skills.sh 用のメタデータが含まれます：

• ✅ タグ - ツール、インテント、パターンから自動生成
• ✅ 対応エージェント - Claude Code、Codex など向けにマーク
• ✅ バージョン - セマンティックバージョニング（1.0.0）
• ✅ ソース - 透明性のため「auto-generated」としてマーク

生成されたスキルを共有する方法

ユーザーが価値のある自動生成スキルを共有したい場合：

1. スキルを特定します：

ls ~/.claude/skills/auto/
# Example: grep-read-edit-workflow-abc123/SKILL.md

2. スキルを確認します：

• 汎用化可能であること（プロジェクト固有でないこと）を確認する
• 例に機密データが含まれていないことを確認する
• 説明が明確であることを検証する

3. GitHub に公開します：

# Create a new repo for the skill
mkdir my-workflow-skill
cp ~/.claude/skills/auto/grep-read-edit-workflow-abc123/SKILL.md my-workflow-skill/
cd my-workflow-skill
git init
git add SKILL.md
git commit -m "Add auto-generated workflow skill"
gh repo create --public
git push

4. skills.sh に送信します： skills.sh にアクセスし、GitHub リポジトリの URL を送信します。

共有を提案すべきタイミング

以下の場合に、ユーザーがスキルを共有できるよう支援を提案します：

• スキルが 10 回以上正常に使用された
• ユーザーが「このワークフローは本当に便利だ」と言った
• ユーザーが「他の人も使えますか？」と尋ねた
• スキルの信頼度が高く（85% 以上）、ドメイン汎用的である

提案の方法：

Claude: "This workflow has been really effective for you (12 uses, 89% confidence).
        Would you like to share it on skills.sh so others can benefit?
        I can help you prepare it for publishing."

マーケットプレイスのビジョン

Auto-Skill はクラウドソーシング型のスキルマーケットプレイスを実現します：

1. ユーザーがローカルで Auto-Skill を実行 → ワークフローが検出される
2. 価値の高いパターンが洗練され、一般化される
3. ユーザーが GitHub + skills.sh に公開する
4. 他のユーザーが Auto-Skill のプロアクティブ検索を通じて発見する
5. コミュニティが共有ワークフローをキュレーションし、改善する

これによりフライホイールが生まれます：自動検出 → 共有 → 発見 → 採用。

保存場所

データ種別	場所
ツールイベント	~/.claude/auto-skill/events.db
生成されたスキル	~/.claude/skills/auto/
スキルトラッキング	~/.claude/auto-skill/skills_tracking.db
外部キャッシュ	インメモリ（24 時間 TTL）

設定

ユーザーは ~/.claude/auto-skill.local.md で検出をカスタマイズできます：

---
detection:
  min_occurrences: 3
  min_confidence: 0.7
  lookback_days: 7

discovery:
  graduation_threshold: 0.7
  search_limit: 10
  cache_ttl_hours: 24
---

プライバシーとデータ

• すべてローカル：イベントはローカルの SQLite データベースに保存されます
• PII なし：ツール名、成功/失敗、タイムスタンプのみ
• 匿名テレメトリ：AUTO_SKILL_NO_TELEMETRY=1 でオプトアウト可能
• 外部検索：skills.sh に送信されるのはクエリテキストのみ（セッションデータは送信されません）

重要な注意事項

やってはいけないこと：

• ❌ ユーザーが尋ねない限り、Auto-Skill が監視していることに言及する
• ❌ 外部の代替手段なしに信頼度 70% 未満のスキルを生成する
• ❌ パターンを提案するためにユーザーのワークフローを中断する
• ❌ ファイルの内容や機密データを保存する

やるべきこと：

• ✅ パターンを検出したときは、コミュニティスキルをプロアクティブに検索する
• ✅ ローカルパターンが外部スキルと一致したときは、卒業（graduation）を提案する
• ✅ 承認された場合はセッションの途中でスキルをロードする
• ✅ 選択肢を提示するときは信頼度スコアを説明する
• ✅ ユーザーの設定や拒否を尊重する

システム要件

• Node.js 18+（ネイティブ fetch API 用）
• Claude Code または互換エージェント
• Skills CLI がインストール済み（npx skills add MaTriXy/auto-skill）

クイックリファレンス

一般的なパターン

Grep → Read → Edit        # Search, understand, modify
Glob → Read → Write       # Find files, read, create new
Read → Edit → Bash        # Edit and test
Bash → Grep → Read        # Run, search output, investigate

信頼度のしきい値

0.9+  : Excellent - Auto-approve if user prefers
0.7-0.9: Good - Suggest with confidence
0.5-0.7: Medium - Offer as option
<0.5  : Low - Don't suggest (too noisy)

外部スキルのスコアリング

Install Count (50%):
- 1000+ installs = 1.0
- 100-999 = 0.7
- 10-99 = 0.4
- <10 = 0.2

Relevance (50%):
- Based on search ranking from skills.sh API

---

あなたは現在、このセッションから積極的に学習しています。パターン検出とプロアクティブな発見が有効になっています。