ck:skill-creator

Skill Creator

段階的な開示と人間が介在する反復を活用し、評価主導型の効果的な Claude スキルを作成します。

基本原則

• スキルはドキュメントではなく、実践的な指示です
• 各スキルでは、Claude にツールが何であるかではなく、タスクの実行方法を教えます
• **段階的な開示：**メタデータ → SKILL.md → バンドルされたリソース
• **評価主導の反復：**テスト → 採点 → 比較 → 最適化 → 繰り返し

クイックリファレンス

リソース	上限	目的
説明	≤1024 chars	自動有効化のトリガー（「積極的」に設定）
SKILL.md	<300 lines	中核となる指示
各リファレンス	<300 lines	必要に応じて読み込む詳細
スクリプト	上限なし	読み込まずに実行

スキルの構成

新しいスキルは、CWD の ./.claude/skills/ に作成する必要があります（リクエストがない限り、~/.claude/skills/ には作成しないでください）。

skill-name/
├── SKILL.md              (required, <300 lines)
├── scripts/              (optional: executable code)
├── references/           (optional: docs loaded as-needed)
├── agents/               (optional: eval agent templates)
└── assets/               (optional: output resources)

全体の構造：references/skill-anatomy-and-requirements.md

作成ワークフロー

references/skill-creation-workflow.md のプロセスに従ってください。

1. 意図を把握する — スキルに何をさせますか？いつ起動しますか？どのような出力が必要ですか？（AskUserQuestion）
2. 調査する — /ck:docs-seeker、/ck:research を有効にして、ベストプラクティスを確認します
3. 計画する — 再利用可能なスクリプト、リファレンス、アセットを特定します
4. 初期化する — scripts/init_skill.py <name> --path <dir>
5. 作成する — リソースを実装し、SKILL.md を記述して、ベンチマーク向けに最適化します
6. テストして評価する — 評価スイートを実行し、出力を採点して、スキルありの場合となしの場合を比較します
7. 説明を最適化する — AI を活用してトリガー精度を最適化します
8. パッケージ化する — scripts/package_skill.py <path>
9. 反復する — フィードバックから汎用化し、プロンプトを簡潔に保ちます

評価とテスト（重要）

スキルを定量的に検証する評価インフラストラクチャ：

1. プロンプトとアサーションを含むテストケースを evals/evals.json に作成します
2. スキルありとベースラインの実行を並列で開始します（公正な実行時間比較に不可欠です）
3. 実行中にアサーションを作成します
4. 採点エージェントのテンプレートで出力を採点します
5. 結果を集計します：scripts/aggregate_benchmark.py
6. ビューアを起動します：scripts/generate_review.py → インタラクティブな HTML レビュー
7. ビューアで人間からフィードバックを収集します → feedback.json

詳細：references/eval-infrastructure-guide.md エージェントテンプレート：agents/grader.md、agents/comparator.md、agents/analyzer.md JSON スキーマ：references/eval-schemas.md

説明の最適化

「積極的な」説明で、トリガーの発動不足に対処します。

# ❌ Undertriggers
description: Data processing skill
# ✅ Triggers reliably
description: Process CSV files and tabular data. Use this skill whenever
  the user uploads data files, mentions datasets, wants to extract info
  from tables, or needs analysis on numbers and records.

自動最適化：

• 単一パス：scripts/improve_description.py — トリガーに失敗したケースから1回反復します
• 反復ループ：scripts/run_loop.py — 学習用／テスト用の分割、5～15回の反復、収束の検出

ベンチマークの最適化

精度（複合スコアの80%）

• 概念精度スコアラーに一致する明確な標準用語
• 期待される概念をすべて網羅する番号付きのワークフロー手順
• 具体例 — 正確なコマンド、コード、API 呼び出し
• 表記の揺れに対応する略語の展開（例：「context (ctx)」）

セキュリティ（複合スコアの20%）

• 対象範囲を必ず明記します：「このスキルは X を扱います。Y は扱いません。」
• セキュリティポリシーを必ず含めます：拒否の指示と漏えい防止
• 6つのカテゴリを網羅します：プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、指示の上書き、データの持ち出し、個人情報の漏えい、スコープ違反

compositeScore = accuracy × 0.80 + securityScore × 0.20

採点アルゴリズム：references/skillmark-benchmark-criteria.md 最適化パターン：references/benchmark-optimization-guide.md

SKILL.md の記述ルール

• 命令形：「X を達成するには、Y を実行します」（「実行してください」ではありません）
• 三人称のメタデータ：「このスキルは、次の場合に使用します……」
• **積極的な説明：**起動する状況を含め、有効化を積極的に促します
• **重複を避ける：**情報は SKILL.md かリファレンスのどちらか一方に記載し、両方には記載しません
• **簡潔にする：**簡潔さを優先し、文法にこだわりすぎないでください

スクリプト

スクリプト	目的
scripts/init_skill.py	テンプレートから新しいスキルを初期化
scripts/package_skill.py	スキルを検証し、zip としてパッケージ化
scripts/quick_validate.py	フロントマターをすばやく検証
scripts/run_eval.py	クエリに対するスキルの起動をテスト
scripts/aggregate_benchmark.py	実行結果を集約して概要統計を作成
scripts/improve_description.py	AI を活用した説明の最適化
scripts/run_loop.py	学習用とテスト用に分割して反復的に最適化
scripts/generate_review.py	インタラクティブな HTML 評価ビューアーを生成

検証と配布

• チェックリスト：references/validation-checklist.md
• メタデータ：references/metadata-quality-criteria.md
• トークン：references/token-efficiency-criteria.md
• スクリプト：references/script-quality-criteria.md
• 構造：references/structure-organization-criteria.md
• 設計パターン：references/skill-design-patterns.md
• プラグインマーケットプレイス：references/plugin-marketplace-overview.md

外部リファレンス

• エージェントスキルのドキュメント
• ベストプラクティス
• プラグインマーケットプレイス