cortex-skills-loop

Cortex Skills Loop

概要

cortex CLI には、使用パターンから学習する AI 搭載の推奨エンジンが含まれています。このスキルでは、その学習ループに参加するためのワークフローを確立します。コンテキストが変化したときに推奨を取得し、推奨の品質についてフィードバックを提供し、使用後にスキルを評価します。やり取りを重ねるたびに、今後の推奨が改善されます。

利用するタイミング

推奨を実行するきっかけとなる兆候

次のいずれかの不一致の兆候が見られた場合は、cortex skills recommend を実行します。

• ファイルパターンの変化 — git diff または作業対象に、アクティブなスキルでカバーされていないファイルタイプが含まれる（例：インフラストラクチャスキルがアクティブでないのに .tf の Terraform ファイルが現れる、またはセキュリティスキルが読み込まれていない状態で **/auth/** のパスが変更される）
• エージェントの有効化の変化 — 補完的なスキルがまだ読み込まれていない可能性の高い新しいエージェントが有効化される（推奨エンジンはエージェントとスキルセットを内部で対応付けます）
• 明示的なドメインの切り替え — ユーザーが別のドメインに焦点を移す（「では、次はデータベースのマイグレーションに取り組みましょう」など）が、現在のスキルセットは別の領域向けである
• スキルの不足を感じる — アクティブなスキルではカバーされていないドメイン知識がタスクに必要である、またはアクティブなスキルが現在の作業に役立っていない

評価やフィードバックを行うきっかけとなる兆候

• タスクの完了 — 直前に正常に完了した作業で、スキルがアクティブだった
• 推奨に基づく対応 — 推奨に最近従った、または却下した
• 悪い使用感 — スキルが誤った方向へ導いた、または役に立たないガイダンスを提供した

利用しないタイミング

セッション開始のたびに推奨を実行したり、アクティブなスキルセットが明らかに適切な定型タスクで実行したりしないでください。このループは、兆候に応じて選択的に使うことで価値を発揮します。

ワークフロー

1. 推奨 — 関連するスキルを提示する

コンテキストの変化を検出したら、次を実行します。

cortex skills recommend

現在の Git の状態、アクティブなエージェント、過去のパターンを分析し、信頼度別に分類したスキルを提案します。

• 高い信頼度（>=0.8）： 自動有効化候補 — すぐに有効化することを検討します
• 中程度の信頼度（0.6-0.8）： ユーザーと確認する価値があります
• 低い信頼度（<0.6）： 情報提供のみ

推奨に基づいて操作する前に、現在アクティブなスキルを確認するには、次を実行します。

cortex status

すべてのオプションの詳細については、cortex skills recommend --help を参照してください。

2. フィードバック — 推奨の品質を向上させる

推奨に基づいて操作（有効化または却下）した後、それが役に立ったかどうかを記録します。

cortex skills feedback <skill-name> helpful --comment "Caught auth vulnerability early"
cortex skills feedback <skill-name> not-helpful --comment "Not relevant to this API work"

コンテキストを含む肯定的なフィードバックにより、今後のセッションで現在のプロジェクトコンテキストとそのスキルを関連付けるよう、推奨エンジンが学習します。学習に役立つシグナルを充実させるため、可能な限り --comment を指定してください。

すべてのオプションの詳細については、cortex skills feedback --help を参照してください。

3. 評価 — スキルの効果を記録する

タスクが完了した後、作業中にスキルがアクティブだった場合は、その貢献度を評価します。

cortex skills rate <skill-name> --stars <1-5> --review "Description of experience"

シグナルを充実させる追加のフラグ：

• --helpful / --not-helpful — 有用性を示す二択の指標
• --succeeded / --failed — そのスキルが支援したタスクが成功したかどうか

評価は推奨エンジンにフィードバックされます。高く評価されたスキルは今後の提案で優先され、低く評価されたスキルは優先度が下がります。

評価を追加する前に既存の評価を確認するには、cortex skills ratings <skill-name> を実行します。

最も高い成果を上げているスキルを確認するには、cortex skills top-rated を実行します。

すべてのオプションの詳細については、cortex skills rate --help を参照してください。

フィードバックループを閉じる

おすすめ・フィードバック・評価のサイクルは累積的です。やり取りのたびに SQLite ベースの学習データベースが更新され、次の4つの推薦戦略が改善されます。

1. セマンティック類似度 — 成功したセッションのコンテキストを埋め込み、今後の照合に活用します
2. ルールベース — ファイルのパターンをスキルの提案に照合します
3. エージェントベース — アクティブなエージェントを補完的なスキルに対応付けます
4. パターンベース — 過去の成功率が高いスキルを優先します

複数の戦略で同じスキルが推奨されると、信頼度が高まります。一貫したフィードバックと評価によって、時間の経過とともにこの収束が起こります。

クイックリファレンス

操作	コマンド
推薦を取得する	cortex skills recommend
現在のステータスを確認する	cortex status
肯定的なフィードバックを送る	cortex skills feedback <skill> helpful --comment "..."
否定的なフィードバックを送る	cortex skills feedback <skill> not-helpful --comment "..."
スキルを評価する（星1〜5個）	cortex skills rate <skill> --stars N --review "..."
スキルの評価を表示する	cortex skills ratings <skill>
評価の高いスキルを確認する	cortex skills top-rated
使用状況の分析を表示する	cortex skills analytics