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cutting-skills

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github.com/bostonaholicエージェントワークフロー267 回インストール今日更新
リポジトリ

cutting-skills について

重要なルールと動作を保ちながら、エージェントスキルを監査または短縮するスキルです。提案のみの監査モードと明示的な依頼による編集モードを分け、計測、分類、検証、報告の手順を定めています。

主な機能

  1. 01監査モードでは削減案のみ提示
  2. 02明示的な依頼がある場合のみ短縮
  3. 03文字数と行数の計測
  4. 04内容を分類してから取捨選択
  5. 05リンク、メタデータ、リポジトリ検査の検証
  6. 06変更点と未解決の不確実事項を報告

活用シーン

  1. 01スキル内の重複や不要な記述の確認
  2. 02重要な制約を保ったスキルの短縮
  3. 03編集後の行番号参照の更新
  4. 04改訂したスキルの検証と変更内容の要約

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/bostonaholic/skills --skill cutting-skills

インストール後、Claude Code で/cutting-skills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。

agents/
openai.yaml
references/
classification-table.md
cutting-as-a-hillclimb.md
skill-rules.md
shared/
skill-calls.md

詳細

Skill Cutter

スキルは、作成者が重視することをモデルに伝え、その後はモデルの邪魔をしません。優れた最先端モデルでも誤りやすい内容だけを含めます。

  • 目標、品質基準、既定の動作とは異なる設定
  • 見落としやすい注意点、専門分野の事実、安全性や認可の境界
  • 壊れやすいコマンドや、解析されるコマンドと形式

どのように削っても、スキルはスキルのルールを満たします。エージェントに依存せず、短いチェックリスト形式の SKILL.md に詳細を references/ に記載します。

モード

  • 監査:レビュー、批評、削減箇所の特定を求められた場合は、編集せずに提案する対応を報告します。ヒルクライムや評価は実行せず、件数は推定でもかまいません。
  • 削減:削減、圧縮、短縮、簡素化、冗長さの解消を明示的に依頼された場合、そのスキル内に限ってローカル編集を行い、SKILL.md:NN を参照する評価用グレーダーがあれば、同じ内容の新しい行番号に更新できます。コミット、プッシュ、公開、その他スキル外の変更は許可されません。

測定

  • 対象の SKILL.md の文字数(wc -c)と本文の行数を記録します。文字数を4で割ると、トークン数の目安になります。行数だけでは実態を誤ります。
  • フロントマターの説明はリクエストごとに読み込まれ、文字数にも含まれます。長い説明は削減の下限を引き上げます。

削減前の分類

  • SKILL.md 全体、agents/openai.yaml、およびリソースを読みます。
  • このスキルが起動すべきタスクと、十分な能力を持つエージェントでもこれがなければ誤る判断を挙げます。
  • 各要素に分類を付け、分類表に従って既定の扱いを決めます。

削減

  • 圧縮より削除を優先します。正しいというだけの理由で文章を残してはいけません。
  • 大きく削減できる箇所は、次の順です。リンク先の内容の繰り返し、箇条書きと同じ語句で表せる冗長なMarkdown表、説明文を言い換える導入、ルールの背景説明、一般的なエンジニアリングの助言です。さらに、モデルがすでに実行する手順、チェックリストや完了時の儀式、サブエージェントへの割り当て方法、繰り返される要約、パーサーやユーザーの好みに必要とされない報告テンプレート、実行に影響しない履歴も削除します。
  • ユーザーが重視する厳密な形式、値、エッジケースは一字一句そのまま残します。緩い要約ではモデルが内容を落とすため、言い換えは気付かれない削減になります。
  • 一般的なスキルは、最終的に約25~30%小さくなります。残すのはコマンド、ガード、解析されるテンプレート、評価対象となる動作です。数値目標に合わせてガードや指示を密度の高い標語に圧縮してはいけません。Keepクラスの内容まで削らなければ達成できない目標は、分類によって証明された削減不可の目標です。
  • 長い散文の段落は、すべての節を残した箇条書きに組み替えます。
  • 詳細をリファレンスに移すのは、特定の分岐、手順、バリエーションだけで必要になる場合に限ります。その手順から、参照すべきタイミングを示してリンクします。手順、ガード、停止条件は SKILL.md に残し、短く見せるために移してはいけません。
  • 使われていないように見えるスクリプト、アセット、リファレンスは削除しません。テストも含め、まず呼び出し元を確認します。

ヒルクライムによる削減

削減モードでは、分類後にSkillツールを hillclimbing で呼び出し、ヒルクライムによる削減で定められた目標、ガードレール、反復方法、フォールバックに従います。Skillツールがない場合は、スキル呼び出しのルールに従います。

トリガーメタデータ

  • 説明は常時読み込まれるルーティングコンテキストです。このスキルを起動する具体的な意図や成果物を挙げ、「あらゆるタスク」のようなトリガーは削除し、近接するタスクを対象外とする短い説明を加えます。
  • 明示的な依頼のみを対象とするガードはすべて維持します。明示的な依頼がトリガーに一致しなくなるほど消極的にしてはいけません。agents/openai.yaml も説明に合わせます。

検証

  • リンクと agents/openai.yaml を修正します。
  • リポジトリ独自のスキルチェックを実行します(AGENTS.md、CONTRIBUTING.md、またはパッケージマニフェストに記載されているもの。インストール済みの場合は skills-ref validate <target-skill>)。コマンドを推測して作らないでください。
  • 該当するものがない場合は、フロントマターが解析できること、すべての相対パスが解決できること、スキルのルールに従っていることを確認します。
  • スキル内の不具合を修正し、問題がなくなるまで再実行します。スキル外の不具合は報告します。
  • 最後に、どのクラスも正当化できない削除された動作がないか、差分を確認します。

報告

  • モード、SKILL.md の行数と文字数、および変更前後の合計行数(Audit モードでは推定値)。
  • スキルが引き続き提供する動作と、クラスを明記した、重要な保持・移動・削除の各項目。
  • トリガーの変更、検証および評価結果(ケースごとの実行をまとめた結果)、スキルのルールに従っているかどうか。
  • 判断に迷ったため、変更しなかった項目。

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