distill-response について
distill-responseは、選んだ情報源を簡潔に説明するためのライティングスキルです。結論、根拠、トレードオフ、不確実性、次の行動を保ち、初回の要約と後続の掘り下げを扱います。
主な機能
- 01結論と理由の保持
- 02根拠と不確実性の保持
- 03初回の情報源選定
- 04意味に沿った説明構成
- 05後続の掘り下げに対応
活用シーン
- 01長い回答を重要な違いを保って圧縮
- 02選んだ情報を単独で読める要約に整理
- 03以前の要約で示した項目を詳しく説明
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/ sjunepark/ agent-scripts --skill distill-responseインストール後、Claude Code で/distill-responseを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルagents/openai.yamlevals/evals.json
詳細
応答の要約
原文の意思決定の骨格を保ちます。つまり、結論、重要な関係性、判断に影響する選択とその理由、根拠、トレードオフ、不確実性、そして示されている場合は次のアクションを維持します。理解や判断を左右する違いを損なわずに、繰り返しを簡潔にします。すべての主張を原文に基づかせ、確実性の度合いも保ちます。
原文を選択する
最初の要約では、ユーザーが指定した応答を使用します。指定がない場合は、直前のアシスタントの応答を使用します。選択した原文を最後まで読み、指定された観点や長さを尊重します。
詳述する場合は、求められたラベルを設定した、直近の要約マップを特定します。途中に兄弟項目についての説明があっても、そのマップに取って代わるものではありません。詳述中に導入された下位項目については、その説明を局所的な原文として使用し、全体を把握するために元のマップも保持します。複数のマップや同じラベルの繰り返しによって、意図する原文が実質的に曖昧な場合に限り、確認を求めます。
説明を提示する
要約では、まず結論を示し、原文の順序ではなく意味を軸に構成します。読者が後から参照する可能性がある場合は、異なる考えに安定した説明的ラベルを付けます。それらの関係を説明し、明確に伝わる最小限の形式を使います。文章、リスト、比較表、簡潔な図のいずれでもかまいません。単純な直線的内容に、無理にラベルや図表を付ける必要はありません。
例、コマンド、パス、引用、正確な値、実装の詳細は、読者の理解、検証、判断、行動に役立つ場合に限って残します。単独で理解できるだけの文脈を含め、要約を直接提示します。
詳述では、求められた項目を既存のマップに簡潔に位置付け直してから、求められた深さで不明点を解消します。既存のラベルを維持し、必要に応じて安定した下位ラベルを追加し、概要のうち関係のない部分を繰り返さないようにします。求められた点を明確にする場合は、例や図を使います。
重要な点、重要である理由、判断に影響する選択と注意点、そして次に何が続くかを読者が説明できれば、結果は十分です。詳述した項目も、元のマップの中で容易に位置付けられるようにします。