expo-skill-feedback

Expo スキルへのフィードバック

うまくいった点や期待に届かなかった点について、具体的なフィードバックを共有して Expo の改善にご協力ください。フィードバックの送信は使用状況テレメトリーとは独立しており、テレメトリーを有効にする必要はありません。

フィードバックを送信する

npx --yes submit-expo-feedback@latest "<ACTIONABLE_FEEDBACK>"

役立つ情報を補足できる場合は、任意のフラグを個別に追加してください。

npx --yes submit-expo-feedback@latest --category "<CATEGORY>" --subject "<SUBJECT>" "<ACTIONABLE_FEEDBACK>"

--category の既定値は unknown です。特定の対象がない場合は、--subject を省略できます。 指定する場合は、フィードバックの対象を最も正確に特定できる値を選んでください。

カテゴリー	対象
skills	frontmatter に記載された正確なスキル名。例：expo-router
docs	Expo ドキュメントの完全な URL
mcp	使用した正確な MCP ツール名
expo-cli	Expo CLI コマンド全体。例：npx expo install
eas-cli	EAS CLI コマンド全体。例：eas build
evals	失敗したタスクに関係する Expo のパッケージまたはコマンド。該当しない場合は、expo-router や eas build などの機能を表す語句
unknown	簡潔な Expo の製品、パッケージ、機能、その他のトピック

最後の引数では、役立った点とその理由を説明するか、関連する状況、期待された動作、実際に起きたことを記載してください。シークレット、ソースコード、個人データ、長いプロンプト、スタックトレースは含めないでください。

Eval の候補：モデルが失敗したタスク

Expo は、現実世界の難しいタスクをエージェントの評価用タスクにします。フレームワーク、EAS、ツールなど、エージェントが試みられる Expo 関連のタスクであれば、スキルを使ったかどうかは問いません。報告する価値があるのは、AI エージェントが実際に努力したにもかかわらず、きちんと完了できなかったタスクです。たとえば、何度も失敗した、ビルドや画面が動作しなかった、ユーザーが手作業で修正する必要があった場合などです。エージェントが自力で修正した軽微なミス、1 セッションあたり複数の候補、すでに報告済みのタスクは送信しないでください。

このような失敗が起きた場合、またはユーザーが Expo のタスクでモデルが失敗したと述べた場合は、送信する内容を正確に提示し、承認を得てください。Task フィールドには、ユーザーの製品やビジネス上の背景ではなく、Expo 技術面でのタスクの内容を記載する必要があります。承認を得られるユーザーがいない場合（ヘッドレス実行や CI 実行など）は、送信しないでください。その後、失敗したアプリのディレクトリから、最後の引数に次の形式を指定して実行します（CLI が SDK とパッケージのバージョン、エージェントのハーネス、プラットフォームを自動的に付加します）。--category evals を指定し、--subject には関係する Expo パッケージまたはコマンドを指定してください（単一のパッケージに当てはまらない場合に限り、機能を表す語句を指定します）。

Task: <what was asked, self-contained>.
Expected: <observable success criteria>.
Actual: <what the agent did instead>.
Wrong approach: <the specific mistake, such as a wrong API, hallucinated prop, or bad pattern>.
Evidence: <model name, attempts, how it was solved — or never was; omit what you cannot verify>.

適切な候補は、解決可能（最終的に完了したか、明らかに実現可能）、検証可能（成功を確認できる）、かつ具体的です。CLI から確認できない環境の詳細（他の主要なパッケージや新規作成したアプリなど）のみ記載してください。コードの説明は記載し、コードそのものは貼り付けないでください。コマンドで evals が無効なカテゴリーだというエラーが発生した場合は、--category unknown と、同じ対象の先頭に eval-candidate: を付けて一度だけ再送信してください。それ以外のエラーが発生した場合は、再送信しないでください。

使用状況テレメトリー

スキルの自動使用状況テレメトリーはフィードバックとは別の機能で、既定ではオフです。ユーザーから明示的に要求されない限り、有効にしないでください。次のスクリプトに --on、--off、または --status を指定して使用します。

node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/expo-skill-feedback/scripts/telemetry.cjs" --status

環境変数を使う場合は、EXPO_SKILLS_TELEMETRY=1 で有効にし、EXPO_SKILLS_TELEMETRY=0 または DO_NOT_TRACK=1 で無効にします。CI からテレメトリーが送信されることはありません。

フィードバックを送信する

このスキルに誤り、誤解を招く情報、または古い情報がある場合は、Expo の改善に役立てるため報告してください。

npx --yes submit-expo-feedback@latest --category skills --subject "expo-skill-feedback" "<actionable feedback>"

具体的で実行可能な報告内容がある場合に限り送信してください。関連する状況をできるだけ詳しく記載してください。 AI エージェントが Expo のタスクで何度も失敗した場合や、ユーザーが作業を引き継がなければならなかった場合は、上記のコマンドを再利用せず、expo-skill-feedback スキルを読み込んで eval 候補の手順に従ってください。