ExtractWisdom

カスタマイズ

実行する前に、次の場所にユーザーによるカスタマイズがあるか確認してください： ~/.claude/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/ExtractWisdom/

このディレクトリが存在する場合は、そこにある PREFERENCES.md、設定、またはリソースを読み込み、適用してください。これらはデフォルトの動作より優先されます。ディレクトリが存在しない場合は、スキルのデフォルト設定を使用してください。

ExtractWisdom — 動的コンテンツ抽出

概要

動画、ポッドキャスト、インタビュー、記事から優れたアイデアを抽出します。まずコンテンツを読み、実際にどのような知見が含まれているかを検出してから、毎回同じ見出しを押し付けるのではなく、見つかった内容に合わせてカスタムセクションを作成します。「Instant」から「Comprehensive」まで、5 段階の深さがあります。出力は必ず、一文の要点、「2 分しかない場合」のリスト、そして参考になる情報源で締めくくります。

問題点

静的な抽出テンプレートでは、すべてのコンテンツを同じ枠――IDEAS、QUOTES、HABITS、FACTS――に押し込むため、セキュリティに関する講演もビジネスポッドキャストも同じような見た目になり、本当に価値ある内容がありきたりな箇条書きに平坦化されてしまいます。出力は、話を聞いて立ち止まった部分を教えてくれる聡明な友人の言葉ではなく、読書感想文のようになってしまいます。このスキルは、コンテンツに合わせてセクションを調整し、実際に声に出して話すような言葉で要点を書くため、反論を招く見解や初めての気づきが薄められずに残ります。

仕組み

静的なセクション（IDEAS、QUOTES、HABITS など）を使う代わりに、このスキルはコンテンツに実際に含まれる知見の領域を検出し、それに合わせてカスタムセクションを作成します。

プログラミングに関するインタビューなら「プログラミング哲学」や「開発者のワークフローのヒント」が作成されます。ビジネスポッドキャストなら「通説に反するビジネスの見解」や「お金に対する考え方」が、セキュリティに関する講演なら「脅威モデルから得られる洞察」や「防御戦略」が作成されます。セクションはコンテンツに応じて調整されます。

使用する場面

• YouTube 動画、ポッドキャスト、インタビュー、記事を分析する場合
• ユーザーが「知見を抽出して」「これの面白いところは？」「重要なポイントは？」と言った場合
• 優れた内容を取り出したいあらゆるコンテンツを処理する場合
• 標準的な抽出パターンでは価値ある内容を見落とす場合

深さのレベル

必要に応じて異なる深さで抽出します。レベルの指定がない場合、デフォルトは Full です。

レベル	セクション数	セクションあたりの箇条書き	締めくくりのセクション	用途
Instant	1	8	なし	手早く要点をつかむ。強力なセクションを 1 つ。
Fast	3	3	なし	30 秒でざっと読む。
Basic	3	5	一文の要点のみ	深掘りはせず、しっかり全体像を把握する。
Full	5-12	3-15	3 つすべて	デフォルト。完全に抽出する。
Comprehensive	10-15	8-15	3 つすべて＋テーマとつながり	最大限に深掘りする。取りこぼしなし。

呼び出し方：「extract wisdom (fast)」、「extract wisdom at comprehensive level」、または Full を使う場合は単に「extract wisdom」と入力します。

Comprehensive の追加要素：

• 締めくくりの「テーマとつながり」セクション：複数のセクションを結びつける一貫したテーマを 3～5 個特定します。要約ではなく、話し手自身も気づいていない可能性のある、より深いパターンを示します。
• 幅広さを優先します。重要な知見の領域には、それぞれ専用のセクションを作成します。
• 省スペースのためにセクションを統合しません。コンテンツが 15 個のセクションを支えるなら、15 個作成します。

**すべてのレベルで、同じ語り口、トーンのルール、品質基準を使用します。**変わるのは構成だけです。Instant の抽出でも、箇条書きごとの力強さは Comprehensive と同じです。

ワークフローの振り分け

ワークフロー	トリガー	ファイル
Extract	「extract wisdom from」、「analyze this」、YouTube の URL	Workflows/Extract.md

トーンのルール（最重要）

声の基準となる参照先：LIFEOS/USER/PRINCIPAL/WRITINGSTYLE.md — 声の定義の全文はこのファイルを読んでください。箇条書きは、ユーザーがコーヒーを飲みながら友人に話しているような口調にしてください。圧縮された情報のかけらではありません。気の利いた一言でもありません。実際に口にするような観察です。

3 つのレベル — 目指すのはレベル 3 です。

レベル 1（悪い — ドキュメント調）：

• エージェント型 AI 開発の文脈において、自己改変ソフトウェアの重要性について話しました
• ある一定の水準を超えると、経済的な成功の効用は逓減すると指摘されました
• 「バイブコーディング」と「エージェント型エンジニアリング」の違いには意味があると強調しました

レベル 2（より良い — それでもまだ「賢そうな箇条書き」）：

• エージェントに自分自身のソースコードを認識させただけで、ほとんど偶然に自己改変ソフトウェアを作りました
• お金の効用には限界があります。どれだけ裕福でも、チーズバーガーはチーズバーガーです。
• 「バイブコーディングは蔑称です」。彼はエージェント型エンジニアリングと呼び、バイブコーディングをするのは午前 3 時を過ぎてからだけです

レベル 3（これです — 会話調で、ユーザーの声）：

• 彼は自己改変ソフトウェアを作ろうとしていたわけではありません。エージェントに自分自身のソースコードを見せただけで、エージェントは自分で修正を始めました。
• ある程度を超えると、お金はどうでもよくなります。どれだけ裕福でも、チーズバーガーはチーズバーガーです。
• 彼はバイブコーディングを蔑称だと言います。彼がやっているのはエージェント型エンジニアリングです。バイブコーディングをするのは午前 3 時を過ぎてからで、朝になると後悔します。

レベル 2 とレベル 3 の違い： レベル 2 は、ダッシュで情報を圧縮しています。レベル 3 は、実際に口にするような言い方です。文の長さに変化をつけます。考えを少し広げて伝えます。気の利いた表現を狙うのではなく、明快で率直に、ほんの少し個人的に伝えます。

レベル 3 の主な特徴：

• 声に出して読んでも自然に聞こえる
• 文の長さに変化がある。短い文も長めの文もある
• 控えめな表現で、内容そのものに重みを持たせる
• 考えが伝わるよう、ダッシュではなく句点を使う
• ただ情報を伝えるのではなく、自分の見解が感じられる（「ある程度を超えると、お金はどうでもよくなります」）
• 読者に「これを見てみたい」と思わせる。「要約を読んだ」ではありません

箇条書き — 口調の約束

一行で表すなら、内容に即したセクションに、要約ではなく話し言葉のような箇条書きを並べることです。基準は上記の 3 つのレベル です。すべての箇条書きをレベル 3 にしてください。良い箇条書きには、次の特徴があります。

• 要約ではなく、話し言葉です。 プレスリリースや圧縮されたツイートではなく、見たばかりの内容を友人に話すように読めます。
• 曖昧さより具体性を重視します。 実際の詳細、引用、数字を伝えます。「お金について話していた」ではなく、「どれだけ裕福でも、チーズバーガーはチーズバーガーです」です。話し手自身の言葉がすでにぴったりなら、そのまま使ってください。
• 項目の羅列より洞察を重視します。 「エージェントに合ったエコシステムだから、好きでもない言語を選んだ」は、「CLI に Go を使っている」より伝わります。矛盾や逆説にこそ、知恵があります。
• 8～16 語で、長さに変化をつけます。 短い文と中くらいの文を織り交ぜ、考えと考えの間にはダッシュではなく句点を使います。逐語引用は例外です。
• 人間らしい瞬間も大切です。 燃え尽きたこと、疑念、話し手の心を動かした何か。技術的な話でなくても、それも知恵です。

反主流の見解は必須です。 話し手が本気で強い意見（「MCP なんてくそくらえ」、「X は終わった」、「Y は過大評価されている」など）を持っているなら、薄めずに必ず含めてください。刺激的な意見は、最も記憶に残り、共有したくなる内容です。草稿の間も含めて、ひとつでも抜ければ抽出に失敗したことになります。

セクション — 内容に合わせて調整する

セクション名は、固定リストではなく、この内容に合わせて付けます。プログラミング面接なら「プログラミング哲学」、ビジネスポッドキャストなら「お金の哲学」、セキュリティに関する講演なら「脅威モデルから得られる洞察」です。雑誌の編集者のように名付けてください。「テクノロジーの予測」ではなく、「アプリの80％が消える日」のように。読者の好奇心をかき立てる名前にします。

• セクション数は、深さレベルの表に従います。
• 各セクションには、少なくとも3つの力強い箇条書きが必要です（Fastの場合は、簡潔な3項目だけでセクションとして成立します）。3つ見つからない場合は、関連するセクションに統合します。
• 引用に値する場面がある場合は「心に刺さる名言」を含めます。本当に新しいアイデアがある場合は「初めて知る発見」を含めます。
• ただの一覧になるセクションは作りません。事実を並べるだけでは知恵になりません。なぜその選択が重要なのかを掘り下げるか、哲学のセクションに統合します。
• 関連する内容を分割しません。下書きの間に優れた内容を落とさないでください。初稿で見つかった鋭い意見や印象的な場面は、必ず最終稿にも残します。

締めくくりのセクション

含める締めくくりのセクションは、深さレベルによって異なります。

レベル	締めくくりのセクション
Instant	なし
Fast	なし
Basic	一文でまとめる要点のみ
Full	一文でまとめる要点 + 2分しかない場合に読むべきこと + 参考資料と寄り道先
Comprehensive	上記3つすべて + テーマとつながり

一文でまとめる要点 — 全体を通じて最も重要な内容を、15〜20語で一文にまとめます。

2分しかない場合に読むべきこと — 絶対に押さえるべきポイントを5〜7項目に絞ります。選りすぐりの中の選りすぐりです。

参考資料と寄り道先 — 触れられている人物、プロジェクト、書籍、ツール、アイデアのうち、簡単な説明を添えて、さらに調べる価値のあるものを挙げます。

テーマとつながり（Comprehensiveのみ） — 複数のセクションをつなぐ一貫したテーマを3〜5つ挙げます。話者自身も気づいていないかもしれない、より深いパターンを見つけます。要約ではなく、統合的な考察です。

出力形式

# EXTRACT WISDOM: {Content Title}
> {One-line description of what this is and who's talking}

---

## {Dynamic Section 1 Name}

- {bullet}
- {bullet}
- {bullet}

## {Dynamic Section 2 Name}

- {bullet}
- {bullet}

[... more dynamic sections ...]

---

## One-Sentence Takeaway

{15-20 word sentence}

## If You Only Have 2 Minutes

- {essential point 1}
- {essential point 2}
- {essential point 3}
- {essential point 4}
- {essential point 5}

## References & Rabbit Holes

- **{Name/Project}** — {one-line context of why it's worth looking into}
- **{Name/Project}** — {context}

品質チェック

出力を提出する前に、以下を確認してください。

• セクションが一般的なものではなく、この内容に特化している
• 委員会が書いたような箇条書きがない
• すべての箇条書きに、具体的な詳細、引用、または洞察が含まれている。曖昧な要約ではない
• セクション名が会話調で、見出しとして魅力的である（カテゴリー名ではない）
• セクション数が深さレベルに合っている（Instant＝1、Fast/Basic＝3、Full＝5〜12、Comprehensive＝10〜15）
• 締めくくりのセクションが深さレベルに合っている（「締めくくりのセクション」の表を参照）
• 「話者は」や「〜が指摘されたこと」が箇条書きの冒頭にない
• 「彼」または話者の名前で始まる箇条書きが、1セクションにつき3つを超えていない
• 25語を超える箇条書きがない
• ただ事実を並べるだけで、洞察のないセクションがない
• 「2分しかない場合に読むべきこと」の箇条書きが、それぞれ20語未満である
• 出力を読むと、元のコンテンツを見たくなる

注意点

• 内容に応じてセクションを調整するため、入力の種類によって出力の構成が変わります。 ポッドキャストと記事で同一の出力形式になるとは限りません。
• YouTubeの抽出では、知見を引き出す前に fabric -y URL を実行して、まずトランスクリプトを取得してください。
• 長いコンテンツは分割処理が必要な場合があります。 3時間のポッドキャストのトランスクリプトから、一度に知見を引き出そうとしないでください。

例

例1：YouTubeインタビューの抽出

User: "extract wisdom from this Marcus Hutchins interview"
→ Uses `fabric -y URL` to get transcript
→ Content-adaptive extraction (interview format)
→ Returns: key insights, surprising claims, actionable takeaways
→ ~45 seconds

例2：記事の抽出

User: "extract the key insights from this blog post"
→ Fetches content via WebFetch
→ Adapts sections to article format
→ Returns distilled wisdom with source attribution

実行ログ

ワークフローを完了したら、JSONLエントリーを1行追加してください。

echo '{"ts":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"ExtractWisdom","workflow":"WORKFLOW_USED","input":"8_WORD_SUMMARY","status":"ok|error","duration_s":SECONDS}' >> ~/.claude/LIFEOS/MEMORY/SKILLS/execution.jsonl

WORKFLOW_USED は実行したワークフローに、8_WORD_SUMMARY は入力内容の簡単な説明に、SECONDS はおおよその実時間に置き換えます。ワークフローが失敗した場合は、status: "error" を記録します。