Fabric

カスタマイズ

実行前に、次の場所にユーザーによるカスタマイズがないか確認してください。 ~/.claude/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/Fabric/

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、リソースを読み込んで適用してください。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で進めてください。

音声通知

ワークフローの実行時は、次の両方を行ってください。

1. 音声通知を送信する

   curl -s -X POST http://localhost:31337/notify \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"message": "Running the WORKFLOWNAME workflow in the Fabric skill to ACTION"}' \
     > /dev/null 2>&1 &
   

2. テキスト通知を出力する

   Running the **WorkflowName** workflow in the **Fabric** skill to ACTION...
   

詳細なドキュメント： ~/.claude/LIFEOS/DOCUMENTATION/Notifications/NotificationSystem.md

Fabric

概要

抽出、要約、分析、作成、改善、セキュリティ、評価にわたる、240 種類以上の専門的なプロンプトパターンを実行します。よく使われるパターンには、extract_wisdom、create_threat_model、analyze_claims、improve_writing、review_code、mermaid、youtube_summary があります。パターンはネイティブに実行されます。LifeOS がパターンの system.md を読み込み、直接適用するため、CLI を介した往復はありません。fabric CLI を使うのは、YouTube の文字起こし（-y）と URL のフォールバック（-u）のみです。

課題

優れたプロンプトはあちこちに散らばっていて、思い出しにくく、毎回ゼロから書き直すと質が低くなりがちです。脅威モデル、クレーム分析、すっきりした要約が必要でも、毎回適切なプロンプトを組み立て直すのは時間がかかり、一貫性にも欠けます。そのたびに外部 CLI を呼び出すと、遅延が生じ、依存関係も増えます。このスキルでは、実績のある 240 種類以上のパターンを用意し、プロンプトとして直接適用するため、パターン名を指定するだけで、適切に構成されたプロンプトを利用できます。

仕組み

コンテンツの分析、抽出、要約、脅威モデリング、変換のための、240 種類以上の専門的なパターンを備えたプロンプトパターンシステムです。

パターンの場所： Patterns/

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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
ExecutePattern	「fabric を使って」「パターンを実行して」「パターンを適用して」「知見を抽出して」「要約して」「fabric で分析して」	Workflows/ExecutePattern.md
UpdatePatterns	「fabric を更新して」「パターンを更新して」「fabric を同期して」「パターンを取得して」	Workflows/UpdatePatterns.md

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例

例 1：コンテンツから知見を抽出する

User: "Use fabric to extract wisdom from this article"
-> Invokes ExecutePattern workflow
-> Selects extract_wisdom pattern
-> Reads Patterns/extract_wisdom/system.md
-> Applies pattern to content
-> Returns structured IDEAS, INSIGHTS, QUOTES, etc.

例 2：パターンを更新する

User: "Update fabric patterns"
-> Invokes UpdatePatterns workflow
-> Runs git pull from upstream fabric repository
-> Syncs patterns to local Patterns/ directory
-> Reports pattern count

例 3：脅威モデルを作成する

User: "Use fabric to create a threat model for this API"
-> Invokes ExecutePattern workflow
-> Selects create_threat_model pattern
-> Applies STRIDE methodology
-> Returns structured threat analysis

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クイックリファレンス

パターンの実行（ネイティブ — CLI 不要）

fabric -p pattern_name を呼び出す代わりに、LifeOS はパターンをネイティブに実行します。

1. Patterns/{pattern_name}/system.md を読み込みます
2. パターンの指示をプロンプトとして直接適用します
3. 外部 CLI を呼び出さずに結果を返します

Fabric CLI を直接使う場合

fabric コマンドを使うのは、次の場合のみです。

• -y URL — YouTube の文字起こしを抽出する
• -u URL — URL のコンテンツを取得する（ネイティブ取得に失敗した場合）

よく使われるパターン

意図	パターン	説明
洞察を抽出する	extract_wisdom	IDEAS、INSIGHTS、QUOTES、HABITS
要約する	summarize	一般的な要約
5 文で要約する	create_5_sentence_summary	極めて簡潔な要約
脅威モデル	create_threat_model	セキュリティ脅威分析
クレームを分析する	analyze_claims	クレームのファクトチェック
文章を改善する	improve_writing	文章の改善
コードレビュー	review_code	コード分析
主旨	extract_main_idea	核となるメッセージの抽出

全パターンカタログ

Patterns/ ディレクトリを参照すると、カテゴリ別に整理された 240 種類以上の全パターンを確認できます。

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ネイティブなパターン実行

仕組み：

User Request → Pattern Selection → Read system.md → Apply → Return Results

パターンの構成：

Patterns/
├── extract_wisdom/
│   └── system.md       # The prompt instructions
├── summarize/
│   └── system.md
├── create_threat_model/
│   └── system.md
└── ...240+ patterns

各パターンの system.md には、以下を定義するプロンプト全体が含まれています。

• IDENTITY（AI がどうあるべきか）
• PURPOSE（何を達成するか）
• STEPS（入力をどのように処理するか）
• OUTPUT（構造化された形式）

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パターンのカテゴリ

カテゴリ	数	例
抽出	30+	extract_wisdom, extract_insights, extract_main_idea
要約	20+	summarize, create_5_sentence_summary, youtube_summary
分析	35+	analyze_claims, analyze_code, analyze_threat_report
作成	50+	create_threat_model, create_prd, create_mermaid_visualization
改善	10+	improve_writing, improve_prompt, review_code
セキュリティ	15	create_stride_threat_model, create_sigma_rules, analyze_malware
評価	8	rate_content, judge_output, rate_ai_response

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統合

連携先

• Research - Fabric のパターンでリサーチ分析を強化します
• Blogging - コンテンツの要約と改善
• Security - 脅威モデリングと分析

使用するもの

• fabric CLI - YouTube の文字起こし（-y）と URL の取得（-u）
• ネイティブ実行 - パターンを直接適用します（推奨）

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ファイル構成

パス	用途
Patterns/	ローカルのパターン保存場所（240+）
Workflows/	実行ワークフロー

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変更履歴

2026-01-18

• スキルを初回作成（LIFEOS/TOOLS/fabric から抽出）
• ネイティブのパターン実行（ほとんどのパターンで CLI への依存なし）
• 2 つのワークフロー：ExecutePattern、UpdatePatterns
• カテゴリ別に整理された 240+ のパターン
• LifeOS Pack 対応の構成

注意点

• YouTube の抽出には fabric -y URL を使用し、YouTube ページをスクレイピングしないでください。 fabric は文字起こしをネイティブに抽出します。
• パターン名は正確に指定してください。 extractwisdom ではなく extract_wisdom です。不明な場合は fabric --list を確認してください。
• 長いコンテンツはパターンのコンテキスト制限を超える場合があります。 非常に長い入力では、コンテンツを分割するか、先に要約パターンを使用してください。

実行ログ

ワークフローを完了するたびに、JSONL エントリを 1 つ追記します。

echo '{"ts":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"Fabric","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 は入力の簡潔な説明に、SECONDS はおおよその実時間に置き換えてください。ワークフローが失敗した場合は、status: "error" を記録してください。