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improving-skills

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github.com/taisukeoeエージェントワークフロー342 回インストール40 週間前に更新
リポジトリ

improving-skills について

ユーザーのフィードバックと技術的な分析を組み合わせ、既存のエージェントスキルを改善・検証する手順です。体系的にスキルを改良したい作成者向けです。

主な機能

  1. 01ユーザーフィードバックの収集
  2. 02構成とベストプラクティスの確認
  3. 03優先順位付き改善計画の作成
  4. 04ファイルの編集と変更の検証

活用シーン

  1. 01報告された問題をもとにスキルを改良
  2. 02起動条件や対象範囲、出力の問題を調査
  3. 03SKILL.mdや参照ファイルの変更と検証

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/taisukeoe/agentic-ai-skills-creator --skill improving-skills

インストール後、Claude Code で/improving-skillsを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルtests/scenarios.md

詳細

スキルの改善

ユーザーからのフィードバックと技術的な分析を通じて、既存のエージェントスキルを改善します。

ワークフロー

ステップ 1:対象のスキルを特定する

指定されていない場合は、スキルのパスをユーザーに尋ねます(例:.claude/skills/skill-name/)。

SKILL.md を読み、現在の構成を把握します。

ステップ 2:フィードバックを収集する(必須)

次の重要な質問をします。

「このスキルについて、どのような問題や改善点がありますか?」

回答に応じて、必要な場合は追加の質問をします。

ユーザーの言及内容...追加の質問
漠然とした不満「うまく動かなかった具体的な例を教えていただけますか?」
トリガーの問題「どのような場合にトリガーされなかったり、予期せずトリガーされたりしますか?」
機能の不足「この機能がうまく動作した場合、出力はどのようになるべきですか?」
出力が多すぎる/少なすぎる「どの程度の詳しさを希望しますか?」
範囲が不明確「このスキルで対応すべきタスクと、対応すべきでないタスクは何ですか?」

追加の質問は最小限にします。通常は 1~2 問で十分です。

ステップ 3:技術的な分析

ベストプラクティスと照らし合わせて確認します(reviewing-skills の評価基準を参照)。

  • 名前:動名詞形で、内容がわかるもの
  • 説明:三人称で、何をするかと、いつ使うかを含む
  • サイズ:SKILL.md は 500 行未満
  • 段階的な開示:詳細は参照ファイルに記載
  • 単一責任:目的が明確に 1 つであること
  • テスト:tests/scenarios.md が存在すること(/evaluating-skills-with-models では必須)
ステップ 4:改善計画を提示する

改善内容を次のように整理します。

ユーザーが希望する改善:

  • フィードバックに基づく内容
  • ユーザーが明示した内容を優先

技術的な改善:

  • 分析で見つかった問題
  • 影響の大きいものだけを含める

形式:

## Improvement Plan

### User-requested
1. [Issue from feedback] → [Proposed fix]

### Technical
1. [Issue from analysis] → [Proposed fix]

Proceed with these changes?
ステップ 5:実装する

改善を実施します。

  1. SKILL.md を編集する
  2. 必要に応じて参照ファイルを更新または作成する
  3. 該当する場合は、スクリプトやアセットを調整する

変更の差分または概要を提示します。

ステップ 6:検証する

簡単に確認します。

  • 変更がユーザーの挙げた問題に対処している
  • 新たな問題が発生していない
  • スキルが引き続きベストプラクティスに準拠している

reviewing-skills との主な違い

reviewing-skillsimproving-skills
技術的な分析のみユーザーのフィードバックと技術的な分析
フィードバックを提供変更を実装
読み取り専用読み取り・書き込み

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