insights について
プロジェクトのメモリとセッション履歴を分析し、エージェントの作業傾向をレポートするスキルです。修正、学習内容、生産性の推移を集計し、繰り返す問題や古くなった学習内容を示します。
主な機能
- 01現在のセッション活動の要約
- 02学習内容のカテゴリ別集計
- 03カテゴリ別の修正傾向の表示
- 04セッション間の生産性指標の追跡
- 05反復する修正と古い学習内容の特定
活用シーン
- 01最近のエージェント活動の確認
- 02修正が多いカテゴリの特定
- 03学習記録の推移の追跡
- 04恒久ルール化する学習内容の特定
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/ rohitg00/ pro-workflow --skill insightsインストール後、Claude Code で/insightsを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
セッションインサイト
学習内容とセッション履歴からパターンを明らかにします。
トリガー
「統計を表示」「自分の調子はどう?」「分析」「インサイト」「ヒートマップ」「修正率」と尋ねられたときに使用します。
データソース
指標を計算する前に、次の場所からデータを収集します。
# Session history and learnings
cat .claude/LEARNED.md 2>/dev/null || cat CLAUDE.md | grep -A999 "LEARNED"
cat .claude/learning-log.md 2>/dev/null
# Session activity
git log --oneline --since="today" --author="$(git config user.name)"
git diff --stat
修正とは、セッション中にユーザーがエージェントの出力を誘導し直したり、訂正したり、上書きしたりした事例です。セッション履歴内の [LEARN] エントリーと明示的な修正マーカーを数えます。
表示内容
セッションの概要
Session Insights
Duration: 47 min
Edits: 23 files modified
Corrections: 2 self-corrections applied
Learnings: 3 new patterns captured
Context: 62% used (safe)
学習の分析
Learning Insights (42 total)
Top categories:
Testing 12 learnings (29%)
Navigation 8 learnings (19%)
Git 7 learnings (17%)
Quality 6 learnings (14%)
Most applied:
#12 [Testing] Run tests before commit — 15 times
#8 [Navigation] Confirm path for common names — 11 times
Stale learnings (never applied):
#15 [Editing] Prefer named exports — 0 times (45 days old)
修正のヒートマップ
Correction Heatmap
By category (all time):
████████████ Testing 34 corrections
████████ Navigation 22 corrections
██████ Git 18 corrections
████ Quality 12 corrections
Hot learnings (most corrected, least learned):
- [Testing] Mock external deps — corrected 8x, learned 0x
→ Consider: /learn-rule to capture this permanently
Cold learnings (learned but never applied):
- [Editing] Use named exports — learned 45 days ago, applied 0x
→ Consider removing if no longer relevant
生産性指標
Productivity (last 10 sessions)
Avg session: 35 min
Avg edits/session: 18
Correction rate: 12% (improving)
Learning capture: 2.1 per session
ガードレール
- プロジェクトのメモリとセッション履歴から実際のデータを使用します。
- 数値だけでなく、実行可能な提案を提示します。
- 恒久的なルールにすべき、繰り返し発生する修正にフラグを立てます。
- 関連性が薄れている可能性のある古い学習内容を特定します。
出力
次の内容を含む、書式設定された分析レポートです。
- 現在のセッションの統計
- カテゴリー別の内訳
- 最も/最も適用されていない学習内容
- 提案を含む修正の傾向
- 時系列での生産性指標
コメント
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