learned-skills-index

学習済みスキルのインデックス

このディレクトリには、実行が成功したセッションから自動的に抽出されたスキルが含まれています。これらのスキルは、品質の向上につながったパターンを表しており、今後のタスクで取得して利用できます。

スキルの学習方法

1. 実行：Claude Code が --loop を有効にしてタスクを実行します
2. フィードバックの収集：各イテレーションの品質スコアと改善点が記録されます
3. パターンの抽出：品質が向上したイテレーションから、成功したパターンが抽出されます
4. スキルの生成：パターンが、学習可能なスキルの定義にまとめられます
5. 昇格ゲート：昇格するには、スキルが品質しきい値を満たす必要があります

スキルのステータス

ステータス	意味
保留中	スキルは抽出済みですが、まだ昇格していません（さらに検証が必要です）
昇格済み	スキルは検証済みで、新しいタスクに適用できます
アーカイブ済み	スキルは非推奨になったか、より新しい学習内容に置き換えられています

昇格の品質しきい値

• 最低品質スコア：85.0
• 最低成功適用回数：2
• 最低成功率：70%

ディレクトリ構造

learned/
├── SKILL.md                    # This index file
├── learned-backend-auth/       # Example learned skill
│   ├── SKILL.md               # Skill definition
│   └── metadata.json          # Machine-readable metadata
└── learned-frontend-form/      # Another learned skill
    ├── SKILL.md
    └── metadata.json

統合

学習済みスキルは、以下に基づいて自動的に取得されます：

• タスクの説明に含まれるキーワード
• 変更対象のファイルの種類
• ドメインのコンテキスト

学習済みスキルを手動で照会するには：

from core.skill_persistence import retrieve_skills_for_task

skills = retrieve_skills_for_task(
    task_description="your task here",
    domain="backend"  # optional
)

安全性

学習済みスキルには、すべて完全な来歴情報が含まれています：

• ソースセッション ID
• ソースリポジトリ
• 学習のタイムスタンプ
• 品質の推移

これにより、学習済みスキルによる動作変更をロールバックし、監査できます。