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self-improvement-ci

self-improvement-ci

github.com/pskoettエージェントワークフロー327545 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

self-improvement-ci について

self-improvement-ci は、GitHub Actions の CI エージェント向けスキルです。PR のチェック結果や学習記録から繰り返し発生する問題を集約し、リポジトリを直接変更せずに、人が確認するための機械可読な提案を出力します。

主な機能

  1. 01PR チェックと CI 失敗の確認
  2. 02学習候補と Handoff 記録の収集
  3. 03pattern_key による重複排除と再発集計
  4. 04人の確認用に昇格案を出力

活用シーン

  1. 01複数の CI 実行から再発パターンを集約
  2. 02条件を満たすルールを Agent 指示に提案
  3. 03CI で機械可読な学習出力を生成

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/pskoett/pskoett-ai-skills --skill self-improvement-ci

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

同梱ファイルreferences/workflow-example.md

詳細

Self-Improvement CI

インストール

gh skill install pskoett/pskoett-skills self-improvement-ci

Agent Skills CLI を使った代替手段：

npx skills add pskoett/pskoett-skills/skills/self-improvement-ci

目的

対話型チャットループを使わずに、CI で自己改善を実行します。

  • PR のチェック結果と CI の失敗を調査します
  • simplify-and-harden-ci から学習候補を取り込みます
  • .learnings/HEALS.md（self-healing / self-healing-ci が記録）から Handoff ブロックを取り込み、昇格候補として提示します
  • 安定した pattern_key によって、繰り返し発生するパターンを重複排除します
  • エージェントのコンテキスト／システムプロンプト向けに、昇格可能な提案を出力します

このスキルはリポジトリに対して読み取り専用です（CI Contract を参照）。.learnings/ エントリには書き込みません。候補は機械可読な出力として生成され、昇格は人間のレビュー用に PR またはコメントとして提案されます。

対話型／ローカルセッションでは self-improvement を使用してください。

コンテキストの制限（重要）

CI エージェントには、元の実装セッションで得られたタスクの完全なコンテキストがありません。このスキルは、微妙な単発の意図を推測するのではなく、実行をまたいで繰り返されるパターンを集約するために使用してください。

そのため、次の点に留意してください。

  • 単一実行からの結論より、安定した pattern_key の反復シグナルを優先します
  • 昇格の前に、反復のしきい値を満たすことを求めます
  • 不確実な推奨や影響の大きい推奨は、対話型レビューに回します

前提条件

  1. リポジトリで GitHub Actions が有効になっていること
  2. GitHub CLI で認証済みであること（gh auth status）
  3. 作成／検証用に gh-aw がインストールされていること：
gh extension install github/gh-aw

CI Contract

CI スキルは次の要件を満たす必要があります。

  1. PR の対象範囲内のデータ（チェック、ワークフローの結果、既存の学習エントリ）のみを読み取る
  2. CI でコードを直接変更しない
  3. 機械可読な学習出力を生成する
  4. 反復のしきい値を満たした場合にのみ、昇格を推奨する

出力スキーマ

self_improvement_ci:
  source:
    pr_number: 123
    commit_sha: "abc123"
  candidates:
    - pattern_key: "harden.input_validation"
      source: "simplify-and-harden-ci"
      recurrence_count: 3
      first_seen: "2026-02-01"
      last_seen: "2026-02-20"
      severity: "high"
      suggested_rule: "Validate and bound-check external inputs before use."
      promotion_ready: true
  summary:
    candidates_total: 4
    promotion_ready_total: 1
    followup_required: true

反復と昇格のルール

  • pattern_key ごとに反復を追跡します
  • 昇格のデフォルトのしきい値：
    • recurrence_count >= 3
    • 2 つ以上の異なるタスク／実行で確認されている
    • 30 日間の期間内
  • 昇格先：
    • CLAUDE.md
    • AGENTS.md
    • .github/copilot-instructions.md
    • openclaw のワークスペースメモリを使用する場合は SOUL.md / TOOLS.md

作成ワークフロー（gh-aw）

例示のみを目的としたテンプレートは references/workflow-example.md にあります。 CI の自動化を有効にすると明示的に決めるまでは、例を .github/workflows の外に置いてください。

準備ができたら：

  1. テンプレートを .github/workflows/self-improvement-ci.md にコピーします
  2. ツールへのアクセス、出力、ポリシーのしきい値をカスタマイズします
  3. 検証します：
gh aw compile --validate --strict
  1. テスト実行を手動で開始します：
gh aw run self-improvement-ci --push

Heal Handoff の取り込み

self-healing-ci は、昇格ルールを満たすエントリに Handoff ブロックを追加します。各実行では、次の手順を行います。

  1. .learnings/HEALS.md を読み取り専用で読み込み、Handoff ブロックがあるエントリを収集します
  2. 各エントリを候補に対応付けます。pattern_key は HEAL の Pattern-Key から、suggested_rule は Distilled Rule から取得し、反復フィールドはエントリのメタデータから取得します
  3. 昇格ルールを満たす場合は promotion_ready: true に設定し、simplify-and-harden-ci の候補とともに出力スキーマに含めます
  4. 昇格先のファイルとルール文を指定して、PR またはコメントとして昇格を提案します。CI から指示ファイルに直接書き込むことは決してありません

他のスキルとの連携

  • simplify-and-harden-ci と組み合わせて、simplify_and_harden.learning_loop.candidates を取り込みます
  • self-healing-ci と組み合わせます。このスキルは self-healing-ci の HEALS.md にある Handoff ブロックを取り込みます（Heal Handoff Intake を参照）
  • 昇格したパターンを self-improvement のメモリーワークフローに戻し、恒久的な予防ルールとして活用します

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