mcpField
S
self-learning

self-learning

github.com/philschmidエージェントワークフロー973.4k 回インストール38 週間前に更新
リポジトリ

self-learning について

権威あるWebソースを調査し、再利用可能なスキルにまとめるためのスキルです。エージェント向けに、情報源の選定から内容の抽出、ファイル作成までを案内します。

主な機能

  1. 01信頼できる技術文書の検索
  2. 02URLから関連情報を抽出
  3. 03規定の構成で再利用可能なスキルを作成
  4. 04公式情報を優先し、事実の創作を回避

活用シーン

  1. 01初めて扱う技術のスキル作成
  2. 02公式API文書をエージェント向け手順に変換
  3. 03動的Webページからブラウザーで情報を抽出

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/philschmid/self-learning-skill --skill self-learning

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

同梱ファイルreferences/skill_creation_guide.md

詳細

自己学習型スキルジェネレーター

Web から新しい技術を自律的に調査して学習し、再利用可能なスキルを生成します。

使い方

/learn <topic>

<topic> が指定されていない場合は、使い方を表示します。トピックが曖昧な場合は、確認を求めます。

  • 「react」→「Web 向けの React、React Native、または react-query などの特定のライブラリのどれですか？」
  • 「apollo」→「Apollo GraphQL クライアント、Apollo Server、または Apollo Federation のどれですか？」
  • 「aws」→「どの AWS サービスですか？（S3、Lambda、DynamoDB など）」

ファイル名は kebab-case に正規化します。

2. ソースを見つける（Web 検索）

Web 検索ツールを使って、信頼できるドキュメントを探します。

試す検索クエリ：

  1. <topic> official documentation
  2. <topic> getting started guide
  3. <topic> API reference
  4. <topic> GitHub repository

ソースの優先順位：

  1. 公式ドキュメントサイト（例：docs.、.dev）
  2. 公式 GitHub リポジトリ（README、/docs）
  3. 公式ブログ／発表

高品質な URL を最大 3～5 件 選びます。

信頼できるソースが見つからない場合は、URL を提示するようユーザーに依頼します。

3. コンテンツを抽出する（URL の読み取り）

選択した URL ごとに、コンテンツを読み取ります。

関連するセクションのみを抽出します：

  • インストール／セットアップ
  • 基本概念
  • API リファレンス／主要な関数
  • 一般的なパターン／例
  • バージョン情報

関連性のないコンテンツは除外します：

  • ナビゲーション、広告、ログインの案内
  • 関連性のないサイドバーのコンテンツ
  • コメント、フォーラム

コンテンツの読み取りに失敗した場合（JavaScript を多用するサイトなど）は、ブラウザーエージェントに切り替えます。

Task: Navigate to <URL> and extract the main content including:
- Installation instructions
- Core concepts and API reference
- Code examples
Return the extracted content as markdown.

各ソースのスクレイピング日時を記録します（日付は現在の日付を使用し、形式は YYYY-MM-DD とします）。

4. スキルを生成する

スキルは、モジュール式の自己完結型パッケージです。すべてのスキルは、必須の SKILL.md ファイルと、任意の同梱リソースで構成されます。

skill-name/
├── SKILL.md (required)
│   ├── YAML frontmatter metadata (required)
│   │   ├── name: (required)
│   │   └── description: (required)
│   └── Markdown instructions (required)
└── Bundled Resources (optional)
    ├── scripts/          - Executable code (Python/Bash/etc.)
    ├── references/       - Documentation intended to be loaded into context as needed
    └── assets/           - Files used in output (templates, icons, fonts, etc.)
  1. references/skill_creation_guide.md を読み、形式と原則を理解します。
  2. 学習して抽出した情報をまとめ、新しいスキルを作成します。
    • トリガー： どのような場合に使用するかを明確に定義した説明を書きます。
    • ワークフロー： 手順を段階的に作成します。
    • 形式： 有効な YAML フロントマターと適切なファイル構成を確認します。
5. スキルを保存する

Antigravity は 2 種類のスキルに対応しています。依頼された場合は、グローバルワークスペースに保存します。

  • .agent/skills/<skill-folder>/ ワークスペース固有
  • ~/.gemini/antigravity/skills/<skill-folder>/ グローバル（すべてのワークスペース）

存在しない場合はディレクトリを作成し、既存のスキルを上書きする前にユーザーへ警告します。

6. ユーザーに確認する

次の内容を報告します。

✓ Created skill: <topic>
  Sources scraped: <N>
  Saved to: .agent/skills/<topic>/SKILL.md
  This skill will auto-trigger when working with <topic>.

ツールのリファレンス

  • search_web：ドキュメントの URL を検索します
  • read_url_content：静的ページからコンテンツを抽出します
  • browser_subagent：JavaScript を多用するサイトからコンテンツを抽出します
  • write_to_file：生成したスキルを保存します

重要なルール

  1. ドキュメントについて、決して幻覚を起こさないでください。 スクレイピングしたソースの情報のみを含めてください。
  2. API を決して捏造しないでください。 ドキュメントが不明確な場合は、どうするかユーザーに確認してください。
  3. URL を尋ねてください。 自動検索に失敗した場合は、具体的な URL をユーザーに提示するよう依頼してください。
  4. ソースを検証してください。 サードパーティのチュートリアルよりも公式ソースを優先してください。

コメント

Markdown 対応