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self-learning-skills

self-learning-skills

github.com/scottfalconerエージェントワークフロー4787 回インストール20 週間前に更新
リポジトリ

self-learning-skills について

作業前に過去の学びを参照し、完了後に再利用可能な発見を記録するサイドカースキルです。明示的なレビューと保守の手順で、検索可能な知見を蓄積したいエージェントやチーム向けです。

主な機能

  1. 01作業前に学びを検索
  2. 02再利用可能な発見カードを記録
  3. 03具体的な推奨事項を保存
  4. 04学びの状態と鮮度を確認
  5. 05学びのストアを修復・管理
  6. 06選択したバックポート用データを出力

活用シーン

  1. 01作業前に関連する過去のメモを確認
  2. 02発見した修正方法を再利用向けに保存
  3. 03古い推奨事項や未完了項目を確認
  4. 04指定した知見のバックポートを準備

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/scottfalconer/self-learning-skills --skill self-learning-skills

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

README.md
LICENSE.txt
AGENTS.md
.gitignore
references/
INTEGRATION.md
PORTABILITY.md
FORMAT.md
RUBRIC.md
scripts/
README.md
self_learning.py

詳細

自己学習サイドカー

作業を始める前に過去のショートカットを思い出し、作業を終えた後に、長く役立つ「なるほど」という気づきや推奨事項を記録するために、このスキルを使います。

重要なルール：学びが何もない場合（コールドスタート）は、その旨を伝え、標準のツールで進めます。記憶を捏造してはいけません。

CLI の使い方（重要）

このスキルには、任意で使用できるヘルパー CLI <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py が付属しています（<SKILL_DIR> はこの SKILL.md があるディレクトリです）。

  • Codex のデフォルト：${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/self-learning-skills
  • 以下のコマンドでは、<SKILL_DIR> をインストール先のパスに置き換えてください。

1) 実行前：思い出す（作業開始前）

使用する場面： 重要な作業を始める前。

操作：

  1. プロジェクトのストアを探します：<repo-root>/.agents/memory/self-learning/v1/users/<user>/
  2. <project_store>/INDEX.md に目を通します（ざっと確認）。
  3. 特定の情報を思い出す必要がある場合は、次を実行します：
    • python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py list --query "<keywords>"
    • 任意のフィルター：--skill <name>、--tag skill:<name>
  4. 現在の作業に直接役立つ項目を3～7件、実行可能な箇条書きで要約します（タイトルと ID のみ。長い内容をそのまま出力しないでください）。

2) 実行後：記録する（作業完了後）

使用する場面： スキーマ、修正方法、コマンドの実行順序、制約など、長く役立つ情報を発見した場合。

操作：

  1. 1～5件の「なるほど」カード（長く役立ち、再利用可能で、具体的かつ機密情報を含まないもの）を記録します。形式は references/FORMAT.md を参照してください。
    • すべての「なるほど」カードと推奨事項に primary_skill が設定されていることを確認します。不明な場合は unknown を使います。
    • scope は project（リポジトリや実行に固有）または portable（一般的に再利用可能で、バックポート候補）に設定します。
    • 同じ学びを再発見した場合は、カードを重複して作るのではなく、強化を示すシグナルとして扱います。
  2. 具体的な推奨事項を1～5件記録します（何をどこで変更するか）。
  3. 次のコマンドで保存します：
    • python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py record --json payload.json（または標準入力）
  4. 既存の「なるほど」カードや推奨事項を使用した場合は、使用済みとして記録します：
    • python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py use --aha aha_...[,aha_...] [--rec rec_...[,rec_...]]
    • または、使用状況のシグナルを自動で追記するため、record のペイロードに used_aha_ids / used_rec_ids（または used: {aha_ids, rec_ids}）を含めます。

出力要件： 簡単な要約と上位3件を表示し、「さらに表示」の参照先（INDEX.md / review --format json）を示します。通常は長い JSON をそのまま出力しないでください。

3) レビュー：ダッシュボード／次のアクション

使用する場面： 「未対応の項目は？」「古くなった情報は？」「何をバックポートすべき？」「今週最も役立った学びは？」といった質問に答える場合。

操作：

  • python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py review --days 7
  • JSON 全体を表示するには、--format json を追加します
  • フィルター：--skill <name>、--scope project|portable、--status proposed,accepted,in_progress、--query "<keywords>"

4) メンテナンス／ガバナンス

  • ストアの整理状態を修復します（追記のみ）：python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py repair --apply
  • 推奨事項のステータスやスコープを更新します：python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py rec-status --id rec_... --status done --scope portable --note "..."
  • 任意のバックポート用バンドルを作成します（明示的に実行し、監査可能）：python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py export-backport --skill-path <skill-dir> --ids <aha_ids> [--make-diff] [--apply]
  • スキル内のバックポートマーカーを確認します：python3 <SKILL_DIR>/scripts/self_learning.py backport-inspect --skill-path <skill-dir>

ドキュメント

  • セットアップ／背景情報：README.md
  • 統合テンプレート（フックなし）：references/INTEGRATION.md
  • 評価基準／形式／移植性：references/RUBRIC.md、references/FORMAT.md、references/PORTABILITY.md

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