selftune

selftune

実際のエージェントセッションを観察し、見逃されたトリガーを検出し、実行品質を評価します。パッケージ評価（リプレイ、ベースライン、採点、本文、ユニットテスト、デプロイ後の監視）を通じてスキルを進化させ、繰り返し現れるテレメトリパターンからワークフロー用スキルのひな形を作成します。

あなたが運用担当者です。 ユーザーは、あなたが自律的にスキルの健全性を管理できるよう、このスキルをインストールしました。「selftune を設定して」「スキルを改善して」「スキルの調子はどう？」などと尋ねられたら、以下の適切なワークフローに案内してください。ユーザーは CLI コマンドを直接実行せず、あなたが実行します。

ブートストラップ

検索、読み込み、タスク単位の有効化には、テレメトリの初期化は必要ありません。SkillSearch を使って既存のローカルパッケージを利用するだけなら、セットアップを実行しないでください。

~/.selftune/config.json が存在しない場合は、まず workflows/Initialize.md を読んでください。ほかのコマンドが動作するには、CLI がインストール済み（selftune が PATH 上にある状態）でなければなりません。初期化が完了するまで、ほかのコマンドを実行しないでください。

主要なライフサイクル

ユーザーが低レベルのワークフローを明示的に求めない限り、既定では以下のライフサイクルを使用します。

1. status

   • selftune status を使用します
   • ドラフトパッケージには、selftune create status --skill-path <path> を使用します

2. verify

   • selftune verify --skill-path <path> を使用します
   • verify で準備状況またはエビデンスの不足が報告された場合は、全工程を再実行するのではなく、返された次の低レベルコマンドに従ってください

3. publish

   • ドラフトパッケージには、selftune publish --skill-path <path> を使用します
   • すでに公開中のスキルでは、通常 publish は検証済みの Improve アクションと Watch を意味します

4. improve

   • selftune improve --skill <name> --skill-path <path> を使用します
   • スキルにすでにパッケージのエビデンスまたはドラフトパッケージマニフェストがある場合は、--scope auto を使い、対象範囲を限定したパッケージ検索を自動的に選択します
   • 測定されたギャップがすでに明確で、変更対象を指定したい場合は、--scope description|routing|body|package を設定します
   • 問題がルーティングと本文の両方にまたがる場合、または公開する内容を決める前に測定値に基づいて候補を比較したい場合は、--scope package を使用します
   • 最有力のパッケージ候補をドラフトに自動的に反映させたい場合は、--dry-run を省略します

5. run

   • selftune run を使用します

eval generate、unit-test、replay、baseline、watch、および本文に特化した進化は、ユーザーから直接求められた場合、または既定のライフサイクルが失敗した場合を除き、高度な補助ワークフローとして扱ってください。

コマンド実行ポリシー

selftune <command> [options]

コマンドによって出力形式が異なります。

• 既定で JSON： selftune doctor と selftune watch は、標準出力に構造化 JSON を出力します。
• 既定でテキスト： selftune status、selftune last、selftune verify、selftune publish、および selftune improve は、標準出力が TTY の場合、人が読みやすいテキストを出力します。
• 混在するランタイム出力： selftune run／selftune orchestrate は標準出力に JSON を、標準エラー出力に人が読みやすいレポートを出力します。
• JSON のオプトイン： selftune sync --json で構造化 JSON 出力が有効になります。
• サーバー： selftune dashboard はローカルの SPA サーバーを起動します。データは出力しません。
• MCP サーバー： selftune mcp serve は、読み取り専用のローカルスキルレジストリを標準入出力経由で公開します。
• JSON： selftune library は、インストール済み、キャッシュ済み、ドラフト、およびアーカイブ済みのパッケージを調整します。
• 検索： selftune skills search "task or collection" --json は、有効化せずにローカルスキルを検索します。workflows/SkillSearch.md を参照してください。

健全性の修復では、文章から次の手順を推測するのではなく、selftune doctor の出力にある機械可読な guidance.next_command またはトップレベルの next_command を優先してください。

正確なフラグを確認するには、selftune <command> --help を実行してください。すべてのフラグを確認する必要がある場合は、references/cli-quick-reference.md を読んでください。

パッケージ評価パイプライン（作成者の信頼ループ）

ユーザーがスキルの改善を求めた場合は、すぐに変更するのではなく、まずこのパッケージ評価パイプラインを使用してください。各ステップで、パッケージを公開する準備ができていることを示す測定可能な証拠を積み上げます。

• draft — パッケージは存在しますが、まだ未完成です
• verify_blocked — ドラフトは、具体的な準備状態のいずれかにあります：needs_spec_validation、needs_package_resources、needs_evals、needs_unit_tests、needs_routing_replay、または needs_baseline
• verified — 信頼性のゲートを通過し、スキルをリリースできる状態です
• published — スキルのリリースに成功しました
• watching — デプロイ後の監視が有効です
• needs_improvement — 測定結果から、トリガー、ルーティング、本文、または価値に関する不足が判明しています
• unhealthy — フック、テレメトリ、設定、または selftune 自体に問題があります

ユーザーが「このスキルが機能するかどうすれば分かりますか？」や「このスキルはもう信頼できますか？」と尋ねた場合は、このパイプラインから始めてください。そのうえで、selftune status、ダッシュボード、またはスキルレポートを使い、不足しているもの、パッケージを公開できる状態かどうか、あるいはすでにライブ監視中かどうかを説明してください。

デバイスに基づく証拠の基準

実データ、変更前後の比較、またはデバイス上の証拠を求められた場合は、求められた証拠の代わりに、合成フィクスチャ、集計スコア、または Git のみでの修正を提示しないでください。

1. 候補を評価する前に、実際のローカルセッションまたはトレースを1つ特定し、元のユーザー入力と観測されたアシスタントの出力に結び付けてください。
2. ソースパス、セッション ID、イベントのタイムスタンプ、ハーネス、モデル／設定、正確な入力、および関連するスキルのリビジョンまたはポリシーダイジェストを固定してください。
3. 忠実なベースラインの抜粋と、候補の具体的な出力を並べて表示してください。合格率の概要で、実際に見える出力の代わりにすることはできません。
4. 両方の出力を同じ明示的な動作チェックに照らして評価し、各チェックを満たす、または違反するソースイベントを示してください。
5. 合成ケースや Git に基づくケースは、配線や回帰の証拠として扱い、実ユーザーの一連の行動が改善した証明とはしないでください。
6. 少なくとも1つのオンデバイスケースを提示するまでは、実データ要件が満たされたと宣言しないでください。分離されたホスト環境でのリプレイによって、承認なしにローカルデータが露出する場合は、すでに観測された修正の一連の行動、またはローカルハーネスを使用し、同等性を捏造するのではなく、ハーネスの制約を明示してください。

ワークフローのルーティング

検索スキル、タスク用のコレクション、一時的なプロジェクトスキル、またはタスク用スキルのクリーンアップを探す場合は、workflows/SkillSearch.md を使用してください。まず検索し、選択した手順だけを読み込み、終了前にタスクの有効化を解除してください。

トリガーキーワード	ワークフロー	ファイル
スキルを作成、新しいスキルパッケージ、スキルを作成する、スキルを初期化、パッケージのひな形を作成、ベンチマークレポート、パッケージレポート、レポートを公開	Create	workflows/Create.md
スキルを検証、クリエーターループ、このスキルを信頼できるか、このスキルが機能するか確認する方法、このスキルをテスト、リリース準備完了、デプロイ準備完了	Verify	workflows/Verify.md
スキルを公開、スキルをリリース、スキルをデプロイ、公開する、スキルをリリース	Publish	workflows/Publish.md
検索実行、パッケージ探索、候補検索、制約付きパッケージ進化、パッケージ候補を比較、パッケージを最適化、ルーティングと本文を同時に改善、制約付き進化	SearchRun	workflows/SearchRun.md
採点、スコア、評価、セッションを評価、自動採点	Grade	workflows/Grade.md
評価、評価セット、トリガー不足、スキル統計、評価を生成	Evals	workflows/Evals.md
改善、スキルを最適化、スキルをより良くする、トリガー、より多くのクエリを検出、提案を適用、コントリビューターの提案を適用	Improve	workflows/Improve.md
説明を進化、説明のみの進化、トリガーの文言を改善	Evolve	workflows/Evolve.md
本文を進化、ルーティングを進化、本文全体の進化、スキルを書き換え、教師と生徒、ローカルトレース候補をレビュー、候補を準備	EvolveBody	workflows/EvolveBody.md
進化をロールバック、元に戻す、復元、進化を取り消す、前の状態に戻す、最後の変更を元に戻す	Rollback	workflows/Rollback.md
監視、モニタリング、リグレッション、デプロイ後、様子を見る	Watch	workflows/Watch.md
診断、ヘルス、フック、壊れている、診断する、動作しない、何か問題がある	Doctor	workflows/Doctor.md
取り込む、インポート、codex ログ、opencode、openclaw、pi、codex をラップ	Ingest	workflows/Ingest.md
リプレイ、バックフィル、claude のトランスクリプト、過去のセッション	Replay	workflows/Replay.md
コントリビューション、共有設定、クリエイター共有への参加／不参加、コントリビューションを承認／取り消し	Contributions	workflows/Contributions.md
クリエイターのコントリビューション、selftune.contribute.json、クリエイターのコントリビューションを有効化／無効化	CreatorContributions	workflows/CreatorContributions.md
シグナルダッシュボード、コントリビューターシグナル、シグナルページ、コミュニティダッシュボード、コミュニティデータ、コントリビューター統計、シグナルの健全性、シグナルの状況、コミュニティの状況	SignalsDashboard	workflows/SignalsDashboard.md
貢献、共有、バンドルをエクスポート、データをエクスポート、匿名化、還元	Contribute	workflows/Contribute.md
初期化、セットアップ、セットアップする、初期設定、初回、インストール、selftune を設定	Initialize	workflows/Initialize.md
cron、スケジュール、進化を自動化、自動実行	Cron	workflows/Cron.md
スケジュール、selftune のスケジュール、launchd、systemd、crontab、自動化のセットアップ	Schedule	workflows/Schedule.md
バックグラウンドサービス、デーモン、ログイン時に起動、常時表示のダッシュボード、メニューバーサービス、サービスが利用不可、古いサービスロック、ロックを修復、ローカルトークンをローテーション	Service	workflows/Service.md
自動アクティベーション、提案、アクティベーションルール、しつこい通知、提案される理由	AutoActivation	workflows/AutoActivation.md
ダッシュボード、ビジュアル、ダッシュボードを開く、ダッシュボードを表示、ダッシュボードを配信	Dashboard	workflows/Dashboard.md
進化メモリ、セッションの継続性、前回の出来事	EvolutionMemory	workflows/EvolutionMemory.md
ベースライン採点、ベースラインの向上、価値を付加、スキルの価値、スキルなしとの比較	Baseline	workflows/Baseline.md
評価のユニットテスト、スキルテスト、スキルをテスト、テストを生成、テストを実行	UnitTest	workflows/UnitTest.md
実行結果の評価、スキルなしと比較、スキルの出力をベンチマーク、評価の反復、ブラインド比較	EvalRun	workflows/EvalRun.md
評価のコンポーザビリティ、共起、スキルの競合、ファミリーの重複、兄弟スキルの混同	Composability	workflows/Composability.md
評価をインポート、skillsbench、外部評価、ベンチマークタスク	ImportSkillsBench	workflows/ImportSkillsBench.md
テレメトリー、分析、分析を無効化、オプトアウト、トラッキング、プライバシー	Telemetry	workflows/Telemetry.md
オーケストレーション、自律型、全ループ、すべてのスキルを改善、selftune を実行、selftune のループを実行、パッケージ検索を使用して実行、パッケージを自動改善	Run	workflows/Run.md
同期、更新、信頼できる情報源、セッションを再スキャン	Sync	workflows/Sync.md
バッジ、README バッジ、スキルバッジ、ヘルスバッジ	Badge	workflows/Badge.md
ワークフロー、ワークフローを探す、ワークフロースキルのひな形を作成、ログからスキルを作成	Workflows	workflows/Workflows.md
復旧、sqlite を再構築、データベースを復旧、レガシーバックフィル	Recover	workflows/Recover.md
クイックスタート、使い始める、オンボーディング、初回セットアップ、新規ユーザー	Quickstart	workflows/Quickstart.md
アンインストール、selftune を削除、クリーンアップ、ティアダウン	Uninstall	workflows/Uninstall.md
修復、使用状況を再構築、スキルの使用状況を修正、信頼できる使用状況	RepairSkillUsage	workflows/RepairSkillUsage.md
未使用のスキル、非アクティブなスキル、重複インストール、古いスキルバージョン、スキルを統合、スキルを削除、スキルを整理、スキルをクリーンアップ、スキルポートフォリオ、スキルを隔離、スキルを復元	SkillPortfolio	workflows/SkillPortfolio.md
スキルライブラリ、すべてのスキル、インストール済みの場所、キャッシュ済みスキル、アーカイブ済みスキル、スキルを調整	Library	workflows/Library.md
スキルセット、スキルセットを提案、スキルを分類、スキルカテゴリ、同時に使うスキル、プロジェクトのスキル、再利用可能なスキルのセットアップ、スキルをリンク、スキルをシンボリックリンク、プロジェクトにスキルを適用、プロジェクトプロファイル、プロジェクトにスキルセットを追加、プロジェクトのスキルをセットアップ	SkillSets	workflows/SkillSets.md
正規形式でエクスポート、正規エクスポート、正規テレメトリー、ペイロードをプッシュ	ExportCanonical	workflows/ExportCanonical.md
フック、フックを実行、フックを呼び出す、手動フック、フックをデバッグ	Hook	workflows/Hook.md
codex/opencode/cline/pi フック、プラットフォームフック、claude 以外のフック、マルチエージェント	PlatformHooks	workflows/PlatformHooks.md
レジストリ、配布、スキルをプッシュ／提案／インストール／同期／ロールバック、ローカルのスキル変更を送信、チームスキル	Registry	workflows/Registry.md
エクスポート、ダンプ、jsonl、sqlite をエクスポート、デバッグ用エクスポート	Export	(直接実行：selftune export)
ステータス、ヘルスサマリー、スキルの健全性、スキルの状況、selftune を実行	Status	(直接実行：selftune status)
直近、最後のセッション、最近のセッション、何が起きたか	Last	(直接実行：selftune last)
Grade、Improve、Watch、Ingest のワークフローは、selftune orchestrate を使って自律的に実行することもできます。
パッケージ評価のエビデンスがある場合、selftune orchestrate（別名 selftune run）は、
説明レベルの evolve の代わりに、パッケージレベルの範囲を限定した検索を自動的に選択できます。

インタラクティブ設定

変更を伴うワークフロー（evolve、evolve-body、evals、baseline）を実行する前に、 references/interactive-config.md を参照して、事前設定のパターン、モデル ティアのリファレンス、クイックパスのルールを確認してください。

専門エージェント

selftune には、特定のタスクに特化したエージェントが agents/ に含まれています。該当するエージェントファイルを読み、その指示に従ってください。インラインで実行するか、サブエージェントを起動してください。

トリガーキーワード	エージェントファイル	使用する場面
診断、根本原因、失敗の理由、パフォーマンスのデバッグ	agents/diagnosis-analyst.md	doctor/status の実行後も評価が低い状態が続く場合や、失敗の原因が不明な場合
パターン、競合、スキル間、重複	agents/pattern-analyst.md	スキルが重複する、誤ったルートに振り分けられる、または互いに干渉する場合
進化のレビュー、提案の確認、安全にデプロイできるか	agents/evolution-reviewer.md	重大な影響を伴う進化や、効果がわずかな進化をデプロイする前
selftune のセットアップ、統合、プロジェクトの設定	agents/integration-guide.md	モノレポ、複数スキル、複数プラットフォームが混在するなど、複雑なセットアップの場合
ローカルトレース候補、エビデンスコホートの提案	agents/evidence-cohort-teacher.md	トレースのパターンから、範囲を限定したレビュー専用の body 候補を準備する場合

高度なワークフロー

ユーザーが低レベルの手順を明示的に求めた場合、主要なライフサイクルが失敗した場合、またはデバッグにより深いエビデンスが必要な場合は、以下を読み込んでください。

• workflows/Evals.md
• workflows/UnitTest.md
• workflows/EvalRun.md
• workflows/Baseline.md
• workflows/Replay.md
• workflows/Watch.md
• workflows/Evolve.md
• workflows/EvolveBody.md
• workflows/Composability.md
• workflows/ImportSkillsBench.md
• workflows/SkillPortfolio.md
• workflows/SkillSearch.md
• workflows/SkillSets.md
• workflows/Service.md

誤った例

以下の依頼では selftune を起動しません。キーワードが似ていても、対象外の例です。

• 「この React のハイドレーションバグを修正して」 — 一般的なデバッグであり、スキルの改善ではありません
• 「第3四半期の結果について PowerPoint を作成して」 — pptx スキルであり、selftune ではありません
• 「ユニットテストを実行して」 — プロジェクトのテストであり、スキルの評価テストではありません
• 「Research スキルの使い方を教えて」 — スキルの 使用 であり、改善 ではありません
• 「このデータからレポートを生成して」 — コンテンツ生成であり、スキルの進化ではありません
• 「ビルドに失敗する」 — プロジェクトの問題であり、selftune の健全性に関する問題ではありません
• 「このコードにセキュリティ上の問題がないか評価して」 — コードレビューであり、セッションの評価ではありません
• 「この関数のパフォーマンスを改善して」 — コードの最適化であり、スキルの最適化ではありません

依頼されたスキルがすでに利用可能な場合は、そのスキルに直接従ってください。スキルを探す、プロジェクトに取り込む、または一時的に使用するよう求められた場合は、SkillSearch に振り分けてください。改善の依頼では、引き続き評価のライフサイクルを使用してください。

作成者主導の貢献

このスキルには、作成者主導のシグナル中継を有効にする selftune.contribute.json 設定が含まれています。ユーザーが selftune をインストールし、貢献を承認すると、匿名化された使用シグナル（trigger、grade、miss_category）が selftune の作成者に中継され、すべてのユーザーに役立つようスキルの改善に活用されます。

• 同梱された設定の creator_id は、作成者の公開 Creator ID です。
• ユーザーは selftune contributions approve selftune でオプトインします。
• セッションの生の内容が共有されることはありません。共有されるのは、プライバシーに配慮した集計シグナルのみです。
• 作成者側の設定については、workflows/CreatorContributions.md を参照してください。
• エンドユーザーのオプトイン／オプトアウトについては、workflows/Contributions.md を参照してください。

ルーティングキーワード：作成者への貢献、selftune のシグナル、dogfood 中継、コミュニティへの貢献、シグナル共有、作成者へのオプトイン、作成者 UUID。

追加の参考資料

必要に応じて読み込んでください。現在のタスクに必要な場合を除き、読まないでください。

参考資料	読むタイミング
references/cli-quick-reference.md	--help 以外の正確な CLI フラグが必要なとき
references/troubleshooting.md	よくあるエラーを診断するとき
references/examples.md	シナリオの手順を追った説明が必要なとき
references/creator-playbook.md	他のユーザーがインストールするスキルを公開するとき。公開前後のパイプラインを確認するとき
references/interactive-config.md	ワークフローを変更する前
references/grading-methodology.md	セッションを評価するとき、または評価結果を解釈するとき
references/invocation-taxonomy.md	トリガーのカバレッジを分析するとき
references/logs.md	ログファイルを解析またはデバッグするとき
references/setup-patterns.md	プラットフォーム固有の複雑な設定を行うとき
references/version-history.md	バージョン間の変更点を確認するとき
settings_snippet.json	初期化時