skill-harvester

スキルハーベスター

過去の作業を再利用可能な Claude Code スキルに自動変換します。

概要

スキルハーベスターは、Claude Code のセッションから再利用可能なパターン、ワークフロー、専門知識を体系的に抽出し、共有して再利用できるよう、適切に構成されたスキルに変換するメタスキルです。

使用するタイミング

次のような場合にこのスキルを使用します：

• 重要なプロジェクトや作業セッションを完了したとき
• 複数のセッションにわたる反復パターンを特定したとき
• 組織のナレッジリポジトリを構築するとき
• チーム全体で使えるスキルライブラリを作成するとき
• 複雑なワークフローを将来再利用できるよう文書化するとき
• インフラやツールに関する専門知識をスキルに変換するとき
• 将来の作業に役立つ複雑な問題を解決した後

スキルの抽出プロセス

1. 振り返りと分析

最近の作業を調べます：

# Review recent git commits
git log --oneline -20

# Analyze file changes
git diff HEAD~10..HEAD --stat

# Check which files were most modified
git log --pretty=format: --name-only | sort | uniq -c | sort -rg | head -20

分野を特定します：

• どのような技術を使用しましたか？（フレームワーク、言語、ツール）
• どのような問題を解決しましたか？（デプロイ、テスト、最適化）
• どのようなパターンが見られましたか？（エラー処理、API 統合、ワークフロー）
• どのような専門知識を身につけましたか？（分野の知識、ベストプラクティス）

2. スキルの特定

確認する質問：

1. 再利用性：将来のプロジェクトに役立ちますか？
2. 汎用性：この特定の状況以外にも応用できますか？
3. 複雑さ：スキルとしてまとめる価値がある程度に複雑ですか？
4. 価値：このパターンは他の人にも役立ちますか？
5. 完全性：単独で使えるスキルとして文書化できますか？

検討するスキルのカテゴリ：

• インフラ：Docker、Kubernetes、クラウドプラットフォーム、CI/CD
• バックエンド：API 設計、データベース最適化、認証
• フロントエンド：コンポーネントのパターン、状態管理、ビルドの最適化
• DevOps：デプロイ戦略、監視、自動化
• データエンジニアリング：ETL パイプライン、データ検証、変換
• セキュリティ：認証パターン、暗号化、脆弱性スキャン
• テスト：テスト戦略、モック、カバレッジ分析
• ドキュメント：API ドキュメント、アーキテクチャ図、運用手順書

3. スキルテンプレートの作成

優れたスキルに欠かせない要素：

---
name: skill-name (kebab-case)
description: Clear, concise 1-2 sentence description of what the skill does
license: MIT
tags: [relevant, searchable, tags]
---

# Skill Title

Brief overview paragraph explaining the skill's purpose and value.

## When to Use

- Specific scenario 1
- Specific scenario 2
- Specific scenario 3

## Core Concepts

Explain the fundamental ideas and principles.

## Workflow

Step-by-step process for using the skill.

### Step 1: [Action]
Detailed explanation with code examples.

### Step 2: [Action]
More details and examples.

## Common Patterns

### Pattern 1: [Name]
Description and example.

### Pattern 2: [Name]
Description and example.

## Best Practices

### ✅ DO
- Recommended approach 1
- Recommended approach 2

### ❌ DON'T
- Anti-pattern 1
- Anti-pattern 2

## Examples

### Example 1: [Scenario]
Full working example with explanation.

### Example 2: [Scenario]
Another complete example.

## Troubleshooting

### Issue 1: [Problem]
**Symptoms**: What you see
**Cause**: Why it happens
**Solution**: How to fix

## Reference

Quick reference table or cheat sheet.

## Additional Resources

- Links to relevant documentation
- Related skills
- External references

4. コンテンツの抽出

さまざまなソースから抽出します：

# From code files
# Look for:
# - Complex functions that solve specific problems
# - Utility scripts with general applicability
# - Configuration patterns that work well
# - Error handling strategies
# - Integration patterns

# From documentation
# Harvest:
# - README instructions
# - Setup guides
# - Troubleshooting notes
# - Architecture decisions
# - Lessons learned

# From git commits
git log --all --grep="fix\|feat\|refactor" --pretty=format:"%h %s" -20

# From issue trackers
# Extract:
# - Common problems and solutions
# - Debugging strategies
# - Workarounds and fixes

5. スキルの整理

ディレクトリ構成：

harvestable_skills/
├── automation/
│   ├── skill-name/
│   │   └── skill.md
├── backend/
├── devops/
├── frontend/
├── infrastructure/
├── testing/
└── documentation/

分類のガイドライン：

• automation：ワークフローの自動化、スクリプト作成、バッチ処理
• backend：サーバーサイド開発、API、データベース
• cloud：クラウドプラットフォーム、サーバーレス、インフラ
• data-engineering：データ処理、ETL、分析
• devops：CI/CD、デプロイ、監視
• documentation：ドキュメントの生成、図表
• frontend：UI 開発、クライアントサイドのフレームワーク
• infrastructure：コンテナオーケストレーション、VM、ネットワーク
• security：認証、認可、暗号化
• testing：テストフレームワーク、戦略、自動化
• web-development：フルスタック Web 開発のパターン

スキル抽出の戦略

戦略 1：分野の専門知識の抽出

特定のツールや技術を集中的に扱った場合：

1. メンタルモデルを文書化します：どのように動作しますか？重要な概念は何ですか？
2. よく使う操作を記録します：最も頻繁に行うことは何ですか？
3. 注意点を記録します：よくある落とし穴は何ですか？
4. クイックリファレンスを作成します：いつも調べていることは何ですか？

分野の例：

• データベースクエリの最適化
• Docker のマルチステージビルド
• JWT 認証パターン
• GraphQL スキーマ設計
• Terraform モジュールの作成

戦略 2：ワークフローパターンの抽出

効果的なワークフローを確立した場合：

1. 手順を整理します：どのような順序で作業しますか？
2. 判断が必要な箇所を特定します：どこで選択が必要ですか？
3. 前提条件を文書化します：開始に必要なものは何ですか？
4. 成功基準を記録します：成功したことをどのように確認しますか？

ワークフローの例：

• ブルーグリーンデプロイ
• フィーチャーブランチのレビュープロセス
• データベースの移行戦略
• API のバージョニング手法

戦略 3：問題と解決策のパターンを抽出する

複雑な問題を解決したときは、次の手順に従います。

1. 問題を説明する：何が壊れていた、または不足していましたか？
2. 診断方法を説明する：どのように問題を特定しましたか？
3. 解決策を詳しく説明する：何によって解決しましたか？
4. パターンを一般化する：同様の問題を防ぐ、または解決するにはどうすればよいですか？

パターンの例：

• メモリーリークのデバッグ
• 競合状態の解決
• パフォーマンスのボトルネック分析
• セキュリティ脆弱性の修正

戦略 4：ツールの習熟度を文書化する

ツールを使いこなせるようになったときは、次の点をまとめます。

1. 基本操作：不可欠なコマンドは何ですか？
2. 高度な機能：上級ユーザー向けのテクニックは何ですか？
3. 連携パターン：ほかのツールとどのように連携しますか？
4. トラブルシューティング：よくあるエラーとその解決方法は何ですか？

ツールの例：

• Kubernetes 用の kubectl
• クラウド運用向けの AWS CLI
• JSON 処理用の jq
• バージョン管理用の git

自動化ヘルパー

スキルの一括生成

#!/bin/bash
# bulk-harvest.sh - Generate multiple skills from a list

SKILLS_FILE="$1"
OUTPUT_DIR="harvestable_skills"

while IFS='|' read -r category name description; do
    # Skip header and empty lines
    [[ "$category" == "Category" ]] && continue
    [[ -z "$category" ]] && continue

    SKILL_DIR="$OUTPUT_DIR/$category/$name"
    mkdir -p "$SKILL_DIR"

    cat > "$SKILL_DIR/skill.md" << EOF
---
name: $name
description: $description
license: MIT
---

# ${name//\-/ }

$description

## When to Use

TODO: Add specific scenarios

## Implementation

TODO: Add implementation details

## Examples

TODO: Add working examples

## Best Practices

TODO: Add recommendations
EOF

    echo "✓ Created: $category/$name"
done < "$SKILLS_FILE"

使用方法：

# Create skills-to-harvest.txt
cat > skills-to-harvest.txt << EOF
Category|Name|Description
devops|docker-layer-optimization|Optimize Docker image layers for faster builds and smaller images
backend|api-rate-limiting|Implement rate limiting for API endpoints with Redis
testing|snapshot-testing|Create and manage snapshot tests for UI components
EOF

./bulk-harvest.sh skills-to-harvest.txt

Git 履歴の分析

#!/bin/bash
# analyze-work.sh - Analyze recent work for harvestable patterns

echo "=== Most Modified Files ==="
git log --since="1 month ago" --pretty=format: --name-only | \
    sort | uniq -c | sort -rg | head -20

echo ""
echo "=== Technologies Used ==="
git log --since="1 month ago" --pretty=format:"%s" | \
    grep -oE "(docker|kubernetes|terraform|ansible|python|node|react|vue|postgres|redis|mongodb)" | \
    sort | uniq -c | sort -rg

echo ""
echo "=== Common Commit Themes ==="
git log --since="1 month ago" --pretty=format:"%s" | \
    grep -oE "^(feat|fix|refactor|docs|test|chore)" | \
    sort | uniq -c | sort -rg

echo ""
echo "=== Recent Problem Areas ==="
git log --since="1 month ago" --all --grep="fix\|bug\|issue" --pretty=format:"%h %s" | head -10

品質チェックリスト

抽出したスキルを公開する前に、次の項目を確認してください。

網羅性：

• 明確で説明的な名前（kebab-case）
• 簡潔な説明（1～2 文）
• 具体的なシナリオを含む「使用するタイミング」セクション
• 中核となる概念の説明
• ステップごとのワークフロー
• 動作する例を少なくとも 2 つ
• ベストプラクティス（すべきこと、避けるべきこと）
• トラブルシューティングのセクション
• クイックリファレンスまたはチートシート

品質：

• 例はコピーしてすぐに使え、実際に動作する
• コードに適切なコメントが付いている
• 説明が明確で簡潔
• よくあるエッジケースを網羅している
• エラー処理が含まれている
• パフォーマンスに関する考慮事項に触れている
• セキュリティへの影響に対処している
• 公式ドキュメントへのリンクがある

有用性：

• 現実の問題を解決する
• 複数のシナリオに適用できる
• ゼロから始めるより効率的
• ドメインの専門知識が含まれている
• 実行可能なガイダンスを提供する

構成：

• 適切なカテゴリに配置されている
• 適切にタグ付けされている
• 既存のスキルと重複していない
• 関連するスキルとの関係が明確

統合ワークフロー

ステップ 1：抽出可能なディレクトリに作成する

mkdir -p harvestable_skills/[category]/[skill-name]
# Create skill.md with full content

ステップ 2：レビューして改善する

• すべての例をテストする
• 手順を確認する
• 不足しているセクションを追加する
• 分かりやすさを改善する

ステップ 3：スキルコレクションに移動する

# Copy to final location
cp -r harvestable_skills/[category]/[skill-name] skills/

# Or organize by category
cp -r harvestable_skills/[category]/[skill-name] skills-by-category/[category]/

ステップ 4：コミットして共有する

git add skills/ harvestable_skills/
git commit -m "🎯 Harvest skills: [description]"
git push

抽出したスキルの例

例 1：インフラストラクチャ作業からスキルへ

元の作業：コンテナと VM を含む Proxmox VE クラスターの管理

抽出したスキル：proxmox-manager

• コンテナのライフサイクル管理
• VM のプロビジョニング
• GPU パススルーの設定
• ネットワークのトラブルシューティング
• バックアップと復元の手順

例 2：問題解決からスキルへ

元の作業：一括操作中に発生する Claude Code のタイムアウトへの対処

抽出したスキル：session-timeout-handler

• チャンク化の戦略
• チェックポイントのパターン
• 進行状況の追跡
• 再開の仕組み
• バックグラウンドプロセスの管理

例 3：ワークフローからスキルへ

元の作業：Claude 固有のブランチ運用による複数の Git リポジトリの管理

抽出したスキル：claude-git-branching

• ブランチの命名規則
• 再試行ロジックを使ったプッシュ
• 複数リポジトリの連携
• コンフリクトの解決
• PR の自動化

効果的に抽出するためのヒント

🎯 価値に焦点を当てる

次のようなスキルを抽出します。

• 大幅な時間短縮につながる
• エラーを減らす
• 専門知識を体系化する
• 新しい機能を利用できるようにする
• 繰り返し発生する問題を解決する

📝 背景を記録する

次の内容を含めます。

• この方法が有効な理由
• 代替手段を使うべき状況
• トレードオフと考慮事項
• 実際のシナリオ
• 学んだ教訓

🔄 反復して改善する

• 基本的なバージョンから始める
• 実際の使用例を追加する
• フィードバックを取り入れる
• 経験に基づいて改善する
• 必要に応じてバージョン管理する

🤝 共有して協力する

• チームのリポジトリに貢献する
• 貢献を受け入れる
• 改善をレビューしてマージする
• ほかの人のスキルを活用する
• スキルの組み合わせを作成する

スキルの組み合わせ

複数のスキルを組み合わせて、強力なワークフローを実現します。

# Example: Full-Stack Deployment Skill

Combines:
- docker-optimization (build efficient images)
- kubernetes-deploy (deploy to cluster)
- database-migration (update schema)
- health-check-monitoring (verify deployment)
- rollback-strategy (revert if needed)

測定と追跡

スキルの価値を追跡します。

# Track skill usage
echo "$(date): Used skill-harvester for project X" >> ~/.claude/skill-usage.log

# Count skill reuse
grep "skill-harvester" ~/.claude/skill-usage.log | wc -l

# Measure time saved
# Before: 4 hours to set up manually
# After: 20 minutes with skill
# Savings: 3.67 hours per use

高度なパターン

パターン 1：段階的な開示

シンプルなテンプレートから始め、必要に応じて複雑さを加えます。

1. 基本：必須の操作のみ
2. 中級：一般的なパターンとバリエーション
3. 上級：エッジケースと最適化
4. エキスパート：詳細な解説と内部構造

パターン 2：スキルファミリー

連携して動作する関連スキルを作成します。

database-skills/
├── postgres-optimization/
├── postgres-backup/
├── postgres-replication/
└── postgres-monitoring/

パターン 3：メタスキル

ほかのスキルの作成や管理に役立つスキルです。

• skill-harvester（このスキル）
• skill-tester（スキルの動作を検証）
• skill-documenter（ドキュメントを生成）
• skill-versioner（バージョンを管理）

リソース

スキルリポジトリ

• anthropics/claude-code-skills
• コミュニティのスキル集
• チーム固有のリポジトリ

ツール

• バージョン管理用の Git
• ドキュメント作成用の Markdown
• メタデータ用の YAML
• 自動化用のシェルスクリプト

ベストプラクティス

• Claude Code のスキル規約に従う
• 一貫した書式を使用する
• メタデータのフロントマターを含める
• 適切なタグを付ける
• 必要に応じてバージョン管理する

---

バージョン：1.0.0 作成者：your_claude_skills リポジトリから収集 最終更新日：2025-11-18 ライセンス：MIT

クイックスタート

1. 振り返る：最近の作業を確認する（git log、変更したファイル、解決した問題）
2. 特定する：収集する価値のあるスキルを 3～7 個リストアップする
3. 作成する：各スキルにスキルテンプレートを使用する
4. 整理する：適切なカテゴリに配置する
5. コミットする：リポジトリに追加する
6. 共有する：プッシュしてチームが利用できるようにする

忘れないでください：優れたスキルは、実際の問題を解決し、真の専門知識を取り入れます。スキルの収集を楽しみましょう！ 🎯