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Skill Miner

概要

実際のエージェントの利用状況を調査し、新しいスキルの候補を見つけます。繰り返し発生するワークフローを特定し、再利用可能な手法を抽出して、有力な候補を根拠とともにスキルの下書きにすることが目的です。

使用するタイミング

• 過去のコーディングエージェントのセッションを調べて、繰り返し発生するワークフローを見つけたい場合。
• エージェントに同様の作業を手動で何度も依頼しているのではないかと感じている場合。
• ブレインストーミングではなく、実際の作業に基づいてスキル候補のバックログを作成したいチームがある場合。
• 既存のメモリ、セッションログ、プロジェクトのメモに、まだパッケージ化されていない定型手順が含まれている場合。

既存のスキルを調整する用途には使用せず、skill-personalizer を使用してください。非公開のスキルを公開する用途には使用せず、skill-generalizer を使用してください。

ワークフロー

1. 実際の根拠を特定します。セッション JSONL、メモリの要約、リポジトリのメモ、繰り返し使われているスクリプト、最近のプロジェクトフォルダーなどを確認します。
2. ローカルのセッションファイルまたはエクスポートしたトランスクリプトがある場合は、初回確認用のサニタイズ済みクラスターレポートを作成するために scripts/scan_sessions.py を実行します。
3. 意図、きっかけとなる表現、使用ツール、変更したファイル、検証パターンに基づいて、繰り返し発生する作業を分類します。
4. 一度限りの作業、一般的なコーディング知識、AGENTS.md に記載するほうが適切なプロジェクト固有の指示は除外します。
5. 候補を、再発頻度、負担、リスク、汎用性、将来的な価値に基づいて評価します。
6. 有力な候補ごとに、簡潔なスキル名、発動条件の説明、ワークフローの概要、同梱リソースの要件、検証用プロンプトを作成します。
7. 各候補について、個人用のままにするか、skill-generalizer を使って公開スキルにするか、除外するかを提案します。
8. ユーザーが実行を希望した場合は、選択したスキルのフォルダーを作成し、フロントマターとレイアウトを検証します。

根拠に関するルール

• 各候補を裏付けるのに十分な量の根拠を、引用または要約してください。
• ユーザーが生の根拠を明示的に求めない限り、機密性の高いトランスクリプトの内容を公開しないでください。
• 繰り返し発生する作業をすべてスキルにするのは避けてください。今後の振る舞いをガイダンスによって変えられるワークフローを優先してください。
• 意図の広いクラスターはナビゲーションの手がかりとして扱い、スキルの下書きにはしないでください。
• 正規表現ベースのワークフロー候補を信頼する前に、該当例と誤検出に近い例をサンプリングして確認してください。
• セッションへのアクセスが不完全な場合は、調査結果を部分的なものとして明記し、スキャンした対象を列挙してください。

参考資料

セッション履歴を本格的に調査する場合や、スキル候補の下書きを作成する場合は、事前に discovery-rubric.md を読んでください。

決定論的なスキャナーについては、scripts/scan_sessions.py --help を使用してください。ネイティブの Codex／Claude／Gemini 形式のローカル根拠、他のエージェント向けの --export 入力、個別のワークフロー定義向けの --patterns に対応しています。出力は確認用の根拠として扱い、スキルを自動的に作成する判断として扱わないでください。