skills-manager

Skills Manager Skill - Claude Code 向けの統合と監査

実際のプロジェクトの状態、構成、使用ニーズを参照し、Claude Code のスキルを監査、統合、アーカイブ、または削除するメタスキルです。検証を最優先するアプローチで、スキルセットの整合性を保護します。

中核となる安全原則

決して推測せず、必ず検証する

このスキルは、スキルに関する判断を行う前に、実際のプロジェクトの状態、コードベース、使用パターンを必ず分析する必要があります。システムの実態を検証し、使用状況データを確認し、保守的な安全基準を適用してから変更を提案します。

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このスキルを使用する場面

次のような場合に、このスキルを使用します。

• スキルの有効性を監査する - 実際に使用されているスキルと使用されていないスキルを分析します
• 重複するスキルを統合する - 重複または類似する機能を統合します
• 古くなったスキルをアーカイブする - ロールバック可能な状態で、古くなったスキルを安全にアーカイブへ移動します
• スキルの整理方法を最適化する - プロジェクトのニーズと関連性に基づいてスキルを再構成します
• スキルセットを適切に保つ - 定期的に整理し、スキルセットの効率性と関連性を維持します

重要： このスキルでは、自動化よりも安全性を優先します。破壊的な操作にはすべて、ユーザーの明示的な確認が必要であり、ロールバック機能も備えています。

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起動コマンド

コマンド

/skills-audit                    # Run full analysis, generate reports, no changes
/skills-consolidate             # Execute consolidation after user review and approval
/skills-merge <skill1> <skill2>  # Interactive merge assistance for two skills
/skills-archive <skill-name>    # Safely archive a skill with backup
/skills-config                  # View or update configuration settings

トリガー

このスキルを起動する自然言語のパターン：

• 「Claude Code のスキルを監査して」
• 「重複しているスキルや使われていないスキルを見つけて」
• 「スキルのコレクションを統合して」
• 「スキルのディレクトリを整理して」
• 「使っていない古いスキルをアーカイブして」
• 「スキルの整理方法を最適化して」
• 「どのスキルを残すか、削除するか教えて」

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フェーズ 1：システム状態とスキルの一覧作成（最初に必ず実施）

1.1 プロジェクトの種類と技術スタックを検出する

目的： 実際のプロジェクトを正確に把握します。

手順：

依存関係ファイルを解析する

# Find all dependency files
find . -name "package.json" -o -name "requirements.txt" -o -name "pom.xml" \
  -o -name "go.mod" -o -name "Cargo.toml" -o -name "composer.json" \
  -o -name "Gemfile" -o -name "build.gradle"

# Extract technologies
if [ -f "package.json" ]; then
  echo "Node.js project detected"
  cat package.json | jq -r '.dependencies, .devDependencies | keys[]' | head -20
fi

if [ -f "requirements.txt" ]; then
  echo "Python project detected"
  grep -v "^#" requirements.txt | cut -d'=' -f1 | head -20
fi

プロジェクト構成をマッピングする

# Analyze directory structure
echo "=== Project Structure Analysis ==="
for dir in src lib app components services docs k8s docker; do
  if [ -d "$dir" ]; then
    file_count=$(find "$dir" -type f | wc -l)
    echo "$dir/ - $file_count files"
  fi
done

# Identify key file types
echo "=== File Type Distribution ==="
find . -type f -name "*.ts" -o -name "*.js" -o -name "*.py" -o -name "*.go" -o -name "*.rs" | \
  cut -d'.' -f3 | sort | uniq -c | sort -nr

出力形式：

{
  "system_reality": {
    "project_type": "Vue.js TypeScript Application",
    "primary_technologies": ["Vue 3", "TypeScript", "Vite", "Pinia"],
    "databases": ["IndexedDB", "LocalStorage"],
    "frameworks": ["Vue.js", "Tailwind CSS"],
    "build_tools": ["Vite", "ESLint", "TypeScript"],
    "directory_structure": {
      "src/": "234 files",
      "components/": "45 files",
      "docs/": "12 files"
    }
  },
  "relevance_domains": ["frontend", "vue.js", "typescript", "pinia", "productivity"]
}

1.2 現在のすべてのスキルを一覧化する

目的： メタデータを含む、すべてのスキルの完全なカタログを作成します。

手順：

# Scan skills directory
echo "=== Skills Inventory ==="
for skill in .claude/skills/*.md; do
  if [ -f "$skill" ]; then
    skill_name=$(basename "$skill" .md)
    skill_size=$(wc -l < "$skill")
    last_modified=$(git log -1 --format="%ci" "$skill" 2>/dev/null || echo "unknown")
    echo "✅ $skill_name - $skill_size lines - last: $last_modified"
  fi
done

各スキルからメタデータを抽出する：

def extract_skill_metadata(skill_file):
    """Extract key metadata from skill markdown file"""
    with open(skill_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()

    # Extract YAML frontmatter
    frontmatter_match = re.match(r'^---\n(.*?)\n---', content, re.DOTALL)
    if frontmatter_match:
        try:
            import yaml
            metadata = yaml.safe_load(frontmatter_match.group(1))
        except:
            metadata = {}
    else:
        metadata = {}

    # Extract capabilities from content
    capabilities = []
    if 'Capabilities:' in content:
        cap_section = re.search(r'Capabilities:(.*?)(?:\n##|\Z)', content, re.DOTALL)
        if cap_section:
            capabilities = re.findall(r'[-*]\s*(.+)', cap_section.group(1))

    # Extract activation triggers
    triggers = []
    if 'triggers' in metadata:
        if isinstance(metadata['triggers'], list):
            triggers = metadata['triggers']
        elif isinstance(metadata['triggers'], str):
            triggers = [metadata['triggers']]

    return {
        'name': metadata.get('name', skill_file.stem),
        'description': metadata.get('description', ''),
        'category': metadata.get('category', 'general'),
        'triggers': triggers,
        'capabilities': capabilities,
        'file_size': len(content),
        'last_modified': get_git_last_modified(skill_file)
    }

1.3 使用パターンを分析する

目的： 実際に使用されているスキルを把握します。

手順：

スキルへの言及について Git 履歴を分析する

# Search git history for skill mentions
echo "=== Skill Usage Analysis (Last 90 Days) ==="
since_date=$(date -d "90 days ago" --iso-8601)

for skill in .claude/skills/*.md; do
  skill_name=$(basename "$skill" .md)

  # Count commits mentioning this skill
  commit_count=$(git log --since="$since_date" --grep="$skill_name" --oneline | wc -l)

  # Count file mentions in commit messages
  message_count=$(git log --since="$since_date" --all --grep="$skill_name" --oneline | wc -l)

  total_usage=$((commit_count + message_count))

  if [ $total_usage -gt 0 ]; then
    echo "📊 $skill_name - $total_usage uses in last 90 days"
  else
    echo "⚠️  $skill_name - No recent usage detected"
  fi
done

スキルの依存関係を分析する

def analyze_skill_dependencies(skills_dir):
    """Analyze how skills reference each other"""
    dependencies = {}

    for skill_file in Path(skills_dir).glob("*.md"):
        skill_name = skill_file.stem
        with open(skill_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()

        # Find references to other skills
        skill_references = re.findall(r'\b([a-z][a-z0-9-]*)\b', content.lower())

        # Filter to actual skill names
        other_skills = [f.stem for f in Path(skills_dir).glob("*.md") if f.stem != skill_name]
        referenced_skills = [ref for ref in skill_references if ref in other_skills]

        if referenced_skills:
            dependencies[skill_name] = referenced_skills

    return dependencies

出力形式：

{
  "skills_inventory": {
    "total_skills": 47,
    "categories": {
      "debug": 12,
      "create": 8,
      "fix": 15,
      "optimize": 5,
      "meta": 7
    },
    "usage_stats": {
      "vue-debugging": {"uses_90_days": 23, "last_used": "2025-11-20"},
      "pinia-fixer": {"uses_90_days": 15, "last_used": "2025-11-18"},
      "old-deprecated-skill": {"uses_90_days": 0, "last_used": "2024-06-01"}
    },
    "dependencies": {
      "vue-debugging": ["dev-vue"],
      "comprehensive-system-analyzer": ["qa-testing", "dev-debugging"]
    }
  }
}

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フェーズ 2：スキルの必要性と重複を評価する

2.1 必要性をスコアリングする

目的： 現在のプロジェクトにとっての重要度と関連性に基づいて、スキルに順位を付けます。

スコアリングアルゴリズム：

def calculate_necessity_score(skill_data, project_reality, usage_stats):
    """Calculate necessity score for a skill (0-100)"""

    score = 0

    # Base score from recent usage (40 points max)
    usage = usage_stats.get(skill_data['name'], {})
    recent_uses = usage.get('uses_90_days', 0)
    usage_score = min(recent_uses * 2, 40)  # 2 points per use, max 40
    score += usage_score

    # Project relevance score (30 points max)
    skill_domains = extract_domains(skill_data['description'], skill_data['capabilities'])
    project_domains = project_reality.get('relevance_domains', [])

    domain_overlap = len(set(skill_domains) & set(project_domains))
    relevance_score = min(domain_overlap * 10, 30)  # 10 points per matching domain
    score += relevance_score

    # Category importance score (20 points max)
    important_categories = ['debug', 'create', 'fix']
    if skill_data['category'] in important_categories:
        score += 20
    elif skill_data['category'] in ['optimize', 'analyze']:
        score += 15
    else:
        score += 10

    # Dependency score (10 points max)
    if skill_data['name'] in usage_stats.get('dependencies', {}):
        dependent_count = len(usage_stats['dependencies'][skill_data['name']])
        dependency_score = min(dependent_count * 2, 10)
        score += dependency_score

    return min(score, 100)

2.2 重複を検出する

目的： 機能が重複または類似するスキルを見つけます。

分析方法：

機能の重複分析

def analyze_capability_overlap(skill1_data, skill2_data):
    """Calculate overlap between two skills based on capabilities and triggers"""

    # Extract keywords from descriptions and capabilities
    def extract_keywords(text):
        words = re.findall(r'\b[a-z]{3,}\b', text.lower())
        stop_words = {'the', 'and', 'for', 'with', 'can', 'will', 'use', 'from', 'have', 'this', 'that'}
        return [w for w in words if w not in stop_words]

    # Combine text sources
    skill1_text = f"{skill1_data['description']} {' '.join(skill1_data['capabilities'])} {' '.join(skill1_data['triggers'])}"
    skill2_text = f"{skill2_data['description']} {' '.join(skill2_data['capabilities'])} {' '.join(skill2_data['triggers'])}"

    # Extract keywords
    skill1_keywords = set(extract_keywords(skill1_text))
    skill2_keywords = set(extract_keywords(skill2_text))

    # Calculate Jaccard similarity
    if not skill1_keywords and not skill2_keywords:
        return 0.0

    intersection = len(skill1_keywords & skill2_keywords)
    union = len(skill1_keywords | skill2_keywords)

    return intersection / union if union > 0 else 0.0

トリガーの競合分析

def analyze_trigger_conflicts(all_skills):
    """Find skills with overlapping activation triggers"""

    trigger_map = defaultdict(list)

    for skill_name, skill_data in all_skills.items():
        for trigger in skill_data['triggers']:
            # Normalize trigger text
            normalized_trigger = trigger.lower().strip()
            trigger_map[normalized_trigger].append(skill_name)

    conflicts = []
    for trigger, skills in trigger_map.items():
        if len(skills) > 1:
            conflicts.append({
                'trigger': trigger,
                'conflicting_skills': skills,
                'conflict_type': 'exact_match'
            })

    return conflicts

出力形式：

{
  "necessity_scores": {
    "vue-debugging": 85,
    "pinia-fixer": 72,
    "comprehensive-system-analyzer": 68,
    "old-unused-skill": 15
  },
  "redundancy_analysis": {
    "overlapping_skills": [
      {
        "skill1": "component-debugger",
        "skill2": "vue-component-debugger",
        "similarity": 0.87,
        "shared_capabilities": ["debug Vue components", "fix reactivity issues"],
        "recommendation": "Consider merging"
      }
    ],
    "trigger_conflicts": [
      {
        "trigger": "fix vue component",
        "conflicting_skills": ["vue-debugger", "component-debugger", "reactivity-fixer"],
        "recommendation": "Refine trigger specificity"
      }
    ]
  },
  "consolidation_candidates": {
    "merge_candidates": [
      {
        "primary_skill": "vue-debugging",
        "merge_with": ["component-debugger", "reactivity-fixer"],
        "confidence": 0.92,
        "risk": "low"
      }
    ],
    "archive_candidates": [
      {
        "skill": "old-deprecated-skill",
        "reason": "No usage in 180+ days, obsolete capabilities",
        "confidence": 0.98,
        "risk": "low"
      }
    ]
  }
}

---

フェーズ 3：統合計画の策定とユーザーレビュー

3.1 統合ルールエンジン

統合ルール：

• 類似度が高い（≥85%）かつ使用状況の重複が少ない → 統合候補
• 機能が相互補完的（類似度≤70%） → 分けたままにする
• 一方のスキルの使用頻度が著しく高い → よく使われている方を有効な状態に保ち、もう一方を統合する

アーカイブルール：

• 180日以上使用されていない → アーカイブ候補
• 古くなった技術への言及がある → アーカイブ候補
• 新しいスキルに置き換えられている → 古いバージョンをアーカイブ

削除ルール：

• 完全に重複する（類似度100%） → 統合後に削除
• 破損している、または読み込めないスキル → バックアップを作成して削除
• ユーザーが明示的に古いものとして指定した → 確認後に削除

3.2 統合計画を作成する

計画の構成：

# Skills Consolidation Plan
**Generated:** 2025-11-23 15:30 IST
**Conservatism Level:** balanced
**Total Skills Analyzed:** 47

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## Executive Summary

- **High Priority Actions:** 5 skills (3 merges, 2 archives)
- **Medium Priority Actions:** 8 skills (4 merges, 4 archives)
- **Low Priority Actions:** 3 skills (review needed)
- **Protected Skills:** 12 (will not be modified)

**Estimated Impact:** Reduce skills from 47 to 32 (32% reduction)

---

## High Priority Actions

### 1. Merge Vue Debugging Skills
**Action:** Merge `component-debugger` + `reactivity-fixer` → `vue-debugging`

**Rationale:**
- 92% capability overlap
- `vue-debugging` has 3x more usage
- All triggers can be consolidated
- Low risk (complementary, not conflicting)

**Risk Assessment:** LOW
- Backup will be created
- All functionality preserved
- Rollback available via git revert

**User Confirmation Required:** ⚠️ YES

### 2. Archive Obsolete Skills
**Action:** Archive `old-webpack-configurator`

**Rationale:**
- No usage in 210+ days
- References obsolete webpack v3
- Modern skills cover same functionality better

**Risk Assessment:** LOW
- Moved to `skills-archive/` directory
- Preserved in git history
- Can be restored if needed

**User Confirmation Required:** ⚠️ YES

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## Protected Skills (Will NOT be modified)

- `skill-creator-doctor` - Meta skill, critical for system
- `dev-debugging` - Core debugging functionality
- `basic-coding` - Fundamental capability
- `git-workflow-helper` - Essential for development workflow

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## Execution Plan

1. **Pre-execution Backup**: Create `.claude/skills-backup-YYYYMMDD/`
2. **Create Branch**: `skills/consolidation-YYYYMMDD`
3. **Batch 1**: Archive obsolete skills (low risk)
4. **Batch 2**: Merge overlapping skills (medium risk)
5. **Batch 3**: Update references and triggers
6. **Validation**: Test all skill activations
7. **Cleanup**: Remove placeholder files

**Rollback Instructions:**
```bash
# Complete rollback
git checkout main
git branch -D skills/consolidation-YYYYMMDD
cp -r .claude/skills-backup-YYYYMMDD/* .claude/skills/

# Partial rollback (batch-specific)
git revert <commit-hash>

### 3.3 User Confirmation Process

**Interactive Confirmation Flow:**

```python
def get_user_confirmation(action_details):
    """Get explicit user confirmation for each action"""

    print(f"\n=== Action Review ===")
    print(f"Type: {action_details['type']}")
    print(f"Skills: {action_details['skills']}")
    print(f"Risk Level: {action_details['risk'].upper()}")
    print(f"Rationale: {action_details['rationale']}")

    if action_details['risk'] == 'high':
        print(f"\n⚠️  HIGH RISK ACTION")
        print(f"This action {action_details['warning']}")

        response = input(f"\nProceed with {action_details['type']}? (Type 'YES' to confirm): ")
        return response == 'YES'

    else:
        print(f"\nRisk: {action_details['risk']}")
        response = input(f"Proceed with {action_details['type']}? (y/n): ")
        return response.lower() in ['y', 'yes']

---

フェーズ 4：安全な実行ワークフロー

4.1 実行前の検証

安全チェックリスト：

echo "=== Pre-Execution Safety Checklist ==="

# Check git status
if [ -n "$(git status --porcelain)" ]; then
  echo "❌ Working directory not clean. Please commit or stash changes."
  exit 1
fi

# Create backup
BACKUP_DIR=".claude/skills-backup-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
if [ ! -d "$BACKUP_DIR" ]; then
  echo "📦 Creating backup..."
  cp -r .claude/skills "$BACKUP_DIR/"
  echo "✅ Backup created: $BACKUP_DIR"
fi

# Create working branch
BRANCH="skills/consolidation-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
git checkout -b "$BRANCH"
echo "✅ Working on branch: $BRANCH"

# Validate skills can still load
echo "🔍 Validating current skill integrity..."
# Add skill loading validation here

4.2 段階的な実行

バッチ 1：アーカイブ操作（低リスク）

echo "=== Batch 1: Archiving Obsolete Skills ==="

for skill in "${ARCHIVE_CANDIDATES[@]}"; do
  echo "Archiving: $skill"

  # Create archive directory if needed
  mkdir -p .claude/skills-archive

  # Move skill with git history
  git mv ".claude/skills/$skill.md" ".claude/skills-archive/$skill.md"

  # Create ARCHIVED.md note
  cat > ".claude/skills-archive/$skill.md" << EOF
# Archived: $skill

**Archive Date:** $(date -Iseconds)
**Reason:** ${ARCHIVE_REASONS[$skill]}

## Archive Reason
${ARCHIVE_DETAILS[$skill]}

## Restoration Instructions
To restore this skill:
1. Move from skills-archive/ back to skills/
2. Update .claude/config/skills.json if needed
3. Test skill loading
EOF

  echo "✅ Archived: $skill"
done

git commit -m "skills: archive obsolete skills

- Archived ${#ARCHIVE_CANDIDATES[@]} obsolete skills
- Moved to skills-archive/ directory
- Preserved git history and metadata

Skills archived:
$(printf '  - %s\n' "${ARCHIVE_CANDIDATES[@]}")
"

バッチ 2：統合操作（中リスク）

echo "=== Batch 2: Merging Overlapping Skills ==="

for merge_group in "${MERGE_CANDIDATES[@]}"; do
  IFS='|' read -r primary_skill merge_skills <<< "$merge_group"

  echo "Merging into: $primary_skill"
  echo "From: $merge_skills"

  # Get user confirmation for this merge
  echo "About to merge skills into $primary_skill"
  echo "This will combine capabilities and update triggers"

  read -p "Proceed with merge? (y/n): " -n 1 -r
  echo
  if [[ $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
    # Perform merge operation
    python3 .claude/skills/skills-manager/scripts/merge_skills.py \
      --primary "$primary_skill" \
      --secondary $merge_skills

    # Remove merged skills
    for skill in $merge_skills; do
      git mv ".claude/skills/$skill.md" ".claude/skills-archive/merged-$skill.md"
    done

    echo "✅ Merge completed: $primary_skill"
  else
    echo "⏭️  Skipping merge: $primary_skill"
  fi
done

git commit -m "skills: merge overlapping skills

Consolidated skills with high capability overlap:
- Combined complementary capabilities
- Updated triggers to prevent conflicts
- Preserved all unique functionality
- Archived merged originals for reference"

4.3 実行後の検証

echo "=== Post-Execution Validation ==="

# Validate all skills can load
echo "🔍 Testing skill loading..."
load_errors=0
for skill in .claude/skills/*.md; do
  if [ -f "$skill" ]; then
    # Test skill syntax/loading
    if ! python3 -c "
import yaml
import re
with open('$skill', 'r') as f:
    content = f.read()
# Basic validation
frontmatter_match = re.match(r'^---\n(.*?)\n---', content, re.DOTALL)
if not frontmatter_match:
    exit(1)
" 2>/dev/null; then
      echo "❌ Skill validation failed: $(basename "$skill")"
      load_errors=$((load_errors + 1))
    fi
  fi
done

if [ $load_errors -eq 0 ]; then
  echo "✅ All skills validated successfully"
else
  echo "❌ $load_errors skills have validation errors"
  echo "Please review and fix before continuing"
fi

# Test registry consistency
echo "🔍 Validating registry consistency..."
python3 .claude/skills/skills-manager/scripts/validate_registry.py

echo "=== Consolidation Complete ==="
echo "Branch: $BRANCH"
echo "Backup: $BACKUP_DIR"
echo ""
echo "Next steps:"
echo "1. Review changes: git log --oneline -10"
echo "2. Test skill functionality"
echo "3. Create PR: gh pr create --fill"
echo "4. Merge after approval"
echo ""
echo "Rollback if needed:"
echo "  git checkout main && git branch -D $BRANCH"
echo "  cp -r $BACKUP_DIR/* .claude/skills/"

---

安全機能とロールバック機能

5.1 バックアップ戦略

自動バックアップ：

# Pre-execution backup
BACKUP_DIR=".claude/skills-backup-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
cp -r .claude/skills "$BACKUP_DIR/"

# Git stash backup
git stash push -u -m "Pre-consolidation skills state"

# Registry backup
cp .claude/config/skills.json "$BACKUP_DIR/skills-backup.json"

5.2 ロールバック手順

完全ロールバック：

# Method 1: Git branch deletion
git checkout main
git branch -D skills/consolidation-YYYYMMDD

# Method 2: Restore from backup
rm -rf .claude/skills
cp -r .claude/skills-backup-YYYYMMDD/skills .claude/skills/
git add .claude/skills/
git commit -m "Rollback: restore skills from backup"

選択的ロールバック：

# Rollback specific commits
git revert <commit-hash>

# Restore specific skills from backup
cp .claude/skills-backup-YYYYMMDD/skills/specific-skill.md .claude/skills/

5.3 リスクの軽減

リスクレベル：

• LOW：アーカイブ操作（データを保持し、元に戻せます）
• MEDIUM：マージ操作（慎重な検証が必要です）
• HIGH：削除操作（明示的な「YES」の確認が必要です）

保護対象のカテゴリー：

• メタスキル（skill-creator-doctor、skills-manager）
• コアデバッグスキル（dev-debugging、dev-fix-timer）
• 基本的なワークフロースキル（git-workflow-helper、basic-coding）

---

設定

設定ファイル

# .claude/skills-manager-config.yml
conservatism_level: balanced  # Options: aggressive, balanced, conservative

protected_skills:
  - skill-creator-doctor
  - skills-manager
  - dev-debugging
  - basic-coding
  - git-workflow-helper
  - file-operations

risk_settings:
  max_deletion_risk: medium    # disallow high-risk deletion without manual confirmation
  merge_threshold: 0.7         # 70% overlap required for merge suggestion
  archive_instead_of_delete: true
  require_confirmation_for:
    - delete
    - merge
    - modify_protected

usage_analysis:
  usage_window_days: 90        # Analyze skill activations from last 90 days
  inactive_threshold: 180      # Days without usage before considering archive
  high_usage_threshold: 20     # Uses per 90 days = high usage

redundancy_detection:
  capability_similarity_threshold: 0.8
  trigger_conflict_detection: true
  semantic_analysis_enabled: true

output:
  generate_reports: true
  create_backup: true
  verbose_logging: false

実行時の設定更新

# Update conservatism level
/skills-config --conservatism conservative

# Add protected skill
/skills-config --protect new-important-skill

# Adjust thresholds
/skills-config --merge-threshold 0.85

---

使用例

例 1：スキルの完全監査

User: "/skills-audit"

System Response:
🔍 Running comprehensive skills audit...

=== System Analysis ===
Project: Vue.js TypeScript Application
Key Technologies: Vue 3, TypeScript, Pinia, Tailwind CSS
Relevance Domains: frontend, vue.js, typescript, productivity

=== Skills Inventory ===
Total Skills: 47
Categories: debug(12), create(8), fix(15), optimize(5), meta(7)

=== Usage Analysis ===
High Usage (20+): vue-debugging(23), dev-fix-timer(18)
Medium Usage (5-19): pinia-fixer(15), component-debugger(12)
Low Usage (1-4): old-webpack-configurator(1)
No Usage: legacy-skill(0), obsolete-helper(0)

=== Recommendations ===
5 skills ready for consolidation
3 skills candidates for archival
2 potential trigger conflicts identified

Generated detailed report: .claude/skills-audit-report-20251123.md

例 2：安全な統合

User: "/skills-consolidate"

System Response:
📋 Skills Consolidation Plan Generated

=== Executive Summary ===
- Current skills: 47 → Proposed: 32 (32% reduction)
- High priority actions: 5 (3 merges, 2 archives)
- Risk level: Medium (with backups available)

=== Proposed Actions ===

1. MERGE: component-debugger + vue-component-debugger → vue-debugging
   Similarity: 92% | Usage: vue-debugging 3x higher | Risk: LOW
   Rationale: High capability overlap, vue-debugging more actively used

2. ARCHIVE: old-webpack-configurator
   Last used: 210+ days ago | Obsolete webpack v3 references | Risk: LOW
   Rationale: No recent usage, superseded by modern tools

=== Protected Skills (Will NOT be modified) ===
- skill-creator-doctor (meta-skill)
- dev-debugging (core functionality)
- basic-coding (fundamental capability)

=== Safety Measures ===
✅ Backup will be created: .claude/skills-backup-20251123/
✅ Working branch: skills/consolidation-20251123
✅ Rollback available via git revert or backup restore

Proceed with consolidation? (y/n/view details):

例 3：選択したスキルのマージ

User: "/skills-merge react-component-builder ui-generator"

System Response:
🔍 Analyzing skills for merge...

=== Skill Analysis ===
react-component-builder:
- Capabilities: Build React components, TypeScript support
- Usage: 8 times in last 90 days
- Last used: 2025-11-15

ui-generator:
- Capabilities: Generate UI components, styling options
- Usage: 5 times in last 90 days
- Last used: 2025-11-10

=== Similarity Analysis ===
Capability Overlap: 76%
Shared Features: Component generation, TypeScript support
Unique Features:
  - react-component-builder: React-specific hooks
  - ui-generator: Multiple styling frameworks

=== Merge Recommendation ===
Confidence: 82% | Risk: MEDIUM
Proposed Name: component-generator
Strategy: Combine capabilities with React-specific options

Proceed with merge? (y/n/customize):

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リソース

scripts/

スキル管理用の自動化ツール：

• analyze_skills.py - スキルの完全な分析と一覧表示
• detect_redundancies.py - 重複するスキルや内容が重なるスキルを検出
• merge_skills.py - 競合を解決しながら安全にスキルをマージ
• archive_skills.py - メタデータを保持しながら自動でアーカイブ
• validate_registry.py - skills.json の整合性を確認
• backup_manager.py - スキルのバックアップを作成・管理

references/

詳細なガイドと参考資料：

• skills_taxonomy.md - 包括的なスキル分類フレームワーク
• merge_best_practices.md - スキルを効果的に組み合わせるためのガイドライン
• rollback_procedures.md - 緊急復旧とロールバックの手順
• usage_analytics.md - スキルの利用状況を追跡する方法

これらのリソースには、上記のワークフローを実行するための技術的な実装詳細が記載されています。監査証跡と復旧機能を備えた、体系的で安全なスキル管理が可能になります。

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ユーザーによる確認の必須要件

ポリシー：ユーザーの確認なしに修正を主張しない

重要：「修正済み」「解決済み」「動作中」「完了」と主張する前に、問題、バグ、または不具合について、以下の確認手順を必ず実施してください。

ステップ 1：技術的な検証

• 関連するすべてのテストを実行します（ビルド、型チェック、ユニットテスト）
• コンソールエラーがないことを確認します
• 修正のスクリーンショットや証拠を取得します

ステップ 2：ユーザーへの確認依頼

必須：AskUserQuestion ツールを使用して、修正を確認するようユーザーに明示的に依頼します。

"I've implemented [description of fix]. Before I mark this as complete, please verify:
1. [Specific thing to check #1]
2. [Specific thing to check #2]
3. Does this fix the issue you were experiencing?

Please confirm the fix works as expected, or let me know what's still not working."

ステップ 3：ユーザーの確認を待つ

• ユーザーから返答があるまで、成功したと主張してはなりません
• ユーザーの確認なしにタスクを「完了」としてはなりません
• ユーザーによる確認なしに「修正済み」「解決済み」「動作中」といった表現を使ってはなりません

ステップ 4：ユーザーからのフィードバックへの対応

• ユーザーが確認した場合：修正内容を記録し、完了としてマークします
• ユーザーから問題の報告があった場合：デバッグを続け、確認サイクルを繰り返します

ユーザーの確認なしに禁止される行為

• バグを「修正済み」と主張すること
• 機能が「動作中」と述べること
• 問題を「解決済み」としてマークすること
• 機能が「完了」と宣言すること
• 修正に関する成功を主張すること

ユーザーに確認を依頼する前に必要な証拠

1. 技術テストに合格していること
2. Playwright／スクリーンショットによる視覚的な確認
3. 具体的なテストシナリオを実行していること
4. 変更内容を明確に説明できること

忘れないでください：何かが修正されたかどうかを最終的に判断するのはユーザーです。例外はありません。