technical-skill-finder

技術スキルファインダー

目的

ローカルのエージェントログから繰り返し発生する問題点を見つけ、実行可能なスキル候補、再利用の機会、または既存スキルの更新につなげます。

使用するタイミング

• 過去のエージェントの活動から、不足している技術スキルを見つけたい場合。
• 新しいスキルを作成する前に、再現可能な基準を定めたい場合。
• 既存のスキルがすでに該当するパターンをカバーしているか検証したい場合。
• 任意の個人シグナルソースを含めたい場合（許可を得ている場合）。

入力

• SCOPE（必須）：調査するリポジトリのパス、ワークスペース、またはツールのドメイン。
• SOURCES（必須）：調査するソースの順序付きリスト。
• TIMEFRAME（任意）：ユーザーによる制約がない場合の既定値は all です。
• PRIVACY_POLICY（必須）：個人ログに関するユーザーの明示的な指示。
• TOP_N（任意）：返す優先度上位の候補数。

ワークフロー

1. ソースセットを初期化します
   • ~/.codex/history.jsonl
   • ~/.codex/archived_sessions/*.jsonl
   • 存在する場合は ~/.codex/sessions/*.jsonl および ~/.codex/log/*
   • 利用可能な場合は、リポジトリ固有のテレメトリ（AGENTS.md／ローカルドキュメント）
   • 既知のドットファイルディレクトリ内で検出された Cursor／Codex エージェントログ
2. 抽出シグナルを正規化します
   • スタックトレースを解析し、失敗の種類（auth、type-check、llm-error、git/ci、runtime、refactor-merge、test）に分類します
   • 繰り返し現れるコマンドの語句（rg、mypy、pytest、gh、git、パッケージマネージャーの失敗）を解析します
   • 頻度、直近性、影響を受けたプロジェクトのコンテキストを記録します
3. シグナルをクラスタリングします
   • ドメイン（python/js/rust/docs/tooling）、コマンドの系譜、エラーのシグネチャでグループ化します。
   • 再発が少ない単発のセッションは優先度を下げます。
4. 既存スキルに対応付けます
   • 候補クラスターと利用可能なスキルを name および description で比較します。
   • 重複度が高い場合は、スキルの更新を提案します。
   • 重複がない場合は、新しいスキルを提案します。
5. 優先順位付きの結果を出力します
   • impact、frequency、confidence、skill-fit、最初に適用するコマンドセットを提示します。
6. 優先度の高い候補について、最初の反復に必要な最小限の出力を作成します
   • 候補のタイトルとスコープ
   • トリガーとなる語句の例
   • 必須入力
   • 推奨ワークフローの概要
   • 根拠となる抜粋（行／ファイルレベル）
   • 推奨する依存関係／ツール（例：jq、rg、シェルユーティリティ、MCP リソース）
   • 既定では、チャット／標準出力を通じてこれを返します。永続的な成果物のルートを作成するのは、ユーザーが選択した場合、または別の必須ワークフローで指定されている場合に限ります。その際は、ファイル／バイト数の予算とソース／入力の識別情報を含めます。
7. 個人シグナルソースへの任意の拡張
   • 個人のチャネルを読むことについて明示的な承認を得た後に限ります。
   • MCP が利用可能で、ユーザーからアクセス許可を得ている場合は、MCP リソースの探索を実行し、メッセージシグナルから導出したパターンを含めます。
   • オプトイン方式とし、ユーザーが統合した計画を求めない限り、コーディングシグナルの出力とは分離します。

ガードレール

• 明示的な許可がない限り、メッセージログからプライベートな内容を推測したり、出力したりしないでください。
• バイナリファイルや破損ファイルはスキップし、解析可能なテキストソースのみを要約します。
• 場当たり的な手動解析ではなく、決定論的なコマンドと小規模なスクリプトを優先します。
• 認証情報、環境、プライベート URL など、未解決の運用コンテキストを伴うスキルを提案しないでください。
• 根拠が曖昧な場合は、confidence: low を返し、追加のセッションサンプルをもう1つ求めてください。
• 重複する大規模な抽出物を作成するのではなく、正規の識別情報と照合済みのインベントリを1つ再利用します。保持または再開可能なフェーズ状態が必要な場合は、$operations-worktree タスク成果物の契約を適用します。

出力

• チャット内で skill_candidates.md 形式のレポートを提示します：
  • reuse 候補（既存のスキルを拡張可能）
  • new スキル候補（まだカバーされていないもの）
  • 参照先を含む上位のソースアンカー
  • 推奨される次のアクション（作成／更新）

ソースの優先順位については references/sources.md を参照してください。 優先順位付けのルールについては references/scorecard.md を参照してください。

フロー

stateDiagram-v2
    [*] --> SelectAuthorizedSources
    SelectAuthorizedSources --> NormalizeAndCluster
    NormalizeAndCluster --> CompareExistingSkills
    CompareExistingSkills --> ProposeUpdate: substantial overlap
    CompareExistingSkills --> ProposeNewSkill: no existing coverage
    CompareExistingSkills --> ReportUncertainty: insufficient evidence
    ProposeUpdate --> RankAndReport
    ProposeNewSkill --> RankAndReport
    RankAndReport --> [*]
    ReportUncertainty --> [*]
    note right of SelectAuthorizedSources
        Personal channels require explicit approval.
        Return findings inline unless retention is selected.
    end note