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会話履歴からユーザーの興味プロファイルを生成・更新するスキル。「/interest-profile sync」「プロファイル更新」「興味プロファイル」「/interest-profile show」「興味を見せて」等でトリガーする。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | interest-profile |
| description | 会話履歴からユーザーの興味プロファイルを生成・更新するスキル。「/interest-profile sync」「プロファイル更新」「興味プロファイル」「/interest-profile show」「興味を見せて」等でトリガーする。 |
Claude Code の会話履歴を分析し、ユーザーの興味プロファイルを INTERESTS.md（プロジェクトルート）に蓄積・更新する。
このスキルの責務は 「会話履歴から興味を抽出して蓄積する」ことだけ に絞られている。 普段どおり Claude と会話を重ねるほど、その履歴からプロファイルが自動的に育っていく。記事を読んで質問する、調べ物をする、意見を述べる——そうした日常の会話がそのままシグナルになる。
このスキルには2つのモードがあります：
データ保存先: data/interests/
cron や /loop からの自動実行時は以下を厳守する：
Pythonスクリプトで会話ログの差分抽出を行う。
python3 .claude/skills/interest-profile/scripts/extract_interests.py \
--state-file "data/interests/last-sync.json" \
--state-out "data/interests/last-sync.json.pending" \
--max-messages 500
注意:
--logs-dir は省略可。省略時はカレントディレクトリから対応するログディレクトリ（~/.claude/projects/<エンコード済みパス>）を自動推定する。別プロジェクトのログを解析したい場合のみ --logs-dir で明示指定する。last-sync.json は更新しない。--state-out で「進めるべき状態」を pending ファイル（last-sync.json.pending）に書き出すだけにとどめ、全処理が正常完了した後に Section 5 で原子的に昇格（commit）する。これによりトランザクション境界が保たれ、途中で失敗してもしおりは進まない。スクリプトの出力（JSON配列）を受け取る。抽出メッセージが0件の場合は、新規シグナルなしとしてSection 5の状態更新のみ行い終了してよい。
data/interests/interest-log.jsonl から直近90日分のシグナルだけを読み込む。全行は読まない（ログは無限に増えるため、全部読むとコンテキストが際限なく膨らむ。時間重み上、30日超の古いシグナルはほぼ効かないので直近分で十分）。
スクリプトに直近分だけを出力させ、その出力を読む：
python3 .claude/skills/interest-profile/scripts/extract_interests.py \
--recent-log "data/interests/interest-log.jsonl" \
--recent-days 90
このコマンドは ts が直近90日以内の行だけを stdout に出す（ファイルが無ければ何も出さない）。これが過去の蓄積データとなり、今回の新規シグナルと合算してプロファイルを再構成する。生ログ自体は削除せず、全履歴がファイルに残り続ける（読み込む範囲だけを絞っている）。
Section 1で抽出した新規ユーザーメッセージを分類する。
以下はノイズとして除外する（interest-log.jsonlに記録しない）：
/email check 等（追加のコメントなし）ノイズでないメッセージを以下のカテゴリに分類する。intensity は「その1メッセージが示す興味の強さ」を表す：
| category | 判定基準 | intensity |
|---|---|---|
question | 「〜とは？」「教えて」「どういうこと？」等の質問 | 1-2 |
deep-dive | 同一セッション内で同トピックに3回以上質問 | 3 |
creation-intent | 「作りたい」「試したい」「書きたい」「やってみたい」等、能動的に手を動かす意図 | 3 |
topic-exploration | トピックについての意見表明、比較検討 | 1-2 |
opinion | 明確な好み・評価の表明 | 2 |
各シグナルに以下を付与する：
各シグナルのJSON形式（interest-log.jsonl に1行1JSONで記録する）：
{"ts": "<ISO8601>", "session_id": "<セッションID>", "source": "conversation", "category": "<カテゴリ>", "intensity": <1-3>, "topic": "<トピック名>", "keywords": ["..."], "raw_excerpt": "<先頭200文字>"}
Section 2で読み込んだ直近90日分のシグナル + 今回の新規シグナルから INTERESTS.md を生成する。
各トピックの「関心の強さ」を次の式で算出し、これを「今の関心」の並び順の根拠とする：
トピックのスコア = Σ (intensity × 時間重み) ※そのトピックに属する全シグナルを合計
時間重み:
- 直近14日 : 1.0
- 15〜30日 : 0.5
- 30日超 : 0.25
この合計式により、次の2つが自然に反映される：
deep-dive（intensity 3）に昇格し、一気に重くなる。スコア上位を「今の関心」、時間幅をまたいで継続的にスコアが付いているものを「継続的な関心」として扱う。
INTERESTS.md は自然言語の文章で書く。テーブル形式は使わない。
以下の原則に従う：
---
last_updated: "{YYYY-MM-DD}"
signals_total: {総シグナル数}
---
# 興味プロファイル
## この人について
{ユーザーの基本的な人物像を2-3文で。関心の幅、姿勢（表面的ではなく本質を掘り下げるタイプ等）。}
## 今の関心（直近14日）
{4aのスコア上位から順に、自然な文章で記述する。各トピックについて：
- 何にどれくらい深く関心を持っているか
- どのような行動（質問、繰り返しの深掘り、比較検討、やりたいことの表明等）からそれがわかるか
- 関連する具体的なキーワードや固有名詞
段落ごとに1つの大きなテーマを扱い、太字で導入する。
重要度の低いものは簡潔に触れる程度でよい。}
## 継続的な関心
{14日より前から継続してスコアが付いている、この人の根っこにあるテーマを2-4個。
一過性の関心と区別して、長く向き合っているものを記述する。}
## 新規探索のヒント
{ユーザーの興味パターンから推測される「まだ直接触れていないが関連性の高い領域」を3-5個。
それぞれ1-2文で、なぜこの人に刺さりそうかの理由を添える。}
INTERESTS.md は INTERESTS.md（プロジェクトルート）に保存する。
全処理が正常完了した後、以下をこの順序で実行する。順序を守ること（逆順だと部分コミットになり、しおりだけ進んで新規シグナルが未記録になる）：
data/interests/interest-log.jsonl に追記（1行1JSON）last-sync.json.pending）を本ファイルへ昇格（commit）する：python3 .claude/skills/interest-profile/scripts/extract_interests.py \
--state-file "data/interests/last-sync.json" \
--commit "data/interests/last-sync.json.pending"
os.replace で last-sync.json を原子的に差し替えた後、pending ファイルを削除する。.pending ファイルは存在しない（昇格済み）。次回 sync で .pending が残っていればそれは前回の中断状態の残骸であり、Section 1 の --state-out が無条件で上書きするため放置してよい。ts＋raw_excerpt が既存行と一致するシグナルはスキップすること。興味プロファイルを更新しました。
- 新規メッセージ: {N}件分析
- 新規シグナル: {M}件検出
- 保存先: INTERESTS.md
INTERESTS.md（プロジェクトルート）を読み込んで表示する。
ファイルが存在しない場合は「まだプロファイルが生成されていません。/interest-profile sync を実行してください」と案内する。