name	extract-skill-patterns
description	会話履歴を分析し、スキルとして抽出できる再利用可能なパターンを提案する
argument-hint
allowed-tools	Read, mcp__acp__Read, Grep, Bash
disable-model-invocation	false

スキル抽出分析スキル

現在の会話履歴を分析し、再利用可能なスキルとして抽出できるパターンを提案します。

分析対象

会話履歴から以下のパターンを検出します：

繰り返し実行されるワークフロー
- 複数回登場する類似のツール実行シーケンス
- 定型的な調査・確認手順
複数ツールの組み合わせパターン
- 特定の目的のために組み合わせて使われるツール群
- 条件分岐を含む処理フロー
ドメイン固有の操作
- プロジェクト特有の定型作業
- 特定のファイル構造に対する操作
判断を伴う複合タスク
- 複数の確認ステップと判断が必要な処理
- 状況に応じた分岐処理

分析手順

1. 会話履歴の取得

会話履歴は分析時点で自動的に参照されるため、明示的な取得は不要です。

2. パターンの検出

会話履歴から以下を抽出：

実行されたツールの種類と順序
繰り返し現れるコマンドパターン
ファイル操作の対象となったパス
条件分岐のロジック
ユーザーとの対話で確認された判断基準

3. スキル化の評価

検出したパターンごとに以下を評価：

再利用性: 今後も同様の操作が必要になる可能性
複雑性: スキル化することで簡略化できる手順の多さ
汎用性: 特定の状況に限定されない適用範囲
自動化可能性: ユーザーの判断を最小限に抑えられるか

4. 提案の生成

スキル化すべきパターンについて、以下の情報を提案：

スキル名: 操作を端的に表す名前
説明: スキルが実行する内容の要約
トリガー: どのような状況でこのスキルを使うべきか
手順概要: スキルが実行する主要ステップ
必要なツール: allowed-toolsに指定すべきツール
引数: スキル実行に必要なパラメータ

出力フォーマット

以下の形式で提案を出力します：

## スキル化候補の分析結果

### 候補1: [スキル名]

- 説明: [スキルの目的と機能]
- トリガー: [使用すべき状況]
- 再利用性: [高/中/低]
- 複雑性: [高/中/低]

#### 検出されたパターン

[会話履歴で見つかった具体的な操作手順]

#### 提案する手順

1. [ステップ1]
2. [ステップ2]
...

#### 必要なツール

- [ツール1]
- [ツール2]

#### 引数

- [引数名]: [説明]

---

[他の候補があれば同様に記述]

評価基準

スキル化を推奨する条件：

3回以上類似の操作が会話に登場している
5ステップ以上の手順を含む
複数のツールを組み合わせている
特定のプロジェクト構造に依存している

スキル化を推奨しない条件：

一度しか実行されていない操作
単一ツールで完結する簡単な操作
高度な判断が毎回必要な操作
プロジェクト固有すぎて汎用性がない

注意事項

既存のスキル（create-pr-description, summarize-issue）と重複しないよう確認する
会話履歴から実際に実行された操作のみを分析対象とする
スキル化することで本当に効率化できるかを慎重に評価する
提案は優先度順（再利用性×複雑性の高い順）に並べる

次のステップ

提案されたスキルについて、ユーザーが実装を希望する場合：

スキル名を確定
SKILL.mdの詳細な仕様を作成
conf/.claude/skills/[skill-name]/SKILL.mdとして保存
必要に応じてテスト実行

出力例

## スキル化候補の分析結果

### 候補1: setup-new-repository

- 説明: 新規リポジトリのセットアップ手順を自動化
- トリガー: 新しいプロジェクトを開始する時
- 再利用性: 高
- 複雑性: 高

#### 検出されたパターン

会話履歴で3回、以下の手順が繰り返されている：
1. ghq getでリポジトリをクローン
2. README.mdの確認
3. 依存関係のインストール（npm install/cargo build等）
4. 設定ファイルのテンプレート作成

#### 提案する手順

1. リポジトリURLまたは名前を引数として受け取る
2. ghq getでローカルにクローン
3. プロジェクトタイプを判定（package.json, Cargo.toml等の存在確認）
4. 該当するパッケージマネージャーで依存関係をインストール
5. 推奨される初期設定ファイルの存在を確認し、不足があれば提案

#### 必要なツール

- Bash
- Read
- mcp__acp__Read
- Grep

#### 引数

- repository: GitHubリポジトリのURL or org/repo形式

Más de este repositorio

mismo repositorio

debug-nvim-tmux

happy663/dotfiles

tmuxセッション内で実際のNeovimを起動し、send-keys / capture-pane で操作・観察してデバッグする。 Neovimの起動確認、プラグインエラーの調査、checkhealthの確認、設定変更の動作確認、「nvimをデバッグして」「起動確認して」「checkhealth見て」などのリクエストで使用する。 Agentがnvimを直接実行する必要が生じた場合も、必ずこのスキルの手順を使うこと。

2026-07-266

log-ai-conversation-detailed

happy663/dotfiles

AIとの会話を、ユーザーの思考メモ(Self)も含めてGitHub IssueまたはPull Requestにコメントとして追加する実験版。手動で呼び出して使用。

2026-07-266

task-research

happy663/dotfiles

タスクについて詳細に調査し、構造化されたまとめを出力する。ultrathinkモードで深く考察し、背景、期限、過去の対応方法、確認事項を調査。すべての情報に出典リンクを明記し、推測は必ず明示する。

2026-07-166

create-issue

happy663/dotfiles

会話文脈から GitHub issue を作成する。「issueを作って」「issue立てて」等のリクエストで使用。本文は「背景 / やりたいこと / 配慮してほしいこと」の3セクション構成。「背景・やりたいこと」は背景と What(何をやりたいか)に集中し How(実装方法)は書かない。「配慮してほしいこと」は任意(省略可)で制約・要望を書く。

2026-07-166

log-ai-conversation

happy663/dotfiles

AIとの会話をまとめてGitHub IssueまたはPull Requestにコメントとして追加する。手動で呼び出して使用。

2026-07-166

teach-me

happy663/dotfiles

AI Agentの説明で理解できない部分を、前提知識なしで噛み砕いて説明する。会話中にその場で呼び出して使う。用語の定義と、なぜそれが重要かを中心に解説する。

2026-07-166

name	extract-skill-patterns
description	会話履歴を分析し、スキルとして抽出できる再利用可能なパターンを提案する
argument-hint
allowed-tools	Read, mcp__acp__Read, Grep, Bash
disable-model-invocation	false

スキル抽出分析スキル

現在の会話履歴を分析し、再利用可能なスキルとして抽出できるパターンを提案します。

分析対象

会話履歴から以下のパターンを検出します：

繰り返し実行されるワークフロー
- 複数回登場する類似のツール実行シーケンス
- 定型的な調査・確認手順
複数ツールの組み合わせパターン
- 特定の目的のために組み合わせて使われるツール群
- 条件分岐を含む処理フロー
ドメイン固有の操作
- プロジェクト特有の定型作業
- 特定のファイル構造に対する操作
判断を伴う複合タスク
- 複数の確認ステップと判断が必要な処理
- 状況に応じた分岐処理

分析手順

1. 会話履歴の取得

会話履歴は分析時点で自動的に参照されるため、明示的な取得は不要です。

2. パターンの検出

会話履歴から以下を抽出：

実行されたツールの種類と順序
繰り返し現れるコマンドパターン
ファイル操作の対象となったパス
条件分岐のロジック
ユーザーとの対話で確認された判断基準

3. スキル化の評価

検出したパターンごとに以下を評価：

再利用性: 今後も同様の操作が必要になる可能性
複雑性: スキル化することで簡略化できる手順の多さ
汎用性: 特定の状況に限定されない適用範囲
自動化可能性: ユーザーの判断を最小限に抑えられるか

4. 提案の生成

スキル化すべきパターンについて、以下の情報を提案：

スキル名: 操作を端的に表す名前
説明: スキルが実行する内容の要約
トリガー: どのような状況でこのスキルを使うべきか
手順概要: スキルが実行する主要ステップ
必要なツール: allowed-toolsに指定すべきツール
引数: スキル実行に必要なパラメータ

出力フォーマット

以下の形式で提案を出力します：

## スキル化候補の分析結果

### 候補1: [スキル名]

- 説明: [スキルの目的と機能]
- トリガー: [使用すべき状況]
- 再利用性: [高/中/低]
- 複雑性: [高/中/低]

#### 検出されたパターン

[会話履歴で見つかった具体的な操作手順]

#### 提案する手順

1. [ステップ1]
2. [ステップ2]
...

#### 必要なツール

- [ツール1]
- [ツール2]

#### 引数

- [引数名]: [説明]

---

[他の候補があれば同様に記述]

評価基準

スキル化を推奨する条件：

3回以上類似の操作が会話に登場している
5ステップ以上の手順を含む
複数のツールを組み合わせている
特定のプロジェクト構造に依存している

スキル化を推奨しない条件：

一度しか実行されていない操作
単一ツールで完結する簡単な操作
高度な判断が毎回必要な操作
プロジェクト固有すぎて汎用性がない

注意事項

既存のスキル（create-pr-description, summarize-issue）と重複しないよう確認する
会話履歴から実際に実行された操作のみを分析対象とする
スキル化することで本当に効率化できるかを慎重に評価する
提案は優先度順（再利用性×複雑性の高い順）に並べる

次のステップ

提案されたスキルについて、ユーザーが実装を希望する場合：

スキル名を確定
SKILL.mdの詳細な仕様を作成
conf/.claude/skills/[skill-name]/SKILL.mdとして保存
必要に応じてテスト実行

出力例

## スキル化候補の分析結果

### 候補1: setup-new-repository

- 説明: 新規リポジトリのセットアップ手順を自動化
- トリガー: 新しいプロジェクトを開始する時
- 再利用性: 高
- 複雑性: 高

#### 検出されたパターン

会話履歴で3回、以下の手順が繰り返されている：
1. ghq getでリポジトリをクローン
2. README.mdの確認
3. 依存関係のインストール（npm install/cargo build等）
4. 設定ファイルのテンプレート作成

#### 提案する手順

1. リポジトリURLまたは名前を引数として受け取る
2. ghq getでローカルにクローン
3. プロジェクトタイプを判定（package.json, Cargo.toml等の存在確認）
4. 該当するパッケージマネージャーで依存関係をインストール
5. 推奨される初期設定ファイルの存在を確認し、不足があれば提案

#### 必要なツール

- Bash
- Read
- mcp__acp__Read
- Grep

#### 引数

- repository: GitHubリポジトリのURL or org/repo形式