create-action-skill

name	create-action-skill
description	職員 / 研究者の暗黙知を対話的にヒアリングし、higher-ed-ai-skills 規格 (`references/skill-format-guide.md` 準拠) の SKILL.md を生成する meta skill。「自分のノウハウをスキル化したい」「業務手順を構造化したい」と 言われた時に手動で起動する。Write tool による副作用 (新規ファイル作成) があるため、AI 自動起動は抑止する。
compatibility	Requires Claude Code or equivalent runtime with Write tool (creates new SKILL.md files). Reading the protocol as documentation works in any runtime.
allowed-tools	Read Write Bash(mkdir:*) Bash(ls:*)
license	CC BY-SA 4.0
metadata	{"version":"1.0.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki","disable-model-invocation":true}

create-action-skill

higher-ed-ai-skills 規格に準拠した新規 SKILL.md を、対話ヒアリング経由で生成するメタ Task skill。

What This Does

ユーザー（大学職員 / 研究者 / URA / 教員）が自分の暗黙知・業務知見を、higher-ed-ai-skills のいずれかの SKILL.md として構造化したい場面で使う。対話的に必要情報を聞き取り、Anthropic 公式 Skills 仕様に準拠した SKILL.md ファイル一式（本体 + examples/ 1 件）を生成する。

t46/ra-skills の create-ra-skill 設計を参照しつつ、higher-ed-ai-skills 固有の以下を統合:

• Reference type / Task type の使い分け判断を最初に問う
• AGENTS.md §2 の 5 原則（Progressive Disclosure / description トリガー設計 / 本体は判断ロジック / 模範回答 / 陳腐化前提）に沿った構造化
• ライセンス（CC BY-SA 4.0）と引用方針（政府一次ソース / 構造借用のみ）の確認

Required Inputs

$ARGUMENTS は不要。対話で以下を順次収集:

1. type 選択（Reference / Task）
2. 業務概要（1-2 文）
3. 想定起動シーン（ユーザーの自然な発話）
4. 入力情報（Task の場合）/ 適用文脈（Reference の場合）
5. 出力 / 期待挙動
6. 手順 / 判断基準
7. よくある落とし穴
8. 参照する一次ソース（政府 / 大学事例 / 既存 P4Us / Ontario Pressbooks）
9. ライセンス互換性確認

What It Produces

• skills/{skill-name}/SKILL.md または domain-skills/{area}/{skill-name}/SKILL.md 一式
• skills/{skill-name}/examples/example-01-*.md（最低 1 件）
• 配置先パス、frontmatter、本体構造、依存スキルの一覧サマリ

手順

Phase 0: 起動チェック

/create-action-skill 実行時、まず以下を確認:

• 現在の作業ディレクトリが higher-ed-ai-skills リポジトリ直下か（README.md と AGENTS.md の存在で判定）
• 違う場合: 「higher-ed-ai-skills リポジトリのルートで実行してください」と返して終了

Phase 1: type 選択ヒアリング

最初に以下を提示:

作成するスキルの type を選んでください:

1. Reference type — 判断フレームワーク / ガイドライン文書。AI が読んで人間
   に判断材料を返す。例: confidential-info-guidelines, syllabus-ai-policy。
   既存 12 個の SKILL.md はすべてこの type。

2. Task type — AI が手順を実行して成果物を返す Action skill。
   例: /check-info-level（テキスト渡すと Level 判定）。
   v0.5 で導入された新類型。

ユーザーが選択した type に応じて、Phase 2 以降のテンプレートを切り替える。

Phase 2: ヒアリング（共通）

Q1. 業務 / ノウハウの概要

「どんな業務 / 判断についてのスキルですか？」（1-2 文）

Q2. 想定起動シーン（description トリガー設計用）

「ユーザーがどんな言葉で問いかけた時にこのスキルが起動すべきですか？」 具体的な発話例を 3 つ挙げてもらう（AGENTS.md §2 原則 2 に沿う）。

Phase 3a: Reference type 専用ヒアリング

(Phase 1 で 1 を選んだ場合のみ)

Q3. 適用文脈

どの業務領域 / 担当部門で参照されるか（例: 教務、研究支援、広報）。

Q4. 判断軸

判断のための区分 / 階層 / フローチャート（例: 3 段階分類、4 区分判定）。

Q5. 限界 / 例外

規程や法令に従って判断が変わる箇所、所属大学による差異。

Phase 3b: Task type 専用ヒアリング

(Phase 1 で 2 を選んだ場合のみ)

Q3'. 入力情報

スキル起動時に渡される引数 / ファイル / テキストの種類。

Q4'. 出力 / 成果物

判定結果、レポート、ファイル、リスト等、何を返すか。

Q5'. 実行手順

ステップバイステップの動作。AI が踏む順序。

Q6'. 使用ツール

Read / Write / Bash / WebSearch 等、必要なツールを列挙。

Q7'. 自動起動の可否

副作用（ファイル作成、メール送信、外部 API 呼び出し）の有無。 ある場合は disable-model-invocation: true を frontmatter に追加。

Phase 4: 共通追加ヒアリング

Q8. よくあるミス / 落とし穴

利用者がやりがちな誤りとその対策。

Q9. 参照する一次ソース

• 政府一次ソース（文科省 / 教育部 / TEQSA / NIH 等）
• 大学事例（特定大学のガイドライン公開ページ）
• 森木 P4Us（MIT License）
• Ontario Pressbooks（CC BY-SA 4.0）

ライセンス警告: EDUCAUSE / Stanford / 復旦大 / 出版社公式ポリシーから直接引用しない（CC BY-SA 4.0 互換性なし）。構造のみ参照可。

Q10. 配置先

• 横断スキル → skills/{skill-name}/
• 業務領域別 → domain-skills/{area}/{skill-name}/（area: academic-affairs / international-office / ir-analysis / public-relations / research-support / student-support）

Phase 5: SKILL.md 生成

ヒアリング結果を以下のテンプレートに流し込む:

Reference type テンプレート

---
name: {kebab-case}
description: {Q2 から生成、トリガー設計}
version: 1.0.0
last_updated: "{今日の日付 ISO 8601}"
author: {ユーザー指定}
license: CC BY-SA 4.0
---

# {skill-name}

{1 行説明}

## 1. Overview
{Q1 + Q3}

## 2. Prerequisites
{確認すべき所属大学規程・関連法令}

## 3. {判断軸の名前}
{Q4 を表 / フローチャートで構造化}

## 4. 判断フロー
{Mermaid flowchart}

## 5. 使用場面
{ミニ判断例 2-3 件}

## 6. Limitations
{Q5 を整理}

## 依存スキル / 関連スキル
{他の skill を参照する場合は `[label](../skill-name/SKILL.md)` の Markdown link 形式で記述。例: 機密情報判定が必要なら [`skills/confidential-info-guidelines/`](../confidential-info-guidelines/SKILL.md) を参照、等。無ければセクション削除}

## References
{Q9 を分類して列挙、ライセンス警告適用済み}

Task type テンプレート

---
name: {kebab-case}
description: {Q2 から生成。自然発話を 2-3 個埋め込み「…と問われた時に起動する」で締める。例: skills/check-info-level/SKILL.md の description を参照}
when_to_use: {Q2 の発話例 3 つ}
argument-hint: {Q3' から推定}
{オプション行: Q7' で副作用ありの場合のみ次行を追加}
disable-model-invocation: true
allowed-tools: {Q6' から生成。Bash 引数はコロン構文 (例: Bash(git status:*))。複数 entry はスペース区切り}
---

# {skill-name}

{1 行説明}

## What This Does
{Q1 + Q3'}

## Required Inputs
{Q3' を構造化}

## What It Produces
{Q4' を箇条書き}

## 手順
{Q5' をステップバイステップ、各ステップ番号付き}

## 品質基準
{Q8 から「これを満たさないとダメ」を逆算して列挙}

## Available Tools
{Q6'。frontmatter と同じ Bash(...:*) 表記で揃える}

## 依存スキル
{もし他 skill を参照するなら明示。`[label](../skill-name/SKILL.md)` の Markdown link 形式で}

Phase 6: examples 生成

examples/example-01-{シーン名}.md を 1 件生成。テンプレート:

# 例 1: {シーン名}

## 入力 / 状況
{ユーザーが想定する典型シナリオ}

## 期待される処理 (Task type) / 判定 (Reference type)
{該当 skill を適用した時の挙動}

## 期待される出力
{具体的な応答例}

## なぜこの応答が適切か
{2-3 文の解説}

Phase 7: ファイル保存と検証

1. mkdir -p {配置先}
2. Write で SKILL.md 保存
3. Write で examples/example-01-*.md 保存
4. frontmatter parse 検証コマンドを提示 (yaml モジュールが入っていれば yaml.safe_load、なければ正規表現で name: と description: の存在を確認)
5. 配置先パスとファイル一覧をユーザーに提示

Phase 8: 次のステップ案内

スキルを生成しました:
- {配置先}/SKILL.md
- {配置先}/examples/example-01-{シーン名}.md

次のステップ:
1. SKILL.md を読み返し、文意・トーンを微修正
2. README.md のスキル一覧表に追加
3. CHANGELOG.md に [Added] エントリ追加
4. 検証: Claude Code を再起動し、想定発話で起動するか確認
   → /{skill-name} で直接起動も試す
5. 半期改訂時 (3月末 / 9月末) に内容を見直し、last_updated を更新

GitHub への PR を出すなら:
1. fork → branch (add-skill/{skill-name})
2. CONTRIBUTING.md 参照して PR 作成

品質基準

• ヒアリングは一方的でなく、ユーザー回答に応じて深掘りすること
• ユーザーが言っていない情報を AI が補完しない（憶測で書かない）
• 一次ソース引用時に CC BY-SA 4.0 互換性を必ず確認すること
• 生成された SKILL.md が AGENTS.md §2 の 5 原則に沿っていること
• examples/ を必ず最低 1 件生成すること（AGENTS.md §2 原則 4 ─ 模範回答必須）
• 生成後に「ユーザー自身でレビューしてください」と必ず添えること

Available Tools

• Read: 既存スキル / AGENTS.md / README.md の参照
• Write: 新規ファイル作成
• Bash(mkdir:*): ディレクトリ作成
• Bash(ls:*): 既存ファイル確認

依存スキル / 参照

• AGENTS.md §2（5 原則）
• CONTRIBUTING.md（PR ルール）
• 既存 12 SKILL.md（skills/ と domain-skills/ 配下、テンプレート参考）
• runtime-adapters/claude-code.md（公式 frontmatter 仕様）