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Claude Code の transcript を集計して Skill 利用統計を算出する。呼び出し数、関連話題出現数、ヒット率を出力。特定 skill の利用傾向分析や新規 skill 候補の発見に使う。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/takemi-ohama/ai-plugins --skill skill-statsコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | skill-stats |
| description | Claude Code の transcript を集計して Skill 利用統計を算出する。呼び出し数、関連話題出現数、ヒット率を出力。特定 skill の利用傾向分析や新規 skill 候補の発見に使う。 |
| when_to_use | Skill 利用統計 / hit rate を算出したいとき。Triggers: 'skill stats', 'skill統計', 'skill利用分析', 'skill usage', 'skill hit rate' |
| allowed-tools | ["Bash","Read"] |
Claude Code の transcript JSONL ファイル (~/.claude/projects/*.jsonl) を解析し、NDFプラグインのskill利用統計を算出する。
# 過去90日分を全プロジェクト合算 (デフォルト、transcript保持期間に合わせる)
/ndf:skill-stats
# --- 期間フィルタ ---
/ndf:skill-stats --days 30 # 直近30日
/ndf:skill-stats --from 2026-04-01 # 2026-04-01 以降
/ndf:skill-stats --from 2026-04-01 --to 2026-04-30 # 絶対範囲 (両端inclusive)
# --- skill / プロジェクト フィルタ ---
/ndf:skill-stats --skill pr # skill名部分一致
/ndf:skill-stats --project carmo # プロジェクト名部分一致
# --- プロジェクト別集計 ---
/ndf:skill-stats --by-project # プロジェクトごとに表を分けて出力
/ndf:skill-stats --by-project --project carmo # carmo を含むプロジェクトだけ分解
# --- 出力形式 ---
/ndf:skill-stats --format json # JSON (projects配列 + grand_skills)
/ndf:skill-stats --show-keywords # 抽出されたTriggersも併記
# --include-fallback: Triggers 未定義 skill でも description から語彙抽出してマッチ
# (ノイズが多いので通常は不要)
/ndf:skill-stats --include-fallback
内部的には以下のコマンドを実行する:
python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/skill-stats/scripts/skill-stats.py "$@"
transcript JSONL 先頭の cwd フィールドを優先してプロジェクトラベルを決める (例: /work/ai-plugins → ai-plugins)。取得できない場合は transcript ディレクトリ名 (例: -work-ai-plugins) を復元 (- → /) して使用する。
| 項目 | 定義 |
|---|---|
| 呼び出し数 (invocations) | assistant メッセージ内の tool_use.name=="Skill" で input.skill=="ndf:<name>" の件数 |
| 関連話題数 (triggers) | user メッセージのテキストに、skillの description / Triggers キーワードが含まれる件数 |
| ヒット数 (hits) | 関連話題を含むユーザーメッセージの直後 (次のユーザーメッセージまでの間) に該当skillが呼ばれた件数 |
| ヒット率 (hit_rate) | hits / triggers (%) |
| skill | 呼び出し数 | 関連話題 | ヒット | ヒット率 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| ndf:pr | 12 | 25 | 10 | 40.0% |
| ndf:fix | 3 | 8 | 3 | 37.5% |
...
| **合計** | **56** | **142** | **45** | **31.7%** |
~/.claude/projects/ に transcript JSONL が存在~/.claude/settings.json の cleanupPeriodDays に依存。NDFプラグインの保持期間フックが 90 日を確保するdisable-model-invocation: true の skill (例: /ndf:pr などのワークフロー系) は、ユーザーが明示的にスラッシュコマンドで呼び出すのが通常。triggers キーワードが description に明示されていなければ「関連話題」が 0 となり、ヒット率も計算不能となる<local-command-*>, <command-name>, <system-reminder> タグは除外する。tool_result ブロックも除外/ndf:markdown-writing — 結果を読みやすく整形するためのガイドライン/ndf:python-execution — Python実行環境の判定修正を複数ブランチに適用する際のブランチ戦略。featureブランチへの先行commitとcherry-pickによる短命branchへの適用手順。環境別branch（qa/staging/epsilon等）への修正適用時に参照する。
DeepWiki (Devin MCP) のドキュメント内容を対象リポジトリの Markdown ファイルとして転載する。セクション構成維持・番号付きファイル分割・GFM 準拠補正・日本語翻訳 (オプション) まで自動処理。
PRのレビューコメントを確認し、優先度に応じてコード修正を実行する。サブエージェント (general-purpose) 起動にも対応。--defer-nit / --severity-min で対応範囲を制御。