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name: xs-skill-creator
description: スキルの作成・改善を行うスキル。既存スキルの分析から抽出したパターンとテンプレートで統一感のあるスキルを効率的に作成。スキルを作りたい、新しいスキルを追加したい、スキルを改善したい、SKILL.mdを書きたい場合に使用。

スキルクリエイター

ワークスペースの既存スキル群と統一感のあるスキルを作成・改善する。

絶対遵守事項

• 対話は日本語で行う
• 作成するスキルのSKILL.mdも日本語で記述

プロンプト設計原則（制約少なめ・例多め）

過剰特定された制約は memorized shortcut を誤発火して品質を下げる（Akli et al., 2026, arXiv:2604.24712）。SKILL.md を書くときは：

• 「禁止」「絶対」「必ず」を並べるより、Do の例（コマンド例・入出力例・テンプレート）で示す
• スキル全体での禁止系制約は3つ程度を目安。それ以上は構造（章立て・例示）で表現する
• 残す制約には「なぜそれを避けるか」を1行で添える（理由なしの禁止は誤解されやすい）

詳細とBefore/After例は `[SKILL_DIR]/references/patterns.md` の「9. 制約少なめ・例多めの原則」を参照。

スキル作成フロー

Step 1: ヒアリング

ユーザーに以下を確認（わかっている情報はスキップ）：

1. **何をするスキル？** → 主機能の把握 2. **どんな時に使う？** → トリガー条件の特定 3. **入力と出力は？** → データフローの明確化 4. **スクリプトは必要？** → Python/Bash等の自動化有無

Step 2: 分類と設計

4分類のどれに該当するか判定し、適切なテンプレートを選択：

| 分類 | 特徴 | 例 | |------|------|-----| | 対話型 | ユーザーとの対話で成果物を生成 | ブログ記事生成、プレゼン企画 | | 自動実行型 | 指示一つで取得→加工→出力 | ニュース取得、サイト巡回 | | ツール連携型 | 外部ツール/APIとの連携 | API操作、DB管理 | | 思考支援型 | 構造化された思考フレームワーク提供 | ブレスト支援、調査整理 |

テンプレートの詳細は `[SKILL_DIR]/references/templates.md` を参照。

外部CLI、常駐サーバー、API、GPUなどに依存する場合は、あわせて次を設計する。

1. 副作用のない可用性チェック 2. 利用可能と判断できる成功条件 3. 利用不可時のフォールバック、または安全なスキップ 4. 導入・起動・ログインを自動実行してよい条件

可用性確認だけを目的に、パッケージ導入、サービス起動、ログイン、設定変更を行わない。必須機能でなければ、依存がない環境でもスキル以外の作業を継続できる構成にする。

Step 3: ディレクトリ作成

# スキル名はケバブケースで
mkdir -p [WORKSPACE]/skills/<skill-name>

# 必要に応じてサブディレクトリ作成
mkdir -p [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/scripts
mkdir -p [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/references
mkdir -p [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/assets

Step 4: スクリプト作成（該当する場合）

スクリプトが必要な場合： 1. `scripts/` にPython/Bashスクリプトを配置 2. **必ず `uv run` で実行する**（`python3` 直接実行は禁止。外部依存ゼロでも `uv run` を使う。理由: python未インストール環境でもuvがPythonを自動解決するため） 3. `--help` オプションを実装 4. **実際に `uv run` でテスト実行して動作確認**

Step 5: SKILL.md作成

テンプレートに従い作成。以下の要素を必ず含める：

**フロントマター（必須）:**

---
name: xs-<skill-name>
description: [50-200文字。何をするか＋いつ使うか＋トリガーフレーズ]
---

**本文の構成:** 1. **H1タイトル** - スキル名 2. **1行概要** - 何をするスキルか 3. **絶対遵守事項**（必要な場合） 4. **手順** - Step/STEP形式で番号付き 5. **出力フォーマット** - 期待する出力形式 6. **使用例** - 具体的なトリガーフレーズ

**パス規則:**

• `[SKILL_DIR]` - SKILL.mdがあるディレクトリ
• `[WORKSPACE]` - ワークスペースルート
• ハードコードパス禁止

**保存機能がある場合:**

• note-takingスキルがあればそちらへの委譲を記述
• 直接保存ロジックを書かない

Step 6: README.md作成（人間向け）

SKILL.mdはAI向けの行動指示、README.mdは人間向けの説明として分ける。極小スキルを除き、次を含むREADME.mdを作成する。

• 何ができるか
• 使い方と出力例
• 必要な依存・セットアップ
• よくあるエラーと対処
• オプション依存がある場合は可用性の確認方法とフォールバック
• 参考にしたリポジトリ、記事、ライセンス

AIが実行時に読む手順はSKILL.mdへ置き、背景や長い説明をREADME.mdへ分離する。

Step 7: 品質チェック

`[SKILL_DIR]/references/checklist.md` の全項目を確認。

フロントマターは全スキルを一括確認する。

for file in [WORKSPACE]/skills/*/SKILL.md; do
  head -1 "$file" | grep -q '^---$' || echo "MISSING: $file"
done

Step 8: 登録確認

スキルの配置場所がシンボリックリンクで管理されている場合（例: `.claude/skills/` → `skills/`）、`skills/` にフォルダを作るだけで自動認識される。

そうでない場合は、AIツールの設定に新しいスキルを登録する。

Step 9: スキル一覧更新

`[WORKSPACE]/skills/README.md` があれば、スキル一覧に追加。

Step 10: Git同期

cd [WORKSPACE]
git add skills/<skill-name> skills/README.md
git diff --cached
git commit -m "Add skill: <skill-name>"

公開リポジトリへpush・PR作成する場合は、対象と操作を列挙してユーザーのOKを取る。

Step 11: 完了報告

スキル作成完了！

skills/<skill-name>/
- SKILL.md（XX行、AI向け）
- README.md（人間向け）
- scripts/（あれば）
- references/（あれば）

---

スキル改善フロー

既存スキルの改善を依頼された場合：

Step 1: 現状分析

# 対象スキルを読む
cat [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/SKILL.md

# 行数を確認
wc -l [WORKSPACE]/skills/<skill-name>/SKILL.md

Step 2: チェックリスト適用

`[SKILL_DIR]/references/checklist.md` の全項目を `OK` / `要修正` / `対象外（理由）` で判定する。最初に見つけた問題だけで監査を終えない。

対象ディレクトリ全体を確認し、README・参照ファイル・スクリプトが実在し、説明と実装が一致するかを照合する。README省略はStep 6の条件と理由を記録する。

Step 3: パターン参照

`[SKILL_DIR]/references/patterns.md` でベストプラクティスと照合。

Step 4: 改善実施

問題点を修正し、品質チェックを再実行。

Step 5: Git同期と報告

全項目の判定、変更した成果物、検証結果、残課題を報告する。未対応の「要修正」がある場合は対象と理由を明示し、改善完了とは報告しない。同期はユーザーの許可と対象リポジトリの運用ルールに従う。

---

参考資料

• `[SKILL_DIR]/references/patterns.md` - スキルの設計パターン集
• `[SKILL_DIR]/references/templates.md` - 分類別テンプレート
• `[SKILL_DIR]/references/checklist.md` - 品質チェックリスト
• `[WORKSPACE]/skills/README.md` - スキル一覧と作成ガイド

使用例

新しいスキルを作りたい
スキル作って：Twitterトレンド取得
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