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grahama1970/assess

一歩下がってプロジェクトの状態を批判的に再評価します。'assess'、'step back'、'fresh eyes'、'check alignment'、'sanity check'、'health check'、'prune documentation'、'evaluate what's working'といった指示で使用します。ドキュメントの整理やドキュメントとコードの一貫性分析を提供します。大きな変更後に実行を提案します(自動実行はしません)。

assess とは?

このスキルは、AIエージェントがプロジェクトの状態を体系的に再評価し、ドキュメントの整理やコードとの一貫性に関する問題を発見するためのものです。`assess` や `step back` といった自然言語の指示から起動し、対話的なガイダンス(人間参加型)とプログラム的な分析(自動パイプライン)の両方をサポートします。主にドキュメントとコードの一貫性、未実装機能、脆弱なコード、動作しないコード、過度に設計されたコード、テストカバレッジの7つのカテゴリに分けて評価を行います。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォーム上で動作し、あらゆるプログラミング言語のプロジェクト(markerファイルで検出)に対応します。評価結果はマークダウン形式でレポートされ、具体的なファイルパスや行番号を含むアクション可能な推奨事項を提供します。テストカバレッジは必須条件として扱い、欠落はブロッカーとして報告します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/assess

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ドキュメント

停止。エンドポイントを呼び出す前に、この SKILL.MD 全体を読んでください。

assess は何をしますか?

一歩下がってプロジェクトの状態を批判的に再評価します。対話的なガイダンス(人間参加型)とプログラム的な分析(自動パイプライン)を提供します。ドキュメントの整理とドキュメント-コードの一貫性分析に特化しています。

CLI の使用法

# パイプライン用の構造化JSON評価
.pi/skills/assess/assess.py run . --output assessment.json

# 評価からすべての図を生成
create-figure from-assess --input assessment.json --output-dir ./figures/

評価の流れ

1. 評価の範囲を設定

明確な範囲(「認証モジュールを評価して」)→ 直接進む。 不明確な範囲(「一歩下がって」)→ 確認事項:懸念事項? コード品質 vs ドキュメント? 既知の問題のスキップ? ドキュメント整理(「ドキュメントを整理して」)→ 確認事項:非推奨機能? 不足しているドキュメント? 一貫性?

2. プロジェクトルートを特定し、エコシステムを検出

markerファイル(pyproject.toml, package.json, Cargo.toml, go.mod)で検出します。 エコシステム固有のメタデータを読み取り、次に汎用ドキュメント(README.md, CONTEXT.md, AGENTS.md)を読みます。

3. スキルマニフェストを読み込む(ルートゲート制)

「Xを構築すべき」という推奨につながる可能性のある評価のために .pi/skills-manifest.json を読み込みます。ステータスチェックやドキュメントのみのレビューの場合はスキップします。

cat .pi/skills-manifest.json | python3 -c "
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
print(f'スキル数: {data[\"skill_count\"]} (生成日: {data[\"generated\"]})')
"

マニフェストが7日以上経過している場合は警告します。フォールバック: ls .pi/skills/ | wc -l

4. クイックスキャン → 確認 → 深堀り

  1. プロジェクトメタデータ、READMEを読み、グロブで構造を確認
  2. 2~3の初期所見を記載し、ユーザーに確認
  3. ユーザーのガイダンスに基づいて深堀り — 各所見について:ブロッカー? 既知? 修正の複雑さ?

5. 協力的なレポート

所見を提示し、どれを修正するか尋ねます。可視化のために /create-figure を提供します。

評価カテゴリ

1. ドキュメント-コードの一貫性

  • READMEの主張と実装の比較
  • 相互参照の検証(内部リンク、コード例)
  • プレースホルダーと古い情報
  • 非推奨:削除された機能に関するドキュメント

2. 野心的 vs 実装済み

  • スタブ(pass, raise NotImplementedError)、プレースホルダーノート
  • コード構造としては存在するがロジックがない機能、未使用の依存関係

3. 脆弱なコード

  • ハードコードされた値、不足しているエラーハンドリング、脆弱な正規表現/パース

4. 動作しないコード

  • デッドコードパス、暗黙の例外の飲み込み、壊れた統合

5. 過度に設計されたコード

  • 単一の実装しかない抽象化、仮説的な柔軟性のための設定

6. テストカバレッジ(必須)

各機能/モジュールについて、テストファイル、合格するテスト、エッジケースを確認します。 理由のない pytest.mark.skip、「0 tests collected」、アサーションのないテストをフラグします。

タスクファイル監査: 各タスクに特定のテスト/アサーションを含む完了の定義があることを確認します。 実装タスクに完了の定義がない場合は実行をブロックします。

7. うまく機能しているもの

頑健なコードを認めて評価のバランスを取ります。

出力形式

# 評価: <プロジェクト名>

## 概要
<2~3文:全体的な健全性、主な所見>

## 所見

### ドキュメント-コードの一貫性
| 主張 | 現実 | アクション? |

### 見つかった問題
1. **file.py:123** - [問題] — 重大度: 高/中/低 — 提案された修正: [簡単な説明]

### テストカバレッジ
| 機能 | テストステータス | 必要なアクション |

### うまく機能しているもの
- [認めるべき頑健なコード]

## 推奨される次のステップ
優先順位付きの1~4のアクション。どれから始めるか尋ねます。

ポリシー

  • デフォルトは読み取り専用 — 明示的な同意なしにファイルを書き込まない
  • まず表示し、同意を得てから書き込む — 提案内容を表示し、その後書き込みを提案する
  • 協力する — 評価は独白ではなく対話である
  • 実行前に許可を得る — テスト、ビルド、有料サービスの前に許可を得る
  • 賢くエスカレーションする — 複雑/重大な問題には /review-code を提案する
  • 具体的に — ファイルパスと行番号を記載する
  • アクション可能にする — 各所見は次のステップを提案する
  • テストカバレッジは必須 — 欠落しているテストをブロッカーとしてフラグする

外部リサーチ

必要に応じて利用可能(有料サービスは事前に確認):

  • /context7 — ライブラリドキュメント(無料)
  • /brave-search — 一般的なウェブ検索(無料)
  • /perplexity — 深層リサーチ(有料)

よくある間違い

# 間違い: すべての評価所見をブロッカーとして扱う
# → エージェントが12個のプライベートヘルパーに自動でdocstringを追加。不要な肥大化。
# 正しい: 所見をユーザーとレビューする。複雑な問題は /review-code にエスカレーションする。

# 間違い: 大きな変更後に /assess をスキップする
# → READMEの例が古い関数シグネチャを使っている。ユーザーがエラーに遭遇する。
# 正しい: コアAPIを編集した後に assess --focus "doc-code-alignment" を実行する。

# 間違い: /assess を実行し、古い結果に基づいて行動する
# → 評価は3日前のもの。コードベースはその後変更されている。
# 正しい: 常に評価を再実行する。セッション間で結果をキャッシュしてはいけない。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

grahama1970/batch-quality

Pre-flight validation and quality gates for batch LLM operations. ACTUALLY tests samples through LLM before burning tokens. Uses SPARTA contracts for DuckDB validation queries. Integrates with task-monitor for enforced quality gates.

関連スキル