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ドキュメント進化追跡ツール

ドキュメントのバージョン間における変更点(段落/行/文の追加、削除、変更)とコンセプトの進化(導入、保持、変更、削除)を追跡します。

ドキュメント進化追跡ツール とは?

このスキルは、複数のバージョンにわたるドキュメントの進化を詳細に追跡するためのツールです。ユーザーがタイムスタンプや連番で管理されたドキュメント群を所有し、「変更点の追跡」「バージョン履歴」「草稿間の差分」などを求める場合に最適です。連続するバージョン間で段落レベルの差分を計算し、特定のコンセプト(または自動検出された見出し)がいつ導入され、変更され、保持され、削除されたかを追跡します。また、解析結果はMarkdown形式のタイムラインとJSON形式のデータの両方で出力されるため、人間の読みやすさとプログラムからの利用の両方をサポートします。Windows、macOS、Linuxの全プラットフォームに対応し、依存関係は最小限(PyYAMLはオプション)のため、さまざまな環境で簡単に利用できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/JiamingShi-JsPhys/agent-skills/tree/HEAD/skills/document-evolution-tracker

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ドキュメント

ドキュメント進化追跡ツール は何をしますか?

バージョンをまたいでドキュメントがどのように進化したかを追跡する、自己完結型のスキルです。バージョンファミリー(v1.md, v2.md, ... またはタイムスタンプ付きファイルのディレクトリ)を指定すると、連続するバージョン間の段落レベルの差分を計算し、コンセプトの系譜(導入 / 保持 / 変更 / 削除)を追跡します。

必須ワークフロー

依存関係のブートストラップ(初回実行時)

初回実行前に、このスキルのランタイム依存関係を確認します。

  • コア: 純粋な標準ライブラリ — インストール不要。
  • オプション: PyYAML(設定ファイルが .yaml の場合のみ必要。JSON設定は標準ライブラリのみで動作します)。

PyYAML が不足しており、設定がYAML形式の場合は、ユーザーにその旨を伝え、pip install pyyaml を実行してよいか確認してください。ユーザーの明示的な同意なしにグローバル環境にインストールしないでください。

  1. 設定ファイル(config/examples/family.json を参照。YAML設定もPyYAMLがインストールされていればサポートされます)を読み込みます。
  2. versions_dir に少なくとも2つのバージョンファイルが存在することを確認します。
  3. python -m src.cli run --config <path> [--concepts "A,B"] を実行します。
  4. トランジション数を報告し、./evolution/evolution_<tracking_id>.{md,json} をユーザーに示します。

使用すべき状況

  • 一連のドキュメントバージョン(タイムスタンプ付きまたは連番)を経時的に比較する必要がある場合。
  • ユーザーが「変更点を追跡」「バージョン履歴」「草稿間の差分」「コンセプトの系譜」を求めている場合。
  • 名前付きコンセプト(用語、見出し、定義)を草稿間で追跡し、いつ導入・変更・削除されたかを確認する必要がある場合。
  • 草稿の進化を単一の最終差分ではなく、タイムラインとして報告する必要がある場合。

使用例

# 設定を検証し、見つかったバージョンファイルを確認する
python -m src.cli validate --config config/examples/family.json
python -m src.cli versions --config config/examples/family.json

# トラッカーを実行する。追跡するコンセプトをオプションで指定可能
python -m src.cli run --config config/examples/family.json --concepts "entropy,partition function"

レポートは ./evolution/evolution_<tracking_id>.{md,json} に出力されます。Markdownタイムラインは人間が読むためのもの、JSONはプログラムで利用するためのものです。

エラー処理

  • 設定が無効(validate で0以外の終了コード)— 報告されたフィールドを修正し再検証してください。命名規則と versions_dir が通常の問題箇所です。
  • 2バージョン未満しか見つからない — 実行が中断されます。version_naming ルールを実際のファイル名と照合して確認し、再試行してください。
  • コンセプトが完全に出現しない — すべてのバージョンで不在として報告されます。これは有効な結果であり、エラーではありません。
  • 予期しない終了コード — メッセージをそのまま報告してください。手動でファイルをdiffしようとしないでください。

差分の粒度

粒度分割ルール
line空でない行
paragraph (デフォルト)空行で区切られたブロック
sentence句読点で区切られた文

制限事項

  • diffは構造的(difflib によるブロックのアライメント)であり、意味的ではありません。コンセプトは、その正確なフレーズ(大文字小文字を区別しない)がバージョンのテキスト内に出現した場合にのみ「存在する」と見なされます。
  • sequential / timestamp 以外のカスタム命名規則はサポートされていません。

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

JiamingShi-JsPhys/agent-skills

Cross-document conflict detector. Use when the user has two or more documents, datasets, or extracted fact tables and wants to find contradictions between them. Triggers on "detect conflicts", "find contradictions", "do these documents agree", "cross-check claims", "inconsistency check", or when comparing a claim across multiple sources. Runs three detection levels: entity (numeric / boolean mismatch on the same key), clause (categorical mismatch), and argument (free-text disagreement). Emits a machine-readable conflict report in JSON / CSV / Markdown.

JiamingShi-JsPhys/agent-skills

Longitudinal statistical analysis pipeline. Use when the user has panel / repeated-measures data (one or more sessions per subject, with between-subject conditions) and wants to run a reproducible analysis: descriptive stats, a manipulation check, a linear mixed model, a lagged mediator, or a sensitivity analysis over random-effects / covariance structures. Triggers on any of the phrases "LMM", "mixed model", "repeated measures", "longitudinal analysis", "mediation over time", "lagged mediator", "sensitivity analysis of RE structure". When fired, load the YAML config that lists the enabled steps, run the pipeline, and report the per-step results plus the generated CSVs.

JiamingShi-JsPhys/agent-skills

State manager for multi-dimensional computational experiments. Iterate a parameter grid over many rounds, snapshot declared critical files each round, audit every round (params, hashes, timestamps, status), and roll back to any round non-destructively. Use it when a workflow runs hundreds of rounds across multiple parameter dimensions and needs per-round snapshots, full audit trail, and arbitrary rollback - e.g. longitudinal studies, parameter scans, or symbolic/ numerical sweeps calling external solvers (Mathematica, GAP, SymPy, custom scripts).

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