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growth-log

複雑なタスク後、失敗時、または学びを振り返る際に使用します。日記ではなく、再利用可能なパターンを抽出する成長ログの書き方を教えます。

growth-log とは?

Growth Log Skillは、開発者やAIエージェントユーザーが学習を「日記」ではなく「再利用可能なパターン」として記録するための方法論を提供するスキルです。複雑なタスク完了後、障害発生時、または一定期間の学びをレビューする際にアクティブにします。Markdownファイル、Notion、Obsidianなど、あらゆるノートシステムと互換性があり、テンプレートは汎用的に設計されています。 主なルールは3つ:1) 成果よりも失敗に焦点を当てる、2) 同じ根本原因のエントリはマージする(ボレ原則)、3) すべてのエントリは「次に同じ状況に直面したらどうするか?」という転移可能なパターンを含むこと。テンプレートは構造化されており、「コンテキスト」「根本原因/核心的洞察」「パターン(転移可能)」「関連エントリ」のセクションで構成されます。 エントリタイプは「失敗」「方法論」「パターン発見」「能力変化」の4種類があり、それぞれ強調するセクションが異なります。品質チェックリストやアンチパターンも用意されており、ユーザーが浅い記録や重複を避けられるよう支援します。また、`delivery-gate`のような停止フックと組み合わせると、学習ファイルのタイムスタンプ確認による強制力と、このスキルによる内容の質保証が連携し、学習サイクルを完成させます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/growth-log

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ドキュメント

Growth Log スキル

問題: ほとんどの人は「Xでバグを修正した」と学習ログに書きます。それは日記であり、学習成果物ではありません。本当の成長ログはパターンを抽出し、次回認識できるようにします。

このスキルが教えること: セッションを超えて累積する学習エントリの書き方。Markdownファイル、Notion、Obsidian、プレーンテキストなど、あらゆるノートシステムで動作します。テンプレートは汎用的で、自分の環境に合わせて調整できます。

いつアクティブにするか

  • 複雑なタスク(複数ファイル、新機能、アーキテクチャ変更)を完了した後
  • 失敗、ミス、または「思ったより大変だった」という瞬間の後
  • 一定期間の学習内容を振り返りたいとき

アクティブにしない場合: 些細な変更(タイプミスの修正、1行の調整、デバッグのない設定値の変更)。しきい値: このタスクにはデバッグ、やり直し、ロールバック、または明白でない判断が含まれていたか? はい → エントリを書く。いいえ → スキップ。

3つのルール

ルール 1: 失敗は成果よりも価値がある

失敗は成功よりも栄養密度が高い。見つけるのに2時間かかったバグ1つは、初回でうまくいった3つの機能よりも多くのことを教えてくれます。

悪い例: 「ログインフローを正常に実装しました。」 良い例(Web開発): 「ログインフロー: Chrome 128+ でクッキーの SameSite のデフォルトが Lax になったため、セッショントークンが保持されていなかった。パターン: クロスオリジンのときは常に SameSite=None; Secure を明示的に設定する。認識するシグナル: ブラウザアップグレード後、またはオリジン境界をまたぐときに認証が壊れる。」 良い例(データパイプライン): 「CSVインポートが空行で静かに失敗した。理由は pandas.read_csv(dropna=False) がゼロ幅の行を保持し、len() がそれを有効とカウントするため。パターン: 行数バリデーションの前に必ず df.dropna(how='all', inplace=True) を実行する。」

ルール 2: ボレ原則(伯乐原则)

新しいエントリを書く前に自問する: 「これは既に記録したものと根本的に同じではないか?」

同じ根本原因で異なる症状 → マージし、重複させない。新しい根本原因 → 新しいエントリ。

確認方法: エントリを書く前に、根本原因のキーワードで既存のエントリを検索する。一致するものが見つかったら、新しい症状を既存のエントリに追加の例として加え、重複を作成しない。

例: 「ファイル作成後に出力インデックスを更新し忘れた」と「タスク後にスキルレーティングを更新し忘れた」— 同じ根本原因(自動取得トリガーがない)。「タスク後の取得漏れ」に関する1つのエントリにマージする。

ルール 3: 転移可能でなければならない

すべてのエントリは次の問いに答えなければならない: 「次に同じような状況に直面したら、私は何を違うようにするか?」

その文が書けないなら、まだパターンを抽出できていない。

具体的な出来事からパターンを抽出する方法:

  1. 何が起こったかを一文で述べる
  2. 根本原因に達するまで「なぜ?」を繰り返す(通常3〜5回)
  3. 一般化する: 「これはどのクラスの問題か?」(「Chrome 128のバグ」ではなく「ブラウザのデフォルト変更が既存の動作を壊す」)
  4. 「次に[シグナル]を見たら、私は[アクション]を取る」と定式化する
  5. シグナルに名前を付ける: どの具体的な観測可能な事象がこのパターンの発動を示すか?

エントリテンプレート

範囲: 根本原因ごとに1エントリ。標準的な長さ: 4〜8文。書くのに2分以上かかる場合は、出来事を語っているだけ。30秒未満なら、深掘りが足りない。

## [タイトル: 出来事ではなくパターン]

### コンテキスト
- 何をしようとしていたか?
- 何がうまくいかなかったか / 驚くほどうまくいったか?

### 根本原因 / 核心的洞察
- 症状ではなく、その背後にあるメカニズム

### パターン(転移可能)
- 次に[同様の状況]では、私は[具体的なアクション]を取る。
- 認識するシグナル: [このパターンが発動していることを示す観測可能な事象は?]

### 関連
- [エントリ名](../path/to/related-entry.md)

エントリタイプ

4つのタイプはすべて上記のテンプレートを使用します。タイプによって、どのセクションに重点を置くかが決まります。

タイプ使用するタイミング強調するセクション例のタイトル
失敗何かが壊れた、デバッグが必要だった、または手直しが必要だった根本原因「設定の継承 ≠ 動作の継承(セッション間)」
方法論作業から反復可能なプロセスが生まれたコンテキスト / パターン「PPT → オープンブック試験対策ガイド: 3層構造」
パターン発見ツール、システム、思考に関する再利用可能な洞察パターンセクション「PR説明テンプレート: 機能ではなくギャップを説明する」
能力変化測定可能なスキル向上コンテキスト(前 vs 後)「Git: clone/pushから12コミットの独立したPRへ」

品質チェックリスト

成長ログエントリを確定する前に:

  • タイトルはパターンを表しており、出来事ではないか?
  • 「次に私は〜する」という文があるか?
  • 「認識するシグナル」は次回パターンをトリガーするのに十分具体的か?
  • 書く前に既存のエントリを重複検索したか?(ボレ原則)
  • 根本原因と症状が区別されているか?
  • 関連する記憶が相互リンクされているか?
  • エントリは4〜8文か?短すぎ = 浅い、長すぎ = 出来事を語っている。

アンチパターン

  • 避けるべき: 「支払いモジュールのバグを修正」(出来事であり、パターンではない)
  • 避けるべき: gitコミットメッセージをそのままコピーする(コミットは何が変わったかを説明し、ログはなぜ重要かを抽出する)
  • 避けるべき: すべてのコミットに対してエントリを書く(パターンが現れたときのみ)
  • 避けるべき: 転移可能な文を省略する(それがないと単なる日記 — これは譲歩できない)
  • 避けるべき: 同じパターンを異なるタイトルで重複させる(ボレ原則に違反 — 書く前に検索する)

保存場所

エントリはノートを保存している場所ならどこでも構いません。一般的なパターン:

  • growth-log/ ディレクトリ内のMarkdownファイル(1日1ファイル: YYYY-MM-DD.md)
  • Notion、Obsidian、またはノートアプリ内の専用セクション
  • 一貫した命名規則を持つプレーンテキストファイル

1つの規則を選び、それを守ってください。検索可能性はフォーマットよりも重要です。

Delivery Gateを使用する場合

delivery-gate の停止フックは、ファイルシステムのタイムスタンプを介して学習ファイルが今日変更されたかをチェックします。このスキルは何を書くかを教えるため、delivery-gateがチェックするファイルに実際に有用なパターンが含まれ、空のタイムスタンプではないことを保証します。

タスク完了 → delivery-gateチェック: 学習ファイルは今日触られたか?
  → 古い(ファイル未変更): ブロック — 「何を学びましたか?」
  → 新しい(ファイルが触られた): 通過 — このスキルが内容を有用に保つ

強制力がなければ方法論だけでは空のエントリが生まれます。方法論がなければ強制力だけでは学びの記録は忘れられます。それぞれ独立して有用ですが、一緒に使うことでループを閉じます。

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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