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BorjaGM1/kb-template

オーナーから送られたもの(テキスト、リンク、音声メモの文字起こし、スクリーンショット)を、適切な保管庫内の適切にフォーマットされたリンク付きノートに変換します。

kb-template とは?

このスキルは、オーナーから提供された多様な形式の情報(テキスト、リンク、音声メモ、スクリーンショットなど)を、構造化され相互リンクされたノートに変換するためのものです。内容の抽出・整理、重複の防止、適切な保管庫への振り分け、既存ノートの更新や新規作成、WikiリンクやMOC(Map of Content)による関連付けまでを自動化します。主にObsidianなどの知識管理システムを想定しており、Claude CodeやCursorなどのAIエージェント上で動作します。スキルの実行は、リポジトリのプル、スコープ確認、コンテンツ抽出、保管庫選択、既存ノート検索、新規作成または更新、リンク付け、レビュー、コミット、そして結果報告という一連の決まった手順に従います。特に重要なのは、情報の正確性を保つために一切の捏造を禁止し、推測には明示的なマークを付けることです。また、レビュープロセスではタグの一貫性や既存タグの再利用、Wikiリンクの完全性を確認するなど、知識ベースの品質維持に重点が置かれています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/BorjaGM1/kb-template/tree/HEAD/skills/capture

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ドキュメント

キャプチャ

  1. リポジトリルートから: git pull --rebase を実行。
  2. スコープを確認(AGENTS.md): 明示的に送信されたものか? 除外トピックに該当しないか? 機密情報を除去する。
  3. コンテンツを抽出:
    • テキスト: そのまま使用、表現を整え意味を保持。
    • リンク: ページを取得。タイトル、著者、日付、3~7個のキーポイント、sourceにURLを記載。
    • 音声: 文字起こし。オーナーの意図を保持。冗語は削除。
    • 長いスレッド(X、フォーラム): 最初のページ以降も含め、返信は全文(切り捨てられた断片ではない)を読む。巨大なスレッドでは、実質的な大部分(著者の返信、重要度の高い返信)をカバーする。ノート内でカバレッジを明記(例:「著者の返信 55 件中 40 件を読了」)。
    • スクリーンショット/画像: 関連テキストを説明/OCR。有用なら画像を attachments/ に保存。
  4. 保管庫を選択(AGENTS.md のテーブル)。不明な場合: デフォルト保管庫 Inbox/ + オーナーへの質問。
  5. 同じトピックの既存ノートを検索(rg -il "<keywords>" vaults/<v>)。重複作成より既存ノートの更新(updatedを更新)を優先。
  6. 新規の場合: アイデアごとに1アトミックノート。入力が複数のアイデアを含む場合は分割。ファイル名は AGENTS.md に従う。フロントマターに created/updated/source/tags。内容とタグは英語。
  7. リンク: 関連ノートまたはMOCへの [[link]] を最低1つ。関連MOC(または Home.md)に追加。未分類: Inbox/。
  8. 決して捏造しない。推測は明示的にマーク。
  9. コミット前にレビュー: 関連/リンクされたノート、および保管庫の既存タグ(rg -h '^tags:' vaults/<v> | tr -d '[]' | tr ',' '\n' | sed 's/^ *//' | sort -u)と並べてドラフトノートを再読。以下を確認・修正:
    • 本文とタグが英語であること。
    • タグがトピックに適合し、兄弟/リンクされたノートと一致すること。
    • 新しいタグを作成する前に既存タグを再利用すること。
    • WikiリンクとMOC/Home.mdエントリーが完全であること。
    • 捏造された事実がないこと。推測にはマークがあること。
  10. python3 scripts/lint.py vaults/<v> を実行。 capture(<v>): <title> でコミット。直ちにプッシュ。
  11. 作成/更新したノートを簡単に返信。

Individual skills in this repo

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