スキルビルダー — スキャフォールド＆生成は何をしますか？

プロセス

Step 1: 入力の収集

何を基に構築するかを決定します:

計画文書: /skill-forge plan の出力（推奨）
説明: スキルの自然言語による記述
既存のスキル: 基礎として使用するスキルへのパス

計画が存在しない場合は、簡単な計画パスを実行します（3つの重要な質問）:

スキルは何をするのか？（1～2文）
どのようなコマンドを持つべきか？（リスト）
スクリプトや外部ツールは必要か？（はい/いいえ）

Step 2: フロントマターの生成

最も重要なステップです。descriptionフィールドがアクティベーションを決定します。

説明文作成のフレームワーク:

[能力宣言] + [詳細な機能] + [トリガーフレーズ]

ルール:

合計1024文字未満
XMLの山括弧（< >）は使用しない
ユーザーが言いそうなトリガーフレーズを5～10個含める
関連するファイルタイプがあれば言及する
過剰トリガーのリスクがある場合はネガティブトリガーを追加する

完全なフレームワークについては references/description-guide.md を参照してください。

Step 3: メインSKILL.mdの作成

以下のテンプレートに従って本文を構成します:

# [スキル名] -- [タグライン]

[1～2文の概要]

## クイックリファレンス

| コマンド | 説明 |
|---------|-------------|
| /name cmd1 | 説明 |
| /name cmd2 | 説明 |

## オーケストレーションロジック

[コマンドがサブスキルにルーティングされる方法]
[条件付きルーティングのための決定木]

## [ドメイン固有セクション]

[コアルール、しきい値、品質ゲート]

## 参照ファイル

[オンデマンドで読み込む参照ファイルのリスト]

## サブスキル

[1行の説明付きサブスキルのリスト]

重要なSKILL.mdのルール:

500行未満
5000トークン未満
実行可能な指示（曖昧さを避ける）
エラーハンドリングを含める
参照はインライン化せずリンクする

Step 4: サブスキルの生成（Tier 3～4）

各サブスキルについて、以下のSKILL.mdを生成します:

---
name: parent-child
description: >
  [説明]. ユーザーが「[トリガー1]」「[トリガー2]」
  「[トリガー3]」「[トリガー4]」と言った場合に使用します。
---

サブスキル本文のガイドライン:

1つのワークフローに対する自己完結型の指示
他のサブスキルは名前で相互参照する（内容をインライン化しない）
親スキルの references/ ディレクトリにある共有ファイルを参照する
明示的な入出力定義を含める

Step 5: スクリプトの生成（Tier 2～4）

各スクリプトについて:

#!/usr/bin/env python3
"""
目的: [このスクリプトの機能]
入力: [期待される入力形式]
出力: [期待される出力形式]
使用法: python scripts/script_name.py [引数]
"""

import argparse
import json
import sys
from typing import Any


def main(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]:
    """メイン実行関数。"""
    # 入力を検証
    # 処理を実行
    # 構造化された出力を返す
    pass


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="[スクリプトの説明]")
    parser.add_argument("input", help="[入力の説明]")
    parser.add_argument("--output", "-o", help="出力ファイルパス")
    args = parser.parse_args()

    try:
        result = main(args)
        print(json.dumps(result, indent=2))
    except Exception as e:
        print(json.dumps({"error": str(e)}), file=sys.stderr)
        sys.exit(1)

スクリプトのルール:

1つのスクリプト、1つの責務
argparseを使用したCLIインターフェース
構造化されたJSON出力
明確なエラーメッセージ
可能な限りstdlib以外の依存関係を持たない

Step 6: 参照ファイルの生成

各参照ファイルについて:

1つのトピックに焦点を当てる
200行未満
具体的な例を含める
しきい値や仕様にはテーブルを使用する
親SKILL.mdに「オンデマンドで読み込み」とマークする

Step 7: エージェント定義の生成（Tier 4）

エージェントファイルは（スキルとは異なり）YAMLフロントマターを使用します:

---
name: [スキル名]-[役割]
description: >
  [このエージェントが分析するもの].
  <example>ユーザーが「[トリガー]」と言った場合</example>
model: inherit
color: blue
tools:
  - Read
  - Grep
  - Glob
---

あなたは[役割]のスペシャリストです。

## あなたの役割
[このエージェントが行うこと]

## プロセス
1. [ステップ...]

## 出力形式
調査結果と推奨事項を含む構造化されたマークダウンを返します。

スキルとの主な違い: エージェントの name は3～50文字、説明では <example> ブロックを使用可能、エージェント固有のフィールドには tools、color、permissionMode、maxTurns、memory が含まれます。本文はシステムプロンプト（二人称）になります。

Step 8: インストールスクリプトの生成

ファイルを ~/.claude/skills/ と ~/.claude/agents/ にコピーする install.sh を作成します。

Step 9: 検証

生成されたスキルに対して python scripts/validate_skill.py <path> を実行します。メインSKILL.mdのすべての品質ゲートをチェックします。

Step 10: 出力サマリー

ユーザーに以下を提示します:

生成されたファイルツリー
主要なファイルとその目的
インストール手順
推奨テストクエリ（トリガーされるべきもの3つ、トリガーされるべきでないもの3つ）
次のステップ（テスト、反復、公開）

スキャフォールディングコマンド

クイックスキャフォールディングには以下を使用:

python scripts/init_skill.py <skill-name> --tier <1-4> --path <output-path>

これにより、プレースホルダーコンテンツを含む完全なディレクトリ構造が作成されます。

スキルビルダー — スキャフォールド＆生成