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tramington/7-Aspects-for-skill-engineering

AIエージェントスキルエンジニアリングのための7つの側面 — VDA 6.3プロセスタートルダイアグラムフレームワークを用いた体系的なスキル設計と評価(CN/EN)

7-Aspects-for-skill-engineering とは?

このスキルは、VDA 6.3プロセス監査規格に基づく「タートルダイアグラム」(7つの側面)フレームワークをAIエージェント(Claude Code, Cursor, Codex など)向けのスキル設計と評価に応用します。各スキルを「インプット」「アウトプット」「人的資源」「インフラ」「方法」「プロセス指標」「プロセス説明」の7つの側面から体系的に記述することで、スキルの品質向上と再利用性を高めます。このスキル自体はフレームワークを提供し、ユーザーが自身のスキルを評価・改善するための構造化された手順を案内します。主にCLIベースのAIエージェントに対応し、マークダウン形式のスキル定義ファイルを生成・分析する際に有用です。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add tramington/7-Aspects-for-skill-engineering

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ドキュメント

7-Aspects-for-skill-engineering は何をしますか?

7-Aspects for AI Agent Skill Engineering — VDA 6.3 Process Turtle Diagram framework for systematic Skill design and evaluation (CN/EN)

概要

このスキルは、VDA 6.3プロセス監査で用いられる「タートルダイアグラム」の7つの側面を、AIエージェントスキルの設計と評価に応用するためのフレームワークを提供します。各スキルを以下の7つの側面から明確に定義することで、品質の高いスキルを体系的に構築できます。

7つの側面

  1. インプット: スキルが入力として受け取る情報(データ、パラメータ、ファイルなど)
  2. アウトプット: スキルが出力する結果(応答、生成されたコード、レポートなど)
  3. 人的資源: スキルが必要とする人間の介入や前提知識
  4. インフラ: スキルが依存する環境、ツール、API、ランタイム
  5. 方法: スキルが問題を解決するための具体的な手順やアルゴリズム
  6. プロセス指標: スキルの性能や品質を測定するための指標(成功率、応答時間など)
  7. プロセス説明: スキル全体の目的、使用方法、制約を説明する文書

使用例

ステップ1: スキルの7つの側面を定義

# スキル: my-coding-skill
インプット:
  - プログラミング言語名(文字列)
  - タスクの説明(文字列)
アウトプット:
  - 生成されたコード(ファイル)
  - 説明(テキスト)
人的資源:
  - ユーザーによるタスクの明確化
インフラ:
  - 実行環境(Node.js v18+)
  - インターネット接続
方法:
  1. タスクを解析
  2. 適切なコードパターンを選択
  3. コードを生成
  4. テストを実行
プロセス指標:
  - コードのコンパイル成功率: >90%
  - ユーザー満足度: >4.0/5.0
プロセス説明:
  - このスキルは、指定されたプログラミング言語でコード生成を行います。

ステップ2: スキルを評価

上記の定義に基づき、以下の観点でスキルを評価します:

  • 完全性: 7つの側面すべてが定義されているか?
  • 一貫性: 側面間で矛盾はないか?
  • 測定可能性: プロセス指標は具体的で測定可能か?

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • その他マークダウンベースのAIエージェント

注意事項

  • このスキルは補助的なフレームワークであり、実際のスキル開発には別途実装が必要です。
  • 既存のスキルを評価する際は、必ず実際の動作と比較検証してください。

参考文献

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

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