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skill-creator

スキルを作成・更新・プロンプト改善するためのメタスキル。 3つのモード（create/update/improve-prompt）を提供し、 Script Firstで100%再現可能な実行を実現する。 Anchors: • Continuous Delivery (Jez Humble) / 適用: 自動化パイプライン / 目的: 決定論的実行 • The Lean Startup (Eric Ries) / 適用: Build-Measure-Learn / 目的: 反復改善 • Domain-Driven Design (Eric Evans) / 適用: ユビキタス言語 / 目的: 一貫した語彙 Trigger: 新規スキルの作成、既存スキルの更新、プロンプト改善を行う場合に使用。 スキル作成, スキル更新, プロンプト改善, skill creation, skill update, improve prompt

allowed_tools: Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, Task

$ Installer

git clone https://github.com/daishiman/AIWorkflowOrchestrator /tmp/AIWorkflowOrchestrator && cp -r /tmp/AIWorkflowOrchestrator/.claude/skills/skill-creator ~/.claude/skills/AIWorkflowOrchestrator

// tip: Run this command in your terminal to install the skill

SKILL.md
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name: skill-creator description: | スキルを作成・更新・プロンプト改善するためのメタスキル。 3つのモード（create/update/improve-prompt）を提供し、 Script Firstで100%再現可能な実行を実現する。

Anchors: • Continuous Delivery (Jez Humble) / 適用: 自動化パイプライン / 目的: 決定論的実行 • The Lean Startup (Eric Ries) / 適用: Build-Measure-Learn / 目的: 反復改善 • Domain-Driven Design (Eric Evans) / 適用: ユビキタス言語 / 目的: 一貫した語彙

Trigger: 新規スキルの作成、既存スキルの更新、プロンプト改善を行う場合に使用。 スキル作成, スキル更新, プロンプト改善, skill creation, skill update, improve prompt allowed-tools:

  • Read
  • Write
  • Edit
  • Bash
  • Glob
  • Grep
  • Task

Skill Creator

概要

スキルを作成・更新・プロンプト改善するためのメタスキル。 Script Firstの原則で決定論的処理を自動化し、Atomic Taskで細粒度のタスク分解を提供する。

設計原則

原則説明
Script First決定論的処理はすべてスクリプトで実行
LLM for JudgmentLLMは判断・創造が必要な部分のみ担当
Atomic Task1タスク = 1アクション（実行後すぐ次へ移行可能）
Schema Driven入出力はJSONスキーマで検証

モード一覧

モード用途開始コマンド
create新規スキル作成node scripts/detect_mode.mjs --request "新規スキル"
update既存スキル更新node scripts/detect_mode.mjs --request "更新" --skill-path <path>
improve-promptプロンプト改善node scripts/analyze_prompt.mjs --skill-path <path>

ワークフロー

Mode: create（新規作成）

Phase 1: 分析（LLM Task）
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ analyze-request → extract-purpose → define-boundary     │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
Phase 2: 設計（LLM Task + Script Validation）
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ select-anchors ─┐                                       │
│                 ├→ design-workflow → [validate-workflow]│
│ define-trigger ─┘                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
Phase 3: 構造計画（LLM Task + Script Validation）
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ plan-structure → [validate-plan]                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
Phase 4: 生成（Script Task）
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ [init-skill] → [generate-skill-md] → [generate-agents]  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
Phase 5: 検証（Script Task）
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ [validate-all] → [update-skill-list]                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

凡例: [script] = Script Task, 無印 = LLM Task

Mode: update（既存スキル更新）

Phase 1: 分析
[detect-mode] → design-update → [validate-schema]
                            ↓
Phase 2: 生成・適用（Script Task）
[apply-updates] → [validate-all] → [update-skill-list] → [log-usage]

Mode: improve-prompt（プロンプト改善）

Phase 1: 分析（Script Task）
[analyze-prompt] → 分析結果確認
                            ↓
Phase 2: 改善設計（LLM Task）
improve-prompt → [validate-schema]
                            ↓
Phase 3: 適用（Script Task）
[apply-updates] → [validate-all] → [update-skill-list] → [log-usage]

Task一覧

LLM Tasks（判断が必要）

Task責務入力出力検証スクリプト
analyze-request要求分析・モード判定ユーザー要求要求分析書-
extract-purpose目的抽出要求分析書purpose.jsonvalidate_schema.mjs
define-boundary境界定義purpose.jsonboundary.jsonvalidate_schema.mjs
select-anchorsアンカー選定purpose.jsonanchors.jsonvalidate_schema.mjs
define-triggerTrigger定義purpose.jsontrigger.jsonvalidate_schema.mjs
design-workflowワークフロー設計全定義JSONworkflow.jsonvalidate_workflow.mjs
plan-structure構造計画workflow.jsonstructure-plan.jsonvalidate_plan.mjs
design-update更新設計要求分析書update-plan.jsonvalidate_schema.mjs
improve-promptプロンプト改善analysis.jsonimprovement.jsonvalidate_schema.mjs

詳細仕様: 各Taskの詳細は agents/ ディレクトリを参照

Script Tasks（決定論的実行）

Script責務入力出力
detect_mode.mjsモード判定要求文mode.json
analyze_prompt.mjsプロンプト分析skill-pathanalysis.json
init_skill.mjsディレクトリ初期化skill-nameディレクトリ
generate_skill_md.mjsSKILL.md生成plan.jsonSKILL.md
generate_agent.mjsagents/*.md生成task.jsonagents/*.md
generate_script.mjsscripts/*.mjs生成def.jsonscripts/*.mjs
apply_updates.mjs更新適用plan.json更新結果
validate_all.mjs全体検証skill-path検証結果
validate_schema.mjsスキーマ検証JSON検証結果
log_usage.mjs使用記録resultLOGS.md
update_skill_list.mjsスキルリスト更新skill-pathskill_list.md更新

詳細仕様: 各スクリプトは scripts/ ディレクトリを参照

実行例

create モード

# Phase 1-3: LLMがagents/を参照して実行
# 各TaskでJSONを生成し、スクリプトで検証

# Phase 4: スクリプトで生成
node scripts/init_skill.mjs my-skill --path .claude/skills
node scripts/generate_skill_md.mjs --plan .tmp/structure-plan.json

# Phase 5: スクリプトで検証・スキルリスト更新
node scripts/validate_all.mjs .claude/skills/my-skill
node scripts/update_skill_list.mjs --skill-path .claude/skills/my-skill

update モード

# モード判定
node scripts/detect_mode.mjs --request "スキルを更新" --skill-path .claude/skills/my-skill

# LLMがdesign-update.mdを参照して更新計画を生成

# 更新適用（dry-run）
node scripts/apply_updates.mjs --plan .tmp/update-plan.json --dry-run

# 更新適用（実行）
node scripts/apply_updates.mjs --plan .tmp/update-plan.json --backup

# 検証・スキルリスト更新
node scripts/validate_all.mjs .claude/skills/my-skill
node scripts/update_skill_list.mjs --skill-path .claude/skills/my-skill

improve-prompt モード

# プロンプト分析
node scripts/analyze_prompt.mjs --skill-path .claude/skills/my-skill --verbose

# LLMがimprove-prompt.mdを参照して改善計画を生成

# 更新適用
node scripts/apply_updates.mjs --plan .tmp/update-plan.json --backup

# 検証・スキルリスト更新
node scripts/validate_all.mjs .claude/skills/my-skill
node scripts/update_skill_list.mjs --skill-path .claude/skills/my-skill

ベストプラクティス

すべきこと

推奨事項理由
LLM出力は必ずスキーマ検証曖昧さを排除し再現性確保
Script TaskはLLMに依存しない100%決定論的実行を保証
中間出力は.tmp/に保存デバッグ・再実行を容易に
各Taskは独立して実行可能に部分的な再実行を可能に
--dry-runで事前確認意図しない変更を防止
--backupで安全性確保ロールバックを可能に

避けるべきこと

禁止事項問題点
LLM出力を検証せず次へ進むエラーの連鎖を招く
Script TaskでLLM判断を要求決定論性が失われる
複数責務を1タスクに詰め込む再実行・デバッグが困難に
中間ファイルを省略検証・再実行が不可能に

リソース参照

scripts/（決定論的処理）

スクリプト機能
detect_mode.mjsモード判定（create/update/improve-prompt）
analyze_prompt.mjsプロンプト分析・改善点特定
init_skill.mjsスキルディレクトリ初期化
generate_skill_md.mjsSKILL.md生成
generate_agent.mjsagents/*.md生成
generate_script.mjsscripts/*.mjs生成
apply_updates.mjs更新計画の適用
validate_all.mjs全体構造検証
validate_schema.mjsJSONスキーマ検証
validate_workflow.mjsワークフロー検証
validate_plan.mjs構造計画検証
validate_structure.mjs構造検証
validate_links.mjsリンク検証
log_usage.mjs使用記録
update_skill_list.mjsskill_list.mdへのスキル追記・更新

agents/（LLM Task仕様）

Taskパス責務
要求分析agents/analyze-request.md要求構造化・モード判定
目的抽出agents/extract-purpose.mdスキル目的の定義
境界定義agents/define-boundary.md機能境界の明確化
アンカー選定agents/select-anchors.md知識圧縮アンカーの選定
Trigger定義agents/define-trigger.md発動条件の定義
ワークフロー設計agents/design-workflow.md実行フローの設計
構造計画agents/plan-structure.mdファイル構造の計画
更新設計agents/design-update.md更新計画の設計
プロンプト改善agents/improve-prompt.mdプロンプト最適化

schemas/（入出力スキーマ）

スキーマ用途
mode.jsonモード判定結果
purpose.json目的定義
boundary.json境界定義
anchors.jsonアンカー定義
trigger.jsonTrigger定義
workflow.jsonワークフロー設計
structure-plan.json構造計画
update-plan.json更新計画
prompt-analysis.jsonプロンプト分析結果
prompt-improvement.jsonプロンプト改善計画

references/（詳細知識）

リソースパス読込条件
概要references/overview.md初回のみ
コア原則references/core-principles.md設計時
構造仕様references/skill-structure.md構造計画時
ワークフローreferences/workflow-patterns.mdワークフロー設計時
更新プロセスreferences/update-process.mdupdate/improve時
品質基準references/quality-standards.md検証時

assets/（テンプレート）

テンプレート用途
skill-template.mdSKILL.md生成用
agent-task-template.mdagents/*.md生成用
script-task-template.mjsタスク実行スクリプト用
script-validator-template.mjs検証スクリプト用
script-generator-template.mjs生成スクリプト用

変更履歴

VersionDateChanges
3.0.02026-01-063モード対応（create/update/improve-prompt）、新規スクリプト追加
2.0.02026-01-06Script/LLM Task分離、スキーマ検証導入、細粒度タスク分解
1.3.02026-01-02agents/を責務ベースに再構成・references/を責務分離
1.0.02025-12-3118-skills.md完全準拠版として新規作成

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