エージェントスキルの命名統一とdescription最適化:13スキルを12に整理した記録
全スキル名をgerund形に統一し、descriptionにpushyなトリガー句を追加、重複する3スキルを2つに統合した。品質基準の一元化でメンテナンスコストも削減。
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全スキル名をgerund形に統一し、descriptionにpushyなトリガー句を追加、重複する3スキルを2つに統合した。品質基準の一元化でメンテナンスコストも削減。
Anthropicの公式ベストプラクティス2つを実際のスキルセットに適用し、予約語違反・命名規則・progressive disclosureの3点を改善した。自作の分析スキルでセルフチェックする手法も紹介する。
AIコーディング成熟度モデルを実務に落とし込む。30日アクションプラン、レビューガイドライン策定、組織横断メトリクスの始め方、四半期レビューの回し方を解説。
AnthropicやOpenAIの既存フレームワークを踏まえ、ソフトウェア開発チームに特化したAIコーディング成熟度モデルを定義する。5段階の各レベルで何が変わり、何を整備すべきかを示す。
複数のコーディングエージェントのメトリクスを共通スキーマで正規化し、横断ダッシュボードで可視化する設計。比較可能な指標と不可能な指標の分離が、ミスリードを防ぐ鍵になる。
CLAUDE.mdをKiroのステアリングに、スキルをAgent Skillsに変換した。最大の発見はKiroのスキルがagentskills.io標準に準拠しており、Claude Codeのスキルをそのままコピーできること。
個人で効果を実証したClaude Codeメタスキルを20人規模のチームに展開する構想。最大の設計判断は、コアスキルの強制配布とチーム別カスタマイズの分離にある。
CLAUDE.mdの最適化とスキル作成を自動化する「メタスキル」を実装。analyze-claude-md、optimize-claude-md、create-skillの3つのスキルで継続的な改善プロセスを構築
355行のCLAUDE.mdを59行に削減し、詳細な手順をスキルに分離してClaude Codeの応答精度を改善した。鍵は「毎回読み込まれるルール」と「必要時だけ呼び出す手順」の分離にある。
Claude CodeにプロジェクトコンテキストをCLAUDE.mdで提供し、規約に沿ったコード生成を実現する。5セクション構成の設計思想と、355行の詳細版が逆効果になった発見を共有する。