Skill Refinement

既存のClaude Code Skillを分析し、より簡潔で効果的なものに洗練する。

Core Principle

品質 = AIの消費しやすさ。Claude既知の情報は削除。

Workflow

1. 読込: 全ファイル読み込み、行数・文字数測定
2. 分析: CHECKLIST.mdと照合、問題特定
3. 修正: 削除・追加・書き換え適用
4. 検証: 行数減少、機能維持、トリガー明確化確認

Actions

• 削除: 「〜とは」説明、背景説明、自明なステップ、重複
• 追加: 具体例、トリガー、失敗対処
• 書き換え: 曖昧→具体的、複雑→シンプル

Patterns

詳細例はCHECKLIST.md参照。

Quality Targets

• Description: what + when + triggers (≤1024文字)
• Lines: ≤500
• References: 1階層
• Examples: 具体的・実行可能

詳細: [CHECKLIST.md](CHECKLIST.md)

Description Formula

description は [What it does] + [When to use it] + [Key capabilities] の公式に従う。

# Good — 具体的な what/when/triggers
description: Extract text from PDFs, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when user mentions "PDF", "forms", "document extraction".

# Bad — 曖昧、トリガーなし
description: Helps with documents.

# Bad — 技術的すぎ、ユーザー視点なし
description: Implements the Project entity model with hierarchical relationships.

negative trigger で over-triggering を防ぐ:

description: ...Use for statistical modeling, regression. Do NOT use for simple data exploration (use data-viz skill instead).

Common Issues

Iteration Signals

• Undertriggering: ロードされない、手動有効化が必要、使い方の質問が来る → description にキーワード・ファイル種別を追加
• Overtriggering: 無関係クエリでロード、無効化される → negative trigger 追加、スコープ限定
• Execution issues: 一貫性なし、ユーザー修正必要 → instructions 改善、error handling 追加

Examples

Example 1: 冗長な description の改善

Before:

description: Creates sophisticated multi-page documentation systems.

問題: What はあるが When/Triggers がない。「sophisticated」は無意味。

After:

description: Generate multi-page documentation from source code. Use when user says "generate docs", "API documentation", or uploads code files for documentation.

Example 2: Instructions not followed の診断

Symptom: スキルはロードされるが指示通りに動かない。

診断チェック:

1. Verbose? → 500行超なら references/ に分割
2. Buried? → 重要指示が下部にある → ## Critical でトップに移動
3. Ambiguous? → 「適切に処理」→ 具体的な検証項目リストに置換
4. Model laziness? → ## Performance Notes セクションで品質明示