skill-creator

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会話のパターンやワークフローを再利用可能なスキルとして保存するスキル。 新規スキルの作成手順とベストプラクティスを提供。 キーワード: スキル作成, ワークフロー保存, パターン化

666666ma999999 By 666666ma999999 schedule Updated 4/23/2026
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name: skill-creator description: | 会話のパターンやワークフローを再利用可能なスキルとして保存するスキル。 新規スキルの作成手順とベストプラクティスを提供。 キーワード: スキル作成, ワークフロー保存, パターン化 allowed-tools: [Bash, Read, Write, Edit, Glob, Grep] license: proprietary metadata: author: masaaki-nagasawa version: 1.0.0 category: system-utility tags: [skill-creation, workflow-pattern]

Skill Creator

このスキルは、会話のパターンやワークフローを再利用可能なスキルとして保存するためのものです。

トリガー

以下のフレーズで発動します：

  • 「skill-creatorを使って」
  • 「スキルを作成して」
  • 「これまでの会話をスキル化して」

新規スキル作成フロー

ユーザーが「skill-creatorを使って、○○のスキルを作成して」と言った場合：

  1. AskUserQuestion ツールを使って以下を確認する：

    • スキル名（ファイル名に使用）
    • スキルの目的・概要
    • トリガーとなるフレーズやキーワード
    • スキルのスコープ（グローバル ~/.claude/skills/ or プロジェクト .claude/skills/）

  2. スキルファイルを生成：

    • Markdown 形式で作成
    • 以下のセクションを含める：
      • # スキル名 - タイトル
      • ## トリガー - 発動条件
      • ## 手順 - 実行する手順
      • ## 出力形式 - 期待される出力（任意）
      • ## 例 - 使用例（任意）

  3. ファイルを保存：

    • 指定されたスコープのディレクトリに保存
    • ファイル名: {スキル名}.md

会話からのスキル化フロー

ユーザーが「これまでの会話の流れをスキル化して」と言った場合：

  1. 会話を分析：

    • 成功したワークフローのパターンを特定
    • 使用したツール・手順を抽出
    • ユーザーの判断ポイントを特定

  2. AskUserQuestion ツールで確認：

    • スキル名
    • 保存スコープ
    • 追加したい情報や調整

  3. スキルファイルを生成・保存

スキルファイルのテンプレート

# {スキル名}

{スキルの概要・目的}

## トリガー

以下のフレーズで発動します：
- 「{トリガー1}」
- 「{トリガー2}」

## 手順

1. {手順1}
2. {手順2}
3. {手順3}

## ユーザーへの確認事項

以下の判断が必要な場合は AskUserQuestion ツールを使用：
- {確認事項1}
- {確認事項2}

## 出力形式

{期待される出力の形式}

## 例

### 入力例
{入力例}

### 出力例
{出力例}

保存先

スコープ パス 用途
グローバル ~/.claude/skills/ 全プロジェクトで使用
プロジェクト .claude/skills/ 特定プロジェクトのみ

ディレクトリ構造パターン

シンプルなスキル（単一ファイル）

~/.claude/skills/
└── my-skill.md

複雑なスキル（ディレクトリ + references）

~/.claude/skills/my-skill/
├── SKILL.md              # メイン定義（必須）
└── references/           # 参照ドキュメント
    ├── pattern-1.md      # 詳細パターン集1
    ├── pattern-2.md      # 詳細パターン集2
    └── examples.md       # 使用例集

ディレクトリ構造を使う基準

  • 単一ファイル: 手順が10ステップ以下、コード例が少ない
  • ディレクトリ: 以下のいずれかに該当
    • 複数の独立したパターンがある
    • コード例が多い（3000行超）
    • カテゴリ別に整理したい
    • 将来的に拡張予定がある

SKILL.md（ディレクトリ版）のテンプレート

---
name: my-skill
description: |
  スキルの説明。発動条件やキーワードを含める。
  キーワード: キーワード1, キーワード2, キーワード3
---

# スキル名

概要説明

## 発動条件
- 「〜」と言われた場合
- 「〜」のキーワードが含まれる場合

## 基本フロー
1. ステップ1
2. ステップ2
3. ステップ3

## 参照ファイル
- `references/pattern-1.md` - パターン1の詳細
- `references/pattern-2.md` - パターン2の詳細

## チェックリスト
- [ ] 確認事項1
- [ ] 確認事項2

実例: fe-be-integration スキル

~/.claude/skills/fe-be-integration/
├── SKILL.md                    # 12.5KB - 7フェーズの概要、設計原則
└── references/
    ├── api-patterns.md         # 7.4KB - APIエンドポイント設計
    ├── fallback-patterns.md    # 9.4KB - フォールバック実装
    ├── progress-patterns.md    # 10.1KB - 進捗追跡パターン
    └── validation-patterns.md  # 14KB - バリデーション設計

この構造により:

  • SKILL.mdは概要のみで軽量
  • 詳細パターンは参照ファイルに分離
  • 必要な部分だけ参照可能
  • Codex MCPで追加の重複を発見→新しいPhaseを追加可能

スキルのカテゴリ別テンプレート

1. テスト系スキル

## 前提条件
- 必要なツール・環境

## テスト対象の特定
- 対象を自動検出する方法

## テスト実行
- 各項目のテスト手順

## 結果報告
- 表形式での成功/失敗一覧

2. 自動化系スキル

## 入力パラメータ
- ユーザーから受け取る情報

## 処理フロー
- 順次実行する処理

## エラーハンドリング
- 失敗時の対応

## 完了条件
- 成功の判定基準

3. 調査・分析系スキル

## 調査範囲
- 対象ファイル・ディレクトリ

## 分析方法
- 使用するツール・コマンド

## 出力形式
- 分析結果のフォーマット

Codex MCPを使ったコード分析からのスキル作成

既存コードベースから再利用可能なパターンを抽出してスキル化する場合、 Codex MCPを使った分析が効果的。

分析プロンプト例

Codex MCPを使って、現環境のFEとBEの関数で同じ処理をしている関数を
BE側で統合して保守性を高め、コード量を減らせるアーキテクト案を作成して下さい。

Codexが返す分析結果の活用

  1. 重複箇所の特定

    • frontend/utils.js:264-311 の formatTimestamp ↔ backend/utils/datetime.py:160-182
    • ファイルパスと行番号で具体的に示される

  2. 実装案の提案

    • API設計（エンドポイント、リクエスト/レスポンス形式）
    • フェーズ分けの提案（Phase 1: 定数統合 → Phase 2: ロジック統合 → ...）

  3. スキル化のポイント

    • Codexの分析結果から繰り返し使えるパターンを抽出
    • 具体的なコード例をスキルに含める
    • フェーズ分けのアプローチを文書化

実例: fe-be-integration スキルの作成過程

  1. Codex MCPでFE/BE重複コードを分析
  2. 8フェーズの統合計画を策定（7フェーズ実装 + 1フェーズクリーンアップ）
  3. 各フェーズのパターンをreferences/に文書化
  4. SKILL.mdに概要とチェックリストを記載

実装→クリーンアップのワークフロー

大きな変更を実装した後は、必ずクリーンアップフェーズを設ける：

[実装フェーズ]
1. 新機能/API追加
2. 動作確認
3. スキル文書化

[クリーンアップフェーズ]
4. Codex MCPで冗長コード分析
   → 「実装後に不要になったコードを特定してください」
5. 3段階で整理
   - Phase A: ハードコード削除（空オブジェクトに変更）
   - Phase B: 完全削除（API版に統合済みの関数）
   - Phase C: 簡略化（フォールバック最小化）
6. 削減効果の記録

クリーンアップ分析プロンプト例:

Codex MCPを使って、今回の実装で不要になったコードを特定してください：
1. BE APIが存在するローカル関数
2. ハードコードされた定数（BE設定で配信済み）
3. 重複した正規表現パターン
4. 未使用のフォールバック関数

このワークフローにより、機能追加と同時にコード品質も向上する。

会話からスキル抽出のコツ

抽出すべき要素

  1. 繰り返しパターン: 同じツールを複数回使用した箇所
  2. 成功した手順: エラーなく完了したワークフロー
  3. 判断ポイント: ユーザーに確認した箇所
  4. 出力形式: 最終的に提示した結果の形式

良いスキルの特徴

  • 具体的なコード例: 実行するコマンドやスクリプトを含む
  • エラー対応: よくある失敗とその対処法
  • 柔軟性: パラメータで調整可能な部分を明示

成功例：実際に作成されたスキル

full-ui-test

  • 目的: 画面上の全ボタンをクリックしてテスト
  • 抽出元: Chrome DevToolsでのUIテスト会話
  • 特徴:
    • スナップショットからボタン抽出のPythonコード
    • テスト結果の表形式出力
    • ダイアログ処理の手順

lottery-automation

  • 目的: 抽選サイトへの自動応募
  • 特徴:
    • ブラウザ操作の自動化手順
    • 履歴管理機能

fe-be-integration（Codex MCP分析から作成）

  • 目的: FE/BE間の重複コードを統合して保守性向上
  • 抽出元: Codex MCPによるコードベース分析
  • 特徴:
    • 8フェーズの段階的アプローチ（7実装 + 1クリーンアップ）
    • 5つのreferencesファイルで詳細パターンを分離
    • 分析→計画→実装→クリーンアップ→検証のワークフロー
    • FastAPIルート順序などの実装注意点
    • クリーンアップで約40行のFEコード削減

スキル改善のフィードバックループ

スキル使用後に以下を確認し、改善を提案：

  1. 手順の過不足はないか
  2. エラーが発生した箇所
  3. ユーザーが追加で質問した内容
  4. 出力形式の改善点
Install via CLI
npx skills add https://github.com/666666ma999999/claudecode --skill skill-creator
Repository Details
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call_split Forks 0
navigation Branch main
article Path SKILL.md
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