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# スキル改善スキル 単一スキル（`SKILL.md` + `references/` + `assets/`）を、(1) skill-creator の eval 駆動改善、(2) 最新の Claude Code 公式推奨との差分調査、(3) コンテキスト管理 + 機械的静的チェック の 3 段で仕上げる。 Phase 1（skill-creator 委譲）が本スキルの本体である。Phase 2（公式推奨差分 + 静的チェック）は Phase 1 の補完であり、Phase 1 なしでは実行できない。 **なぜこの順序なのか**: Phase 1 は機能的な問題（指示の曖昧さ、出力品質、トリガー精度）を実際の実行で検出する。Phase 2 は静的解析と公式推奨との照合で、構造・コンテキスト効率・古いパターンの残留を炙り出す。Phase 2 だけでは機能的な問題を見落とすため、Phase 1 を先に実行する。 **Phase 1 が実行できない場合（skill-creator 未インストール、Skill ツールエラー等）、本スキル全体を中止する。** ## オプション - `-p <プロンプト>`: skill-creator に渡す追加の改善指示（例: `-p コンテキスト管理を重点的に改善して`） ## スコープ定義 **スコープ内** - 単一スキル（`SKILL.md` + 補助ファイル）の品質改善 - skill-creator による eval 駆動の機能改善（Phase 1） - SKILL.md 構造と Claude Code 公式推奨（frontmatter / SKILL.md 規約 / 動的コンテキスト注入 / コンテキスト設計）との差分調査 - 参照ファイルのリンク��れ・TODO 残留・`.sh` 構文エラーの静的検出 - コンテキスト管理設計（再 Read ルール、中間データ外部化、API レスポンス絞り込み）の検証 - 改善提案の A/B/C カテゴリ分類と、ユーザー承認後の Edit 適用 **スコープ外** - Claude Code 環境全体（`settings.json` / `commands/` / `rules/` / `CLAUDE.md` 等）の構成レビュー → `claude-code-update-review` - PR / ブランチ単位の差分レビュー → `smart-review` - 指示の曖昧さを新規 subagent の実行実測で炙り出す改善ループ → `empirical-prompt-tuning` - 新規スキルの作成 → `skill-creator` - Phase 2 提案の自動適用（必ずユーザー承認を経て個別に Edit する） ## 手順 以下の順序で実行する。ファイルの読み込みや分析は Step 1 より前に行わない。 ### Step 0: 引数の解析 `$ARGUMENTS` を以下のルールで解析する: - `-p` より前の部分 → `{スキルパス}`（対象スキルのディレクトリパス） - `-p` より後の部分 → `{プロンプト}`（skill-creator に渡す追加の改善指示） - `-p` がない場合 → `$ARGUMENTS` 全体を `{スキルパス}` とし、`{プロンプト}` は空 - `{スキルパス}` が未指定の場合は `AskUserQuestion` で確認する ### Step 1: skill-cr