Skip to content
cccskills
FreePublished on GitHub

evolve

スキルの自己進化。auto-memory と実行履歴から学びを抽出し、各スキルの Gotchas セクションに自動追記する。セッション終了前、定期的な改善サイクル、問題に遭遇した後に使う。

「スキルを進化させて」「学びを反映して」「Gotchas を更新」「evolve」で発動。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

See how to install

Files included (1)

  • SKILL.md6.6 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

Evolve - スキル自己進化

auto-memory + skill-usage.csv から学びを抽出し、スキルの Gotchas を更新する。

対象

$ARGUMENTS(省略時は最近使われたスキル全て)

実行フロー

Step 1: 情報収集

  1. skill-usage.csv を Read して最近使われたスキルを特定
  2. auto-memory(.claude/memory/)を Read して、スキル実行に関する学び・失敗・注意点を抽出
  3. agent-memory(.claude/agent-memory/)からエージェント固有の学びを抽出
# 最近使われたスキル(CSV: timestamp,skill。header行をスキップ)
tail -n +2 "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/skill-usage.csv" | tail -20 | awk -F, '{print $1, $2}'

Step 2: 既存 Gotchas との照合

対象スキルの SKILL.md を Read し、Gotchas セクションを確認。

  • 既に記載されている内容と重複する学びは除外
  • 新しい学びのみを候補にする

Step 2.5: Quality Gate(追記前に必ず照合)

Gotchas として追記する前に、以下の3つの質問すべてに YES か検証(oh-my-claudecode の /learner にインスパイア):

  1. 「Google で5分以内に見つけられない?」 → YES(= Googleable なら却下)
  2. 「この codebase / skill 固有の話?」 → YES(= 普遍的パターンなら却下)
  3. 「実際にデバッグや試行錯誤で発見したもの?」 → YES(= 推測・想像なら却下)

価値ある Gotchas の4条件

条件OKNG
Non-Googleable"o-m-cc の TeamCreate で name 未指定だと SendMessage が silent loss""Bash で set -e を使う"
Context-Specific"sisyphus Step 5 で verification auto-trigger しない問題""エージェントの使い方"
Actionable with Precision"hooks/subagent-verify.sh の exit 2 は 2.1.105+ で subagent を停止させる(非ブロッキングは exit 0)""hook を気をつけて使う"
Hard-Won「実際に壊して原因を突き止めた学び」「マニュアルに書いてあること」

Anti-Patterns(絶対に追記しない)

  • ❌ Generic programming patterns(言語やフレームワーク一般の話)
  • ❌ Refactoring techniques(汎用技術)
  • ❌ Library 使用例(ドキュメント参照で十分)
  • ❌ Type 定義や boilerplate
  • ❌ ジュニアが5分で Google できる内容

Core Principle

再利用可能な Gotchas は「コードスニペット」ではなく「考え方のヒューリスティック」。

  • ❌ 悪い例(mimicking): "ConnectionResetError を見たらこの try/except を追加"
  • ✅ 良い例(reusable): "async ネットワークコードでは I/O 操作は client/server ライフサイクルのズレで独立に失敗する。各 I/O を個別に wrap する"

Step 2.6: Gotcha vs Atom 分類(escalation 判定)

Quality Gate を通った学びの行き先を判定する。詳細は facets/policies/agent-memory-guidance.md の「Gotcha vs Atom 分類」セクションを参照。

学びの種類行き先例
行動修正系(現存 skill / agent を動かす時の再発防止メモ)Step 3 へ進み Gotchas に追記SendMessage name 未指定で silent loss
改善案系(skill / agent を変える、試す、新規追加するアイデア)atom に escalate → Step 3 をスキップdiscovery-council 5 並列実験 / editorial prompt XML 化

Atom escalation の手順

改善案系と判定したら以下を実行:

bin/atoms add "evolve" "<学びの内容(1 行で)>" "<次アクション(promote / 試行 / 議論など)>"

その学びは Step 3 の Gotchas には書かない(atom と Gotchas に二重登録すると着手判断がぶれる)。Step 5 の報告では ### atom escalate セクションに分類し、A00X の id を含めて明示する。

判定に迷う場合

  1. 「明日 skill を呼び出すユーザーがこの注意を読んで動作を修正できるか?」→ YES なら gotcha
  2. 「これは『そのうちやる』タスクとして backlog 管理すべきか?」→ YES なら atom
  3. 両方該当する稀なケースは gotcha 優先(再発防止が即効性高い)+ atom にも残す(着手判断のため)

Step 3: Gotchas 追記

<!-- AUTO-GOTCHAS --> マーカーの後に追記する。マーカーがなければ Gotchas セクション末尾に追加する。

フォーマット

<!-- AUTO-GOTCHAS -->
<!-- 以下は実行経験から自動追記。不要なら削除してよい -->
- **[日付] 問題の要約**: 具体的な状況と回避方法

ルール

  • 追記のみ。既存の Gotchas(マーカーより上)は絶対に編集しない
  • 1スキルあたり最大5件の AUTO-GOTCHAS を保持。超過時は古いものから削除
  • 曖昧な学び(「うまくいかないことがある」等)は追記しない。具体的な状況 + 回避方法がセットで必要
  • SKILL.md の Gotchas セクション以外は一切触らない

Step 4: 完了マーカー

PreCompact hook のループ防止用。evolve 完了を記録する。

mkdir -p .claude && touch .claude/evolve-done

Step 5: 報告

## Evolve 結果

### 更新したスキル
- skill-name: +N件の Gotchas 追加
  - [要約1]
  - [要約2]

### atom escalate(atoms.csv に追加)
- A00X: [改善案の要約] (next: [次アクション])

### スキップしたスキル
- skill-name: 新しい学びなし

### スキップした学び
- [具体性が不足していた学び]

Gotchas

  • 手順部分を書き換えてしまう: Gotchas セクション以外は絶対に Edit しない。<!-- AUTO-GOTCHAS --> マーカーを目印にする
  • 曖昧な Gotchas を追記して価値が下がる: 「状況 + 回避方法」のペアがないものは追記しない
  • 重複追記: Step 2 の照合を必ず行い、既存と同じ内容は追記しない

Step 1 の情報収集から開始してください。

Reviews

No reviews yet. Tell others what you thought.

Comments

No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.

No comments yet. Be the first to write one.

Comments are published right away. Do not include personal information such as email addresses or phone numbers. Up to 2 URLs.

0 / 1,000 characters

This form is protected by reCAPTCHA, and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

More skills from this repository

backlog(atoms/pipeline/outputs)と skill ヘルス(usage/duration/unused)を統合分析し 1 レポートで提示する。kawai 氏型 analytics ループの起点。「次に何やる?」「atom 整理」「放置案件」「stale」「振り返り」「retro」「skill 使用統計」「unused skill」「atom-suggest」で発動。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

kok1eee/o-m-cc6Updated Jun 9, 2026

要件が曖昧なとき、ソクラテス式に1問ずつ質問して要件を掘り下げる。十分に明確になったら discovery-council にハンドオフ。「要件が曖昧」「何を作ればいいか」「掘り下げて」「インタビューして」で発動。※ 完成した plan/design を詰問するなら grill、非対話で一括批判するなら critic。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

kok1eee/o-m-cc6Updated Jun 9, 2026

design

Free

designer エージェントによるアーキテクチャ設計。requirements.md を基に design.md を作成。「設計して」「アーキテクチャ設計して」「アーキテクチャを考えて」「設計書を作って」で発動。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

kok1eee/o-m-cc6Updated Jun 9, 2026

3エージェント(researcher, analyst, scout)による並列要件分析 Council。peer-to-peer で相互検証し requirements.md を確定。「要件を整理して」「要件定義して」「現状分析して」「要件をまとめて」で発動。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

kok1eee/o-m-cc6Updated Jun 9, 2026

技術記事の並列レビュー Council。anti-ai-slop / fact-checker / narrative-critic / reader-advocate を並列 spawn、severity 付き findings を最大3ラウンドで収束。Zenn などのドラフト完成後に使う。「記事レビュー」「editorial swarm」「編集会議」「記事推敲」「記事添削」で発動。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

kok1eee/o-m-cc6Updated Jun 9, 2026

実験駆動の反復改善ループ(autoresearch 方式)。毎回フレッシュなサブエージェントで 1変更→測定→保持 or revert。progress.md がイテレーション間の記憶。パフォーマンス最適化、リファクタリング、UI改善、バグ修正の試行錯誤に使う。「最適化して」「パフォーマンス改善」「リファクタリング」「試行錯誤して」「実験的に改善」で発動。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

kok1eee/o-m-cc6Updated Jun 9, 2026

See all skills by kok1eee

Report a problem with this skill