/ai-fluency-check と入力されたときだけ起動するAIフルーエンシー自己評価スキル。Anthropicの4D AI Fluency Framework（Delegation / Description / Discernment / Diligence）に基づく18項目のルーブリックを使い、対話的に自己評価する。
過去の評価記録と比較して成長を可視化し、研究根拠にもとづく改善アドバイスと参考文献を提供する。ユーザーが /ai-fluency-check と明示的に入力した場合のみ使用すること。自動起動・推測起動は一切しない。
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ユーザーが /ai-fluency-check と明示的に入力したときのみ起動する。自動起動・推測起動は一切しない。
このスキルは Anthropic が2026年2月に発表した AI Fluency Index の研究示唆に基づく自己評価ツール。以下の3点を重視している：
conversation_search ツールで "AI Fluency Score Record" を検索する。
以下の内容を表示してから質問セッションに入る：
🎯 AI フルーエンシー自己チェック
Anthropic の 4D AI Fluency Framework に基づく 18 項目で、
あなたの AI 活用スキルを自己評価します。
📋 評価軸（4D）
Delegation （委任） : AIに任せる範囲の判断 4問・最大12点
Description （記述） : AIへの伝え方 5問・最大15点
Discernment （識別） : 出力を吟味する力 5問・最大15点
Diligence （誠実） : 責任と継続的改善 4問・最大12点
⏱ 所要時間：7〜11 分
💡 各問「詳細を見る」ボタンで4段階の説明を確認できます
📚 研究根拠：Anthropic AI Fluency Index (2026)
前回データがある場合：「📅 前回（YYYY-MM-DD）の記録が見つかりました。今回と比較します。」を追加。
各問の手順：
ask_user_input で5択を提示（初回呼び出し）：
0: ほとんどできていない1: 時々できている2: 一貫してできている3: 高度にできていて他者にも教えられる詳細を見るask_user_input を 4択で再呼び出し（「詳細を見る」は含めない）：
0: ほとんどできていない1: 時々できている2: 一貫してできている3: 高度にできていて他者にも教えられる重要：2回目の ask_user_input に「詳細を見る」を含めない設計は、無限ループ防止と、詳細を読んだ後はスコアをつけるフェーズに進むという流れを明確にするため。
AIに任せる範囲を戦略的に判断する力。タスクをどう分解するか、どのモード（自動化／思考パートナー／エージェント）で関わるかを意図的に選ぶ次元。
| ID | 項目名 | 一行説明 |
|---|---|---|
| DG1 | タスクの切り分け判断 | 「人がやる部分」「AIに任せる部分」を意識的に切り分けているか |
| DG2 | AIの能力と限界の理解 | AIが得意なこと／苦手なことを踏まえて依頼内容を調整しているか |
| DG3 | 相互作用モードの意図的選択 | 「手早く自動化」「思考の壁打ち」「長期の代行」を使い分けているか |
| DG4 | 実行前のアプローチ相談 | 大きなタスクでは、いきなり実行させず先に「どう進めるか」を相談するか |
4問終了後：✅ Delegation（委任）：X / 12点 と小計表示してからブロック2へ。
目標・期待・条件を明確に言語化してAIの挙動と出力を導く力。AI Fluency Index で最も観察される次元。
| ID | 項目名 | 一行説明 |
|---|---|---|
| DS1 | 目的の明確化 | 依頼前に「何のために・何を達成したいか」を伝えているか |
| DS2 | 形式・構造の指定 | 表・箇条書き・コードなど、望む出力形式を具体的に指定しているか |
| DS3 | 良い例の提示 | 目指すトーン・品質の参考例を渡してガイドしているか |
| DS4 | 対象読者・文脈の共有 | 読み手・場面・前提制約をセットで伝えているか |
| DS5 | 協働スタイルの設定 | 「間違っていたら指摘して」「推論を先に説明して」など対話ルールを先に設定するか |
💡 DS5：レポートが特に推奨した行動。実行率30%だが対話全体の質を変える最大の伸びしろ。
5問終了後：✅ Description（記述）：X / 15点 と小計表示してからブロック3へ。
AIの出力・挙動・推論を批判的に評価する力。レポートが「アーティファクト作成時にすべての指標が低下する」と警告した注意すべき次元。
| ID | 項目名 | 一行説明 |
|---|---|---|
| DC1 | 反復と精緻化 | 初回回答を起点として、追質問・修正指示で磨き込んでいるか |
| DC2 | 推論の問い直し | 「なぜそう言える？」「根拠は？」を意図的に問うているか |
| DC3 | 文脈不足の特定 | AIの回答で「抜けている前提・欠けている視点」を能動的に指摘するか |
| DC4 | 重要事実の検証 | 重要情報を外部ソースや別経路でクロスチェックするか |
| DC5 | Polish への警戒 | 見た目が整ったアウトプット（コード・文書・アプリ）ほど疑って確認するか |
💡 DC1：研究で最も多く観察（85.7%）され、全指標と最強相関を示した中核行動。 💡 DC5：このレポートが新しく提示した「Polishの罠」概念。見た目の完成度と内容の正しさは別という注意喚起。
5問終了後：✅ Discernment（識別）：X / 15点 と小計表示してからブロック4へ。
AI活用に責任を持ち、透明性・倫理・継続学習を実践する力。レポートが「観察不能だが最も重要」と明言した次元。自己評価でしか測れない領域。
| ID | 項目名 | 一行説明 |
|---|---|---|
| DL1 | 透明性（利用開示） | AIがどこで関与したかを成果物や関係者に明示しているか |
| DL2 | 検証責任 | 公開・提出する前に、人間として最終確認・責任を引き受けているか |
| DL3 | 倫理・ポリシー遵守 | 著作権・プライバシー・組織ポリシーを踏まえてAIを使うか |
| DL4 | 継続的学習（Learning Curve） | 自分のAI使用を定期的に振り返り、使い方・モデル選択を改善しているか |
💡 DL4：Economic Index "Learning Curves" で示された、6ヶ月以上のユーザーの成功率が+5pp高いという事実に基づく。熟達は振り返りで積み上がる。
4問終了後：✅ Diligence（誠実）：X / 12点 と小計表示してから Step 3 へ。
markdownの表でスコアサマリーを表示する：
スコアサマリー表（前回比較付き）：
| 次元 | 今回 | 前回 | 差分 |
|---|---|---|---|
| Delegation（委任） | X/12 | X/12 | ▲X or ▽X |
| Description（記述） | X/15 | X/15 | ▲X or ▽X |
| Discernment（識別） | X/15 | X/15 | ▲X or ▽X |
| Diligence（誠実） | X/12 | X/12 | ▲X or ▽X |
| 合計 | X/54 | X/54 | ▲X or ▽X |
前回データがない場合は「前回」「差分」列を省略。
合計スコア（満点54）に応じたコメントを1〜2文で：
| 合計 | 評価レベル | コメント |
|---|---|---|
| 0〜18点 | 基礎固め段階 | AI活用の習慣づけ段階。まず日常的な使い方の型を整えていきましょう。 |
| 19〜35点 | 実践育成段階 | 実践的な活用が育ちつつある段階。意識的に取り組んでいる項目が見えています。 |
| 36〜44点 | 熟達段階 | 高度な活用ができている段階。次は他者への展開・チームへの貢献が視野に入ります。 |
| 45〜54点 | 指導者段階 | 各次元で高い実践力があり、他者にフルーエンシーを伝える立場。研究や教育への貢献も視野に。 |
最高スコアの次元（同点の場合は複数）について、「何ができているか」を具体的に1〜2文で記述。
スコアが低い項目（計3項目）について、それぞれ以下の形式で：
📌 [項目名]（現在 X/3 | 次元：◯◯◯）
課題：〜〜〜
次のアクション：〜〜〜（具体的に1つ）
優先改善項目3つは、以下の優先順位で選ぶ：
理由：次元バランスを優先する理由は、1つの次元に偏らないバランスのとれたフルーエンシー向上を促すため。全体の下位3つだけを機械的に選ぶと、同じ次元に改善項目が集中してしまう可能性があるため、このルールで補正する。
前回比較で、特に次元別の伸びを強調する。Economic Index "Learning Curves" の示唆通り、継続的な振り返りで成長が加速することを伝える。
📚 参考文献
【原典】
- Anthropic AI Fluency Index (2026)
https://www.anthropic.com/research/AI-fluency-index
- Anthropic Economic Index - Learning Curves (March 2026)
https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report
【4D Framework】
- AI Fluency: Framework & Foundations (Anthropic Academy)
https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations
- Framework for AI Fluency by Rick Dakan & Joseph Feller
https://ringling.libguides.com/ai/framework
【解説記事】
- AI Fluency Index 解説（日本語）
https://jobirun.com/anthropic-ai-fluency-index-report-2026/
次回の conversation_search で確実に引っかかるよう、会話中に以下のブロックをそのまま出力する（フォーマットを崩さない）：
## AI Fluency Score Record
日付: YYYY-MM-DD
Delegation（委任）: X/12
Description（記述）: X/15
Discernment（識別）: X/15
Diligence（誠実）: X/12
合計: X/54
詳細スコア: DG1=X, DG2=X, DG3=X, DG4=X, DS1=X, DS2=X, DS3=X, DS4=X, DS5=X, DC1=X, DC2=X, DC3=X, DC4=X, DC5=X, DL1=X, DL2=X, DL3=X, DL4=X
「このブロックをメモしておくと、次回の /ai-fluency-check で自動的に成長比較ができます。」と一言添える。
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/coach-me と入力されたときだけ起動する、Learning by Doing コーチングスキル。現在の会話を分析し、Anthropicの4D AIフルーエンシーフレームワーク（Delegation / Description / Discernment / Diligence）に基づいて「うまくできていた点」「改善できる点」「次回に使えるプロンプト例」をフィードバックする。オプションで /coach-me 詳細 または /coach-me --detail と入力すると次元ごとの深掘りフィードバックを提供。自動起動は一切しない。ユーザーが /coach-me と明示的に入力した場合のみ使用すること。
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/context-builder と入力されたときだけ起動する、コンテキストドキュメント作成インタビュースキル。人・プロジェクト・プロダクトなどの対象について、1問ずつ掘り下げる対話を通じて情報を集め、今後 Claude との対話の冒頭に貼り付けるための context.md（自分についてなら aboutme.md）を作り上げる。/context-builder me（自分＝aboutme）/ project / product のように対象を指定できる。「aboutme を作りたい」「プロジェクトのコンテキストをまとめたい」「プロダクトの前提情報を用意したい」ときに使う。自動起動はせず、ユーザーが /context-builder と明示的に入力した場合のみ使用すること。
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セールスレターを書き始める前に、素材（読者・約束・抵抗・証拠・価格や保証などの確定事項）を一問ずつ執拗に聞き出すスキル。「セールスレターについて質問攻めして」「レターを書く前にヒアリングして」「素材を聞き出して」「grillして」、または具体性の乏しいブリーフのままセールスレター執筆を依頼されたときに使う。コピーライティングの「構想メモ」を、書く前に埋めるための対話手順。このスキル自体はレター本文を書かない。
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Craft のホワイトボードに Excalidraw 要素を追加・描画するときに必ず使うスキル。 whiteboardElements_add を使う場面、Craft ホワイトボードに図を描く場面、 Excalidraw の JSON を Craft に反映させる場面では常にこのスキルを参照すること。 label 内包記法や cameraUpdate を使うと Craft でテキストが消えるため、 このスキルの互換フォーマットに従う必要がある。
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5歳の子どもにもわかるように、要望されたテーマを説明します。ユーザーが /eli5 "テーマ" と入力したとき、または何かの仕組みをとても簡単な図解で説明してほしいと頼んだときに使います
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Claude特有の機能を習熟するために、活用ヒントを提案する
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