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。
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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。
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
auto-memory + skill-usage.csv から学びを抽出し、スキルの Gotchas を更新する。
$ARGUMENTS(省略時は最近使われたスキル全て)
.claude/memory/)を Read して、スキル実行に関する学び・失敗・注意点を抽出.claude/agent-memory/)からエージェント固有の学びを抽出# 最近使われたスキル(CSV: timestamp,skill。header行をスキップ)
tail -n +2 "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/skill-usage.csv" | tail -20 | awk -F, '{print $1, $2}'
対象スキルの SKILL.md を Read し、Gotchas セクションを確認。
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):
| 条件 | OK | NG |
|---|---|---|
| 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」 |
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」。
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 |
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。
<!-- 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。
<!-- 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
PreCompact hook のループ防止用。evolve 完了を記録する。
mkdir -p .claude && touch .claude/evolve-done
## 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]
<!-- AUTO-GOTCHAS --> マーカーを目印にするStep 1 の情報収集から開始してください。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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